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基于核慢特征回归与互信息的常压塔软测量建模-化工学报
第 68 卷 第 5 期 化 工 学 报 Vol.68 No.5
May 2017
2017 年 5 月 CIESC Journal ·1977 ·
DOI ：10.11949/j.issn.0438-1157
基于核慢特征回归与互信息的常压塔软测量建模
1 1,2 1
蒋昕祎 ，杜红彬 ，李绍军
1 2
（华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室，上海 200237 ； 中国石油天然气股份有限公司
独山子石化研究院，新疆 克拉玛依 833699 ）
摘要：针对工业过程的非线性及动态特性，提出了一种新的慢特征回归软测量方法。该方法首先通过添加时延数
据构造动态数据集，利用互信息最大化准则筛选变量从而减少信息冗余的影响。同时该方法在慢特征分析的基础
上引入核函数扩展，加强模型处理非线性数据的能力，并将获得的核慢特征用于回归建模。核慢特征分析通过分
析样本的变化，提取具有缓慢变化特征的成分，可以有效地刻画工业过程的变化趋势，提升回归模型精度。最后
该方法的有效性在常压塔常顶油干点与常一线初馏点的软测量模型中得到了验证。
关键词：慢特征分析；互信息；动态建模；常压塔；石油；预测
中图分类号：TP 274 文献标志码：A 文章编号：0438—1157 （2017 ）05—1977—10
Atmospheric tower soft sensor based on regression and mutual information of
kernel slow features
1 1,2 1
JIANG Xinyi , DU Hongbin , LI Shaojun
1
( Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes (Ministry of Education), East China University of
Science and Technology, Shanghai 200237, China; 2Research Institute of Petro China Dushanzi Petrochemical Company, Karamay
833699, Xinjiang, China)
Abstract: A novel soft sensor method based on slow feature regression (SFR) was proposed for indu
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