基于CCA-PLS的大化工过程分布式建模方法

摘要

本发明公开了基于CCA-PLS的大化工过程分布式建模方法，先对大规模化工过程采集所有的过程变量，根据过程质量指标确定输出变量，采用典型相关分析方法提取过程变量的特征成分，根据特征成分计算各输出变量与所有输入变量间的最大相关系数以及相应的主轴向量，根据主轴向量各分量的绝对值大小，选择各子系统的独立输入变量及相互作用输入变量，实现大系统分解。子系统划分后对各个子系统采用PLS算法进行建模，提取使得输入输出变量间协方差最大的成分，采用回归建模技术而得到子系统模型。本发明的有益效果是仅利用过程输入输出数据，采用典型相关分析原理进行子系统输入变量筛选，降低了模型维数，简化了模型结构，采用PLS建模算法进行子系统建模，消除了实际应用中大量存在的变量共线所造成的计算上的困难，且模型精度高。

主权项

基于CCA‑PLS的大化工过程分布式建模方法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1：分析大化工过程的质量指标，选择与质量指标密切相关的关键变量作为输出变量，收集整个系统的过程变量作为输入变量,采集相应的数据得到输入变量集X和输出变量集Y，令Y_i为输出变量集Y中第i个分量；步骤2：对输入输出数据{X,Y_i}进行归一化处理，通过典型相关分析，求出输入变量X和输出变量Y_i之间达最大相关系数时的主轴向量r_1i；步骤3：根据主轴向量r_1i各分量绝对值的大小设定门槛值ζ_i，选择大于门槛值的输入变量为子系统i的输入变量，从而确定与Y_i对应的子系统输入，实现子系统分解；步骤4：令i＝i+1，返回步骤2，直至对所有的输出处理完毕；步骤5：根据所确定的子系统及相应的输入输出变量，构造各子系统j的样本数据集[X^j,Y^j],采用PLS算法依次对所有子系统建立模型。