[发明专利]一种用于PTA生产的基于模型学习的软测量方法

摘要

本发明公开了一种用于PTA生产的基于模型学习的软测量方法。传统的软测量不能有效地对PTA生产过程的物耗指标和质量指标进行在线软测量。本发明利用校验完毕的PTA生产装置的机理模型进行流程模拟，在离线状态下，针对不同的典型工况一次性产生大批量的数据集，然后根据不同的典型工况，利用之前模拟产生的数据集训练得出一系列用于正向计算的数据模型，在在线状态下，用该数据模型来完成对PTA生产过程中的关键变量的软测量任务。本发明在实时计算方面具有较快的计算速度以及较高的准确率，同时具有较好的鲁棒性且不依赖于某一种具体的流程模拟方法和具体的数据模型。

主权项

1.一种用于PTA生产的基于模型学习的软测量方法,其特征在于如下步骤： 步骤(1).使用流程模拟软件根据PTA生产过程的工艺知识建立PTA生产过程装置的机理模型，并对机理模型进行校验；步骤(2).利用步骤(1)中校验完成的PTA生产装置的机理模型对种不同的典型工况进行流程模拟产生组频率相同的对应于各自典型工况的数据集，为自然数，设置训练辅助变量；步骤(3).根据PTA生产装置的特性选择第个典型工况下的原始数据模型，然后利用步骤(2)模拟产生的数据集，分别训练得出用于正向计算的数据模型；步骤(4).判断是否等于：如果，返回步骤(3)，选择第个典型工况下的原始数据模型，训练得出用于正向计算的数据模型；如果，则进入步骤(5)；步骤(5).从历史工况数据集训练得出的个用于正向计算的数据模型，根据公式和得出与当前工况匹配的数据模型预测值，将数据模型预测值作为软测量的输出结果；所述的为数据模型预测结果向量，为个不同的数据模型对应的权系数；为不同的数据模型对当前工况的数据模型计算结果。