作者：曹晨鑫; 杜玉鹏; 王昕; 王振雷多数据空间局部加权潜结构映射非线性神经网络过渡稳态在线评估
摘要：针对化工过程输入输出数据间非线性关系问题,提出一种基于多数据空间局部加权潜结构映射(multi-spacelocallyweightedprojectiontolatentstructures,Ms-LWPLS)的网络化性能分级评估方法。该方法将历史数据分成不同性能等级的集合,利用Ms-LWPLS方法提取不同性能等级训练数据的过程变化,获得训练数据与性能等级标签之间的非线性映射结构,实现输入数据与性能等级之间的网络化"离线建模"。得到模型后,以数据滑动时间窗为评估单元,将滑动窗口数据输入到训练好的神经网络模型中,根据网络输出划分过程当前性能等级,并构造过渡性能系数,将稳态性能等级和过渡性能等级进行识别和区分。最后,将该方法应用到乙烯裂解过程在线性能评估中,说明此性能评估方法的有效性和准确性。
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