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基于模糊曲线分析的时间差高斯过程回归软测量建模方法 本发明公开了一种基于模糊曲线分析的时间差高斯过程回归软测量建模方法,适合应用于具有时滞特性的化工过程。本方法能够从过程历史数据库中提取稳定的时滞信息,引入与主导变量序列更加相关的建模数据。首先,基于模糊曲线分析(FCA)的方法直观判断输入序列对于主导序列的重要性,估计过程时滞参数,用离线条件的时滞参数集对建模数据重构;对于新输入数据,基于一定时刻之前的历史变量值,采用时间差 高斯过程回归(TDGPR)模型对当前时刻主导变量值在线预测,该方法不存在模型更新的问题,可以很好地追踪输入输出漂移。本发明方法相比于稳态建模方法能够对关键变量进行更精准的预测,从而提高产品质量,降低生产成本。

对于时延过程，不考虑时滞的软测量模型不能够选取与主导变量序列最相关的辅助变量序列进行建模，采用这样的模型进行估计时，对主导变量的估计精度造成了很大影响。为了有效地提取出过程时滞信息，同时在不频繁更新模型的情况下建立在线的软测量模型，对关键变量的预测提供一种更为有效的在线策略。本发明提供一种基于FCA-TDGPR的软测量建模方法，该方法包括如下步骤： 步骤1：收集过程的输入输出变量数据组成历史训练数据库，获取N组样本{X(t)，y(t)}，t＝1，2，…，N，对数据进行预处理，根据过程机理及经验来确定各辅助变量中存在的最大的时滞参数Tmax； 步骤2：对于每个原变量xi，i∈{1，2，…，m}，分别扩展为含时滞的输入变量集{xi(t-λ)，λ＝0，1，…，Tmax}

在实际工业生产过程控制中，需要对一些关键变量进行严格的把关，以满足一系列质量控制要求，在现有的技术条件以及经济代价等问题的制约下直接获取关键变量十分困难。因此，软测量技术应运而生.它通过构造过程易测变量与难测变量之间的数学关系来推断和估计待测主导变量，用软件的方式进行“测量”。

传统的软测量建模方法大多考虑零时延特性，即考虑输入输出具有同样的采样间隔，且在数据库中按时刻一一对应。然而，通过各个传感器采集的输入数据以及通过实验室分析或者在线仪表获得的输出数据间往往存在着显著的时间滞后，如果继续采用稳态情况下的建模方法，建立的模型已经不能完全解释过程的特性，不符合实际过程的因果关系。为了确保软测量模型能够在较长时间内实现关键变量的精确预测，有必要采取措施引入过程的时滞动态信息。

本质上来说，现有的时滞估计方法大多数都在寻找与主导变量最密切相关的辅助变量用于建模，当投入实际应用中时，需要在算法复杂度与算法精度上取得折衷。针对过程时滞信息的估计问题，目前已有的方法包括互信息(Mutual Information，MI)方法、相关系数的方法等。本发明采用模糊曲线分析(Fuzzy Curve Analysis，FCA)的方法将变量时滞信息引入到软测量模型中，这种方法的特点是计算复杂度较低同时易于理解，能够直观有效地确定输入变量的重要性程度。

为了对过程动态实时有效地进行跟踪和控制，软测量模型性能可以通过周期性地重建来维护，主要方法包括滑动窗(Moving Window，MW)方法、迭代方法和实时学习(Just-in-time Learning，JITL)方法，但是这些方法往往需要频繁地对所建模型进行更新，而时间差(Time Difference，TD)模型不但能够处理随时间推移造成的模型性能下降，能取得更新模型般的追踪过程动态的效果，而且能够使得重建模型的可能性最小化。

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本发明是通过以下技术方案实现的：

基于FCA-TDGPR的软测量建模方法，所述方法包括以下过程：针对时延过程，首先，对于离线采集的辅助变量和主导变量历史时刻值，搜集足够多的样本数据，组成历史数据库。

在离线阶段通过FCA方法确定过程各辅助变量相对于主导变量序列的时间滞后参数，用于软测量建模数据重构；

然后，对于新的输入数据，基于一定时刻之前采集的历史变量值，采用时间差-高斯过程回归(TDGPR)模型对当前时刻主导变量值进行在线预测，从而实现对于关键变量的实时估计和控制，得到更加精确的结果，从而提高产量，降低生产成本。本发明提供的基于模糊曲线分析的时间差高斯过程回归软测量建模方法，以一种直观有效的方式，同时在计算复杂度低的情况下，可以从过程历史数据库中提取变量的时滞信息用于软测量建模数据重构，校正了输入输出间实际的因果对应关系，同时将在线软测量模型更新的可能性最小化，不存在更新模型的问题，采用GPR对输入输出数据的漂移进行追踪，能够很好地提取过程时滞信息，相对于传统的不考虑时滞的在线模型，能够得到更加精确的预测结果。

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