基于脉冲响应模板和参数优化的动态软测量建模方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200710099073.0
IPC分类号：G01D21/00;G06N3/06
申请日期：
2007-05-11
申请人：
清华大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于脉冲响应模板和参数优化的动态软测量建模方法
申请号	CN200710099073.0	申请日期	2007-05-11
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2007-10-10	公开/公告号	CN101050971
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01D21/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01D 非专用于特定变量的测量；不包含在其他单独小类中的测量两个或多个变量的装置；计费设备；非专用于特定变量的传输或转换装置；未列入其他类目的测量或测试 G01D21/00 未列入其他类目的测量或测试	IPC分类号	G;0;1;D;2;1;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;6查看分类表>
申请人	清华大学	申请人地址	北京市海淀区-82信箱变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	清华大学	当前权利人	清华大学
发明人	黄德先;杨庆;吕文祥;金以慧
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明属于生产过程软测量技术领域。其特征是，基于脉冲响应原理建立卷积模型，脉冲响应参数作为主要的辨识对象，在生产过程机理分析或实际经验的基础上产生一组脉冲响应模板以及模板参数约束范围，使用优化方法辨识脉冲响应模板参数，完成动态软测量模型参数的优化求解。本发明的优点：1)适应动态变化生产过程下的软测量建模和应用的需求。2)适用于难测主导变量往往是人工取样化验情况下的动态软测量建模，对易测辅助变量也仅需要相对于难测主导变量采样时及前一个过渡过程内的相应采样数据，解决了现有的以神经网络模型为代表的的基于实验模型的动态软测量方法只能用于连续等周期采样的问题。3)使得脉冲响应参数辨识仅限定在指定的可以根据机理分析和经验确定的模板类和模板参数约束范围内，极大减少了学习参数以节省学习时间。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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