增量支持向量机在软测量建模及PX生产预测中的应用

"基于ISVM 的软测量建模及其在PX 生产中的应用研究" 本文针对软测量模型在工业过程控制中的失效问题，提出了一种基于增量支持向量机（Incremental Support Vector Machine, ISVM）的建模方法。传统的软测量模型在面临工况变化时可能会失去准确性，而ISVM通过增量学习的方式解决了这一问题。增量学习是一种让模型能够随着新数据的不断到来而持续更新的学习策略，它能够在不丢失已有知识的前提下，逐步适应新的工况。 在ISVM的框架下，每次新增一个样本到模型中进行训练，同时根据启发式策略剔除工作集中不再具有代表性的旧样本。这种样本替换策略有效地保持了工作集的规模，确保了模型的效率和鲁棒性。在PX（对二甲苯）吸附分离过程纯度预测的应用中，ISVM软测量模型显示出了优于传统模型的性能，它能够更好地适应工况变化，提高了预测精度。 文章详细介绍了ISVM的构建过程，包括如何选择和处理输入输出变量，以及如何运用启发式策略选择和替换工作集中的样本。作者还讨论了ISVM在实际工业应用中的优势，如减少对昂贵在线测量的依赖，提供快速且准确的过程状态估计，从而有助于实现更精细的控制策略。 此外，文章指出，ISVM方法的引入对于处理非线性、高维和复杂系统特别有效，因为它能够通过核函数映射数据到高维空间，找到最优的超平面来分割样本。在PX吸附分离过程中，这种方法对于理解并优化过程控制具有重要意义，能够帮助工厂提高产品质量，降低生产成本，并确保过程的安全性和稳定性。 这篇文章提供了一种新颖的软测量建模技术，结合了支持向量机的强大学习能力和增量学习的灵活性，对于解决工业生产中因工况变化导致的模型失效问题提供了新的思路。该方法的成功应用在PX生产领域展示了其潜力，并可能推广到其他类似的化学工程和制造业过程控制中。