计算机与应用化学
計算機與應用化學
계산궤여응용화학
COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY
2010年
10期
1341-1344
,共4页
空分氮塞%变量预测%多变量时间序列分析%相空间重构
空分氮塞%變量預測%多變量時間序列分析%相空間重構
공분담새%변량예측%다변량시간서렬분석%상공간중구
氮塞是空分过程的常见故障,粗氩塔冷凝器出口氩气含氩量是工业现场中指示氮塞是否发生的关键变量,对该变量进行准确的预测可以使氮塞故障的报警时间提前.本文采用多变量时间序列相空间重构的方法,建立了粗氩塔冷凝器出口氩气含氩量和其它过程变量之间的一步线性回归预测模型,以迭代方式获得多步预测的结果,并利用滑动窗口实现了模型参数的在线修正.通过某钢铁公司空分装置实际数据的建模与仿真,分析了相空间重构时嵌入维数以及预测步数的选取对最终预测结果的影响,即预测均方误差与嵌入维数成反比,与预测步数成正比.仿真结果同时表明,本文建立的模型能够较为准确地对空分过程关键变量进行预测,预测提前时间在4～5分钟之间.
氮塞是空分過程的常見故障,粗氬塔冷凝器齣口氬氣含氬量是工業現場中指示氮塞是否髮生的關鍵變量,對該變量進行準確的預測可以使氮塞故障的報警時間提前.本文採用多變量時間序列相空間重構的方法,建立瞭粗氬塔冷凝器齣口氬氣含氬量和其它過程變量之間的一步線性迴歸預測模型,以迭代方式穫得多步預測的結果,併利用滑動窗口實現瞭模型參數的在線脩正.通過某鋼鐵公司空分裝置實際數據的建模與倣真,分析瞭相空間重構時嵌入維數以及預測步數的選取對最終預測結果的影響,即預測均方誤差與嵌入維數成反比,與預測步數成正比.倣真結果同時錶明,本文建立的模型能夠較為準確地對空分過程關鍵變量進行預測,預測提前時間在4～5分鐘之間.
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