AGMM-GPR动态校正多模型软测量建模方法

"一种动态校正的AGMM-GPR多模型软测量建模方法用于解决工业过程中强非线性及多工况问题，通过自适应高斯混合模型(AGMM)和高斯过程回归(GPR)提高预测精度，并用ARIMA模型进行动态校正以提升模型性能。该方法在数值仿真和实际硫回收装置(H2S浓度估计)中展现出良好效果。" 本文主要介绍了一种针对工业过程软测量建模的新方法，旨在改善传统软测量技术在处理强非线性和多工况场景下的预测能力不足以及无法充分利用误差信息的问题。该方法基于自适应高斯混合模型(AGMM)和高斯过程回归(GPR)，结合自回归积分滑动平均(ARIMA)模型的动态校正，以实现更精确的模型预测。 首先，AGMM的运用是通过贝叶斯信息准则来确定最优的子模型数量。这种方法允许模型根据数据动态调整其结构，适应过程中的变化，从而更准确地捕捉系统的非线性特性。每个子模型代表系统的一个特定工况或状态，这样可以更好地适应过程的多样性。 接着，GPR被用来构建局部模型。GPR是一种非参数机器学习方法，它利用高斯分布假设来处理不确定性，尤其适合处理非线性关系。在新数据到来时，GPR计算每个数据点属于各局部模型的后验概率，并结合这些概率与预测值进行融合，生成多模型的输出。 最后，为了进一步提升模型的预测精度，引入了ARIMA模型进行动态反馈校正。ARIMA模型是一种时间序列分析工具，能够处理数据的自相关性和季节性，通过模型校正可以减少预测误差，提高整体建模性能。 通过数值仿真和实际的硫回收装置(SRU)中H2S浓度的估计案例，验证了该方法的有效性。结果显示，提出的AGMM-GPR多模型动态校正软测量建模方法不仅具有较高的预测精度，还具有良好的泛化性能，能够在复杂工业环境下提供准确的过程预测。 该研究为工业过程控制提供了一种强大的软测量工具，特别是在处理非线性、多变工况的系统中，可以显著提高模型的预测能力和适应性。未来的研究可能会进一步探索如何将这种方法应用于更多类型的工业过程，并优化模型的动态校正机制，以提升整体的控制效果。