基于Ms-LWPLS的化工过程网络化性能分级评估方法

作者：曹晨鑫; 杜玉鹏; 王昕^*; 王振雷^*

来源：化工学报, 2019, 70(S1): 141-149.

DOI：10.11949/j.issn.0438?1157.20181369

• 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

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(multispace locally weighted projection to latent structures,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。

• 单位
  上海交通大学; 华东理工大学