【摘 要】
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Industrial process plants are often characterized with problems of variable drifts and change of state.The time difference(TD)model was proposed by researchers to handle the drifting problems.However,
【机 构】
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State Key Laboratory of Industrial Control Technology,Institute of Industrial Process Control,Depart
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Industrial process plants are often characterized with problems of variable drifts and change of state.The time difference(TD)model was proposed by researchers to handle the drifting problems.However,the global model used in TD model cannot describe the data characteristic like the time-variant and high nonlinearity very well.Moreover,its prediction accuracy will greatly decrease when change of process state occurs.In this paper,the time difference model and locally weighted partial least squares(LWPLS)are synthesized to enhance the adaptability of soft sensor models.In the TD-LWPLS based soft sensor framework,TD is used to reduce the effect of process drifts,and LWPLS,as a JITL method,is utilized to tackle change of process state.A numerical example and an industrial application example have been carried out to test the effectiveness and feasibility of the proposed method.The results demonstrate that the TD technique with the LWPLS model can achieve the best prediction accuracy in both cases compared to two other methods.
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