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讨论了基于递推部分最小二乘(RPLS)算法的软测量建模方法及其应用。针对过程的时变特性,采用移动窗RPLS算法,在线修正样本的均值和方差,实时更新模型参数,兼顾了建模样本的饱和性、样本信息的完整性。然后将软测量模型应用于工业异构化装置,在线估计对二甲苯(PX)的含量。针对大量工业数据,进行仿真计算,得到模型的最大相对误差、相对均方误差和跟踪性能指标分别为2.68%、0.17%和0.9569,说明该软测量模型具有良好的预测能力和跟踪性能。接着讨论了建模样本长度对模型性能的影响,指出其最佳的样本长度为2