基于时序关联矩阵的高炉冶炼过程多重关联时延估计方法

高炉冶炼过程由炉料传输反应时间和冶炼单元在空间和时间分布上的差异带来的变量时延影响了数据的准确性和真实因果关系,因此有效地估计过程变量间的时延信息,并在时序上配准数据,是后续过程建模、优化控制与性能评估的核心.考虑到变量间时延的多重关联性,提出了一种基于时序关联矩阵的时延参数估计方法.首先,根据过程变量的时延参数在时空上重构对应的时序关联矩阵,并引入灰色关联分析量化时序矩阵的多重关联相关性;接着,考虑到穷举所有时序关联矩阵的时间复杂度,提出了一种双尺度协同搜索策略的动态多群粒子群算法用于快速寻找最优的时延参数,提出的粒子群算法能兼顾全局探索能力和局部探测能力并跳出局部最优解;最后,基于一个数值仿真和某钢铁厂2#高炉的工业实验验证了所提时延参数估计方法的可行性和有效性,且通过所提方法在时序上重构的数据能有效提高后续硅含量软测量模型性能.

改进的多项式相位信号参数快速估计方法

提出了一种改进的三次相位变换的多项式相位信号参数快速估计方法,利用Radon变换对三次相位变换结果进行优化,消除交叉项影响,并对利用该方法进行三阶多项式相位信号进行参数估计的关键问题做了研究。利用双尺度搜索的方法对调频斜率、角度分别进行搜索,大大减小了该算法的计算量。仿真结果表明,该方法在低信噪比条件下对多分量三阶多项式相位信号估计结果较为精确,且计算量较小。