软测量技术若干问题的研究及工业应用

摘要

软测量技术是当前过程控制领域研究的热点之一,该论文以实际工业过程为背景,探讨了软测量技术若干问题及解决方法.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1引言

1.2软测量模型的描述

1.3建立软测量模型的方法

1.4影响软测量模型性能的主要因素

1.5软测量模型的维护

1.6全文的主要内容和安排

参考文献

第二章基于改进算法的模糊神经网络的软测量建模方法

2.1引言

2.2模糊神经网络原理

2.3改进的模糊神经网络

2.4基于改进模糊神经网络的熔融指数的软测量

2.5小结

参考文献

第三章基于混合学习的一阶TSK模糊神经网络的软测量建模方法

3.1引言

3.2 TSK模糊神经网络简介

3.3模糊神经网络的混合学习算法

3.4仿真实例

3.5工业应用实例

3.6小结

参考文献

第四章基于混合多机理模型的软测量建模方法

4.1引言

4.2混合多模型的结构及学习算法

4.3混合多模型软测量方法估计PX氧化过程中的4-CBA含量

4.4小结

参考文献

第五章PLS软测量模型的滚动校正方法及其在PTA平均粒径估计中的应用

5.1引言

5.2引起PLS软测量模型失效的主要因素

5.3限定记忆部分最小二乘算法

5.4基于限定记忆PLS算法的PTA平均粒径软测量

5.5小结

参考文献

第六章软测量模型主导变量与-过程变量之间的时序匹配方法

6.1引言

6.2最大相关系数法

6.3模糊曲线法

6.4仿真实例

6.5工业应用实例

6.6小结

参考文献

第七章结论与展望

7.1论文内容总结

7.2软测量技术展望

作者在攻读博士学位期间完成的工作

致谢