概率密度函数软测量法：烟气含氧量预测的精确解决方案

本文主要探讨了基于概率密度函数的软测量方法在烟气含氧量监测中的应用。随着工业生产过程的复杂性和自动化程度的提高，现场采集的动态生产数据中常常含有难以消除的有色噪声，这对数据处理和分析提出了挑战。为了克服这一问题，研究者提出了一种创新的解决方案。 论文的核心内容是构建了一种结合神经模糊系统的烟气含氧量软测量模型。神经模糊系统是一种人工智能技术，它结合了神经网络的自适应学习能力和模糊逻辑的模糊规则表示，能够处理非线性和不确定性问题。在此模型中，概率密度函数被巧妙地应用于参数识别算法，以减少噪声对测量结果的影响。概率密度函数，作为描述随机变量分布的工具，能够更好地捕捉数据中的噪声特性，从而提高测量精度。 作者们指出，传统的数据预处理方法往往无法完全消除噪声，而基于概率密度函数的方法能够更精确地估计噪声的分布，从而进行有效的噪声抑制。通过这种方法，即使在存在噪声的测量数据条件下，也能实现对烟气含氧量的高效预测。仿真结果证实了这种方法的有效性和高建模精度，尤其是在处理实际工业生产环境中的复杂信号时，显示出其优越性。 此外，论文还提到了研究背景，即国家自然科学基金项目和上海市科委国际合作项目的支持，以及作者秦翠翠和贾立的专业背景，他们分别在控制科学与工程领域进行了深入研究，特别是复杂非线性系统建模和优化控制方面。贾立教授作为通讯作者，她的电子邮件也提供给读者以便进一步交流。 这篇论文不仅介绍了软测量技术在烟气含氧量监测中的新应用，也为处理动态生产数据中的噪声问题提供了一种创新且实用的策略，对于提高工业过程控制的准确性和稳定性具有重要的实践价值。