OBE-PLS动态软测量建模：解决工业过程时变问题

"基于OBE-PLS软测量的过程自适应建模" 本文主要探讨了在工业生产过程中，由于时间变化和工况迁移等因素导致静态软测量模型预测性能下降的问题。传统的软测量模型通常依赖于固定的样本集进行训练，无法很好地适应实时变化的系统状态。为了解决这一问题，作者提出了一种结合最优定界椭球（OBE）和偏最小二乘（PLS）算法的动态软测量建模方法。 首先，作者介绍了静态软测量模型的局限性，即当工况发生变化时，模型的预测准确性会受到影响。为克服这一不足，他们提出了利用OBE-PLS方法来实现模型的动态更新。具体来说，他们首先用离线数据集建立一个基础的PLS软测量模型。当遇到新的查询样本时，通过主成分分析（PCA）计算出该样本的统计特性，并寻找与其相似的历史样本。 接着，文章详细阐述了OBE算法的应用过程。OBE算法能够根据历史样本找到一个最优的定界椭球，该椭球可以包含大部分样本点，同时保持最小的边界面积。将新的查询样本与这个椭球进行比较，如果新样本位于椭球内，说明其与历史样本相似，可以用于更新PLS模型。通过这种方式，模型能够及时调整以适应新的工况，提高预测精度。 在实际应用中，这种方法展示了良好的跟踪效果，有效地解决了时变和工况迁移带来的挑战。论文通过数值模拟和球磨机的实际案例验证了OBE-PLS动态软测量建模方法的有效性和实用性。这些案例表明，该方法不仅能够提高模型的适应性，还能在实际工业环境中提供更准确的预测结果。 关键词涉及到的关键技术包括工况迁移的识别，静态软测量模型的不足，OBE算法在动态更新中的作用，以及PLS在数据降维和模型构建中的应用。文章的中图分类号将其归类为自动化技术（TP29），并具有学术研究性质。 这篇研究提供了处理工业过程时变性的一种创新解决方案，对于工业自动化和过程控制领域具有重要的理论和实践意义。通过OBE-PLS的结合，能够实现对复杂工况的快速响应和模型的自我优化，提高了生产效率和产品质量。