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软测量模型自适应校正与高温场软测量方法研究.docx

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软测量模型自适应校正与高温场软测量方法研究.docx

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文档介绍:该【软测量模型自适应校正与高温场软测量方法研究 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【3】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【软测量模型自适应校正与高温场软测量方法研究 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。软测量模型自适应校正与高温场软测量方法研究摘要软测量技术在工业生产中有广泛应用,但其可靠性和稳定性始终是人们关注的焦点。本论文针对软测量模型的自适应校正和高温场软测量方法进行了研究。首先介绍了软测量技术的背景和重要性,接着讨论了软测量模型的构建及其不可避免的误差来源,然后提出了一种基于反演方法的自适应校正方法,可以有效减小模型误差。在此基础上,针对高温场环境下物理量难以直接测量的问题,提出了一种基于BP神经网络的软测量方法,有效地获得了高温场环境下的关键物理量。实验结果表明,本文提出的自适应校正方法和高温场软测量方法在软测量领域具有很好的适用性和实用性。关键词:软测量;自适应校正;高温场;BP神经网络;,常常需要对工艺过程进行实时监控与控制,以提高产品质量和生产效率。传统的物理测量方式由于成本高、只能实现局部测量、对生产现场不友好等问题,逐渐被软测量技术所取代。软测量技术是一种基于数学统计建模的方法,通过数学模型对关键物理量进行间接测量,具有成本低、实时性好等优点。但软测量模型的可靠性和稳定性始终是该技术的瓶颈问题,因为软测量模型的构建过程中难免存在误差和不确定性。为了提高软测量模型的可靠性和稳定性,不断探索有效的自适应校正方法具有重要意义。另一方面,随着工业生产对高温等特殊环境下物理量监测的需求增加,对软测量技术的要求也变得更高。高温场是指环境温度高于300℃,此类环境对物理量的测量具有很大的困难,因此软测量技术在高温场环境下的应用也具有很高的研究价值。本文旨在探索软测量模型自适应校正和高温场软测量方法,为软测量技术的稳定性和适用性提供新思路和新方法。,模型的构建对软测量结果的准确性至关重要。通常,软测量模型的构建包括以下几个步骤:(1)选择特征变量。特征变量是指对关键物理量具有较强相关性的量,选择正确的特征变量能够提高模型的预测精度。(2)建立数学模型。数学模型通常包括线性回归、最小二乘法等方法,根据特征变量与关键物理量之间的关系建立模型。(3)校验模型。校验模型是为了验证模型的效果,通常采用交叉验证、残差分析等方法对模型进行检验。软测量模型的构建与传统物理测量方法不同,软测量模型通常基于统计学原理,通过对大量数据的分析建立数学模型。然而,软测量模型的构建存在一定的误差来源,包括数据质量问题、测量设备的精度、统计模型的假设前提等因素。这些误差将对模型的预测精度产生重大影响。,自适应校正方法被提出。自适应校正方法主要包括模型参数校正和模型结构变化两个方面。模型参数校正方法是指对模型参数进行调整,以减小模型的误差。此方法通常包括模型参数预测和模型参数修正两个步骤。具体实现时,可以通过反演方法对模型参数进行预测,并通过修正算法对模型参数进行修正。模型结构变化方法是指在模型构建时对模型的结构进行调整,以优化模型结构。常用的方法有交叉验证、遗传算法、混合模型等,这些方法能够为模型提供更好的结构。自适应校正方法是软测量模型稳定性和可靠性提高的重要手段,通过对模型的自适应调整,能够保证模型的正确性。,物理量的直接测量存在很大的难度,如何对关键物理量进行间接测量是软测量技术在高温场环境下应用的关键问题。为此,本文提出了一种基于BP神经网络的软测量方法。该方法利用BP神经网络对关键物理量进行预测,并通过数据处理提高预测精度,从而实现对高温场环境下物理量的间接测量。BP神经网络是一种基于反向传播算法的神经网络,具有良好的拟合能力和泛化能力,是软测量领域常用的数学工具之一。在高温场软测量中,可以利用BP神经网络对关键因素进行建模,并通过训练改进模型的预测精度。,针对软测量模型误差的来源,提出了一种基于反演方法的自适应校正方法,有效减小模型误差;同时,针对高温场环境下物理量无法直接测量的问题,提出了一种基于BP神经网络的软测量方法,可以实现对高温场环境下物理量的间接测量。实验结果表明,本文提出的自适应校正方法和高温场软测量方法在软测量领域具有很好的适用性和实用性。参考文献:[D].西安建筑科技大学,,[J].化工学报,2009,60(1):37-,[J].工业控制计算机,2015,28(2):95-98.

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