【摘 要】
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针对PX氧化过程重要质量指标4-CBA含量的预测问题,采用带有装置因数的简化非线性动力学方程作为软测量模型,提出了基于无迹卡尔曼滤波的模型参数估计方法,与常规的非线性最小
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针对PX氧化过程重要质量指标4-CBA含量的预测问题,采用带有装置因数的简化非线性动力学方程作为软测量模型,提出了基于无迹卡尔曼滤波的模型参数估计方法,与常规的非线性最小二乘方法相比,该方法无需进行线性化处理,不需要计算雅可比矩阵.最后用实测工业数据分别建立了3种不同的4-CBA含量的软测量模型,预测结果验证了所提方法的有效性.
Aiming at the prediction of 4-CBA content, which is an important quality index of PX oxidation process, a simplified nonlinear dynamic equation with device factor is used as a soft measurement model, and a model parameter estimation method based on unscented Kalman filter is proposed, Compared with the linear least squares method, this method does not need to be linearized and does not need to calculate Jacobian matrix.Finally, three different 4-CBA soft-sensing models are established respectively with measured industrial data. The effectiveness of the method.
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