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    重庆时时彩走势图所有期数: 基于局部独立成分概率分析的聚丙烯熔融指数软测量方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410128990.7

    申请日:

    2014.04.01

    公开号:

    CN103902824A

    公开日:

    2014.07.02

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06F 19/00申请公布日:20140702|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20140401|||公开
    IPC分类号: G06F19/00(2011.01)I 主分类号: G06F19/00
    申请人: 浙江大学
    发明人: 葛志强; 宋执环
    地址: 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
    优先权:
    专利代理机构: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 周烽
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410128990.7

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.05.03|||2014.07.30|||2014.07.02

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于局部独立成分概率分析的聚丙烯熔融指数软测量方法。该方法首先选取影响熔融指数变化的关键变量作为输入变量,以实验室分析所得的熔融指数值作为输出变量。将聚丙烯生产过程的数据划分为若干的操作工况,对每一个工况数据分别进行独立成分分析,建立相应的独立成分分析模型。然后,通过贝叶斯概率分析方法对不同工况下的信息进行集成和综合,实现对聚丙烯生产过程熔融指数的在线软测量。相比目前的其它方法,本发明不仅可以大大提高聚丙烯生产过程熔融指数的预测精度,改善产品质量,而且在很大程度上改善了软测量方法对过程知识的依赖性,增强了操作员对过程的理解。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于局部独立成分概率分析的聚丙烯熔融指数软测量方法,其特征在于,包括以下步骤:
    (1)在各个操作工况下,通过集散控制系统和实时数据库系统收集聚丙烯生产过程关键变量的数据:X={xi∈Rm}i=1,2,L,n,其中,n为样本个数,m为关键变量个数,R为实数集;分别将这些数据存入历史数据库,并选取部分数据作为建模用样本;
    (2)通过离线实验室分析获取历史数据库中用于建模的样本所对应的熔融指数值,作为软测量模型的输出y∈Rn;
    (3)将历时数据集划分为多个操作工况子数据集,即X=[X1;X2;…,XC],C为聚丙烯生产过程操作工况的个数;
    (4)分别对关键变量和输出变量进行预处理和归一化,使得各个过程关键变量和熔融指数的均值为零,方差为1,得到新的数据矩阵;
    (5)针对归一化之后的各个操作工况数据,将过程的关键变量作为软测量模型的输入,熔融指数数据矩阵作为软测量模型的输出,建立局部独立成分分析软测量模型,将该模型参数存入数据库中备用;
    (6)收集新的过程数据,并对其进行预处理和归一化;
    (7)将归一化之后的新数据分别输入到各个独立成分分析模型中,计算该实时数据对应的局部熔融指数值;
    (8)通过贝叶斯推理方法计算当前数据在各个操作工况下的后验概率值,并以概率权重对各个子工况模型得到的结果进行集成和综合,得到最终的熔融指数软测量结果。

    2.  根据权利要求1所述基于局部独立成分概率分析的聚丙烯熔融指数软测量方法,其特征在于,所述步骤5具体为:针对归一化之后的各个操作工况数据,将过程的关键变量作为软测量模型的输入,熔融指数数据矩阵作为软测量模型的输出,建立局部独立成分分析软测量模型。通过对子数据集{Xc,Yc}c=1,2,…,C进行独立成分分析,可以得到:
    Xc=AcSc+Ec
    其中,Sc为提取的独立成分矩阵,Ac为混合矩阵,Ec为残差矩阵,c=1,2.3…C,C为聚丙烯生产过程操作工况的个数;独立成分Sc和熔融指数Yc之间的回归关系如下:
    Qc=(ScTSc)-1ScTYc]]>
    其中,Qc为独立成分Sc和熔融指数Yc之间的回归关系,T表示转置;
    进而得到过程关键变量Xc和熔融指数Yc之间的回归关系为:
    Yc=QcTSc=QcTWcXc=RcXc]]>
    其中,Qc为独立成分Sc和熔融指数Yc之间的回归关系,T表示转置,Wc为独立成分模型的分解矩阵,Rc为软测量模型的回归矩阵;然后,针对提取出来的独立成分矩阵,构造统计量并利用核密度估计方法给出其相应的监测统计限针对残差信息,构造SPE统计量并计算其相应的统计限SPElim,c。

    3.  根据权利要求1所述基于局部独立成分概率分析的聚丙烯熔融指数软测量方法,其特征在于,所述步骤7具体为:将归一化之后的新数据分别输入到各个独立成分分析模型中,提取独立成分信息,计算统计量的值,并得到实时数据对应的局部熔融指数值,计算如下:
    snew,c=Wcxnew
    Inew,c2=snew,cTsnew,c]]>
    enew,c=xnew-Acsnew,c
    SPEnew,c=enew,cTenew,c]]>
    ynew,c=Rcxnew
    其中,和SPEnew,c为该实时数据在操作工况c对应的统计量值,snew,c和enew,c为相应的独立成分和残差信息,ynew,c为实时数据对应的局部熔融指数值。

    4.  根据权利要求1所述基于局部独立成分概率分析的聚丙烯熔融指数软测量方法,其特征在于,所述步骤8具体为:通过贝叶斯推理方法计算当前数据在各个操作工况下的后验概率值和PSPE(c|xnew),计算如下:
    PI2(c|xnew)=PI2(c,xnew)PI2(xnew)=PI2(xnew|c)P(c)Σc=1C[PI2(xnew|c)P(c)]]]>
    PSPE(c|xnew)=PSPE(c,xnew)PSPE(xnew)=PSPE(xnew|c)P(c)Σc=1C[PSPE(xnew|c)P(c)]]]>
    其中,P(c)为各个工况的先验概率值,可以通过工况数据分析得到,简单计算为P(c)=nc/n,nc为工况c所含的样本数目,和PSPE(xnew|c)分别为操作工况c下两个统计量对应的条件概率值,计算如下:
    PI2(xnew|c)=exp{-Inew,c2Ilim,c2}]]>
    PSPE(xnew|c)=exp{-SPEnew,cSPElin,c}]]>
    得到各个操作工况的后验概率之后,利用贝叶斯概率权重集成的方法,得到最终的聚丙烯过程熔融指数软测量结果,计算如下:
    P(c|xnew)=aPI2(c|xnew)+bPSPE(c|xnew)]]>
    ynew=Σc=1CP(c|xnew)ynew,c=Σc=1CP(c|xnew)Rcxnew]]>
    其中,a和b为权重系数,可以简单地取为a=b=0.5,P(c|xnew)为当前数据xnew 在操作工况c下的后验概率值。

    关 键 词:
    基于 局部 独立 成分 概率 分析 聚丙烯 熔融指数 测量方法
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