一种软测量建模方法与流程

本公开涉及工业过程控制，具体涉及一种软测量建模方法。

背景技术：

1、工业过程中的关键参数通常是与产品质量、生产效率和安全性相关的，如温度、压力、流量等。而由于测量设备的成本高昂、测量环境恶劣等原因，有时候无法直接对这些参数进行准确的测量和监测，因此，需要软测量技术构建难测变量和易测变量之间的数学回归关系来预测和估计这些参数的值。

2、相关技术中在软测量建模时，挖掘样本关系不充分，导致基模型多样性不足，影响软测量建模效果。

技术实现思路

1、本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、为此，本公开的目的在于提出一种软测量建模方法、装置、计算机设备和存储介质，能够基于移动窗口和冗余检测方法得到多样化的目标窗口数据集，从而基于目标窗口数据集有效提升软测量建模效果。

3、为达到上述目的，本公开第一方面实施例提出的软测量建模方法，包括：

4、获取模型训练数据集，其中，所述模型训练数据集包括多个样本数据；

5、基于预设窗口长度和所述多个样本数据，确定多个参考窗口数据集；

6、确定所述多个参考窗口数据集之间的冗余检测结果；

7、根据所述冗余检测结果，从所述多个参考窗口数据集中确定目标窗口数据集；

8、构建与每个所述目标窗口数据集对应的在线支持向量回归模型和概率数据描述模型，其中，多个所述在线支持向量回归模型联合组成第一模型组，多个所述概率数据描述模型联合组成第二模型组，所述第一模型组和所述第二模型组联合组成模型池。

9、为达到上述目的，本公开第二方面实施例提出的软测量建模装置，包括：

10、获取模块，用于获取模型训练数据集，其中，所述模型训练数据集包括多个样本数据；

11、第一确定模块，用于基于预设窗口长度和所述多个样本数据，确定多个参考窗口数据集；

12、第二确定模块，用于确定所述多个参考窗口数据集之间的冗余检测结果；

13、第三确定模块，用于根据所述冗余检测结果，从所述多个参考窗口数据集中确定目标窗口数据集；

14、模型构建模块，用于构建与每个所述目标窗口数据集对应的在线支持向量回归模型和概率数据描述模型，其中，多个所述在线支持向量回归模型联合组成第一模型组，多个所述概率数据描述模型联合组成第二模型组，所述第一模型组和所述第二模型组联合组成模型池。

15、本公开第三方面实施例提出的计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面实施例提出的软测量建模方法。

16、本公开第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面实施例提出的软测量建模方法。

17、本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如本公开第一方面实施例提出的软测量建模方法。

18、本公开提供的软测量建模方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取模型训练数据集，其中，模型训练数据集包括多个样本数据，基于预设窗口长度和多个样本数据，确定多个参考窗口数据集，确定多个参考窗口数据集之间的冗余检测结果，根据冗余检测结果，从多个参考窗口数据集中确定目标窗口数据集，构建与每个目标窗口数据集对应的在线支持向量回归模型和概率数据描述模型，其中，多个在线支持向量回归模型联合组成第一模型组，多个概率数据描述模型联合组成第二模型组，第一模型组和第二模型组联合组成模型池，由此，能够基于移动窗口和冗余检测方法得到多样化的目标窗口数据集，从而基于目标窗口数据集有效提升软测量建模效果。

19、本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。

技术特征：

1.一种软测量建模方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本数据包括多个过程变量；所述方法还包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参考窗口数据集具有对应的次序值；

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预测残差向量和所述第二预测残差向量，确定所述初始窗口数据集和所述待检测数据集之间的所述冗余检测结果，包括：

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述冗余检测结果，从所述多个参考窗口数据集中确定目标窗口数据集，包括：

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述新的模型输入变量输入至所述模型池中，得到新的预测输出变量，包括：

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述新的模型输入变量对所述第二模型组中的目标概率数据描述模型进行更新处理，以得到新的第二模型组，包括：

9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述新的样本数据对所述模型池进行更新处理，包括：

10.如权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

技术总结
本公开提出一种软测量建模方法，该方法包括：获取模型训练数据集，其中，模型训练数据集包括多个样本数据，基于预设窗口长度和多个样本数据，确定多个参考窗口数据集，确定多个参考窗口数据集之间的冗余检测结果，根据冗余检测结果，从多个参考窗口数据集中确定目标窗口数据集，构建与每个目标窗口数据集对应的在线支持向量回归模型和概率数据描述模型，其中，多个在线支持向量回归模型联合组成第一模型组，多个概率数据描述模型联合组成第二模型组，第一模型组和第二模型组联合组成模型池。通过实施本公开的方法，能够基于移动窗口和冗余检测方法得到多样化的目标窗口数据集，从而基于目标窗口数据集有效提升软测量建模效果。

技术研发人员：黄成,王伟,敖永强,杨国富,查力嶂,杨瑞波,张果,朱恩厅,牛晓龙,何连兵
受保护的技术使用者：华能澜沧江水电股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15