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过程装置软测量建模工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=软测量技术定义 · 发展历程 · 在过程工业中的价值
课程导入目标=软测量技术…
02
过程装置与测量基础
目标=典型流程工业装置 · 关键工艺参数 · 在线检测难点
过程装置测量基础
03
软测量建模核心概念
目标=辅助变量与主导变量 · 机理模型与数据驱动模型 · 模型可解释性
软测量建模核心概…目标=辅助变量
04
数据采集与预处理
目标=DCS/PLC数据接口 · 时序数据对齐 · 异常值检测
数据采集预处理
05
特征工程与变量选择
目标=机理分析引导 · 相关性分析 · 主成分分析
特征工程变量选择
06
机理建模方法
目标=物料平衡 · 能量平衡 · 反应动力学
机理建模方法目标=物料平衡
07
数据驱动建模基础
目标=多元线性回归 · 主成分回归 · 偏最小二乘
数据驱动建模基础目标=多元线性回…
08
机器学习建模方法
目标=支持向量回归 · 高斯过程回归 · 随机森林
机器学习建模方法目标=支持向量回…
09
深度学习建模方法
目标=卷积神经网络 · 循环神经网络 · 长短期记忆网络
深度学习建模方法目标=卷积神经网…
10
混合建模与迁移学习
目标=机理-数据融合策略 · 串联与并联混合模型 · 迁移学习
混合建模迁移学习
11
模型训练与验证
目标=训练集/验证集/测试集划分 · 交叉验证 · 时序交叉验证
模型训练验证
12
模型评估指标
目标=均方根误差 · 平均绝对误差 · 决定系数
模型评估指标目标=均方根误差
13
模型在线校正与自适应
目标=偏差校正 · 滑动窗口更新 · 递推最小二乘
模型线校正
14
软测量工程实施流程
目标=需求分析 · 可行性评估 · 变量选取
软测量工程实施流…目标=需求分析
15
工业案例一
目标=精馏塔产品质量软测量——机理分… · 变量选择 · PLS与神经网络对比
工业案例一目标=精馏塔产品…
16
工业案例二
目标=聚合反应过程转化率软测量——动… · 混合模型 · 在线校正策略
工业案例二目标=聚合反应过…
17
工业案例三
目标=锅炉燃烧效率软测量——数据预处… · 特征工程 · 集成学习与模型解释
工业案例三目标=锅炉燃烧效…
18
工业案例四
目标=污水处理过程出水指标软测量——… · LSTM · 注意力机制与迁移学习
工业案例四目标=污水处理过…
19
软测量系统集成与部署
目标=DCS/OPC接口 · 实时数据库 · 边缘计算
软测量系统集成部署
20
软测量系统运维与故障处理
目标=模型性能监控 · 报警管理 · 数据漂移检测
软测量系统运维故障处理
21
常见问题与解决方案
目标=数据不足 · 变量滞后 · 工况变化
常见问题解决方案
22
模型可解释性与安全
目标=SHAP · LIME · 特征重要性
模型可解释性安全
23
软测量与先进控制集成
目标=模型预测控制 · 实时优化 · 软测量在闭环控制中的角色与注意事项
软测量先进控制集成
24
数字孪生与工业互联网
目标=软测量在数字孪生中的定位 · 边缘-云协同 · 工业APP与低代码建模
数字孪生工业互联网
25
实战项目一
目标=基于Python的软测量建模全… · 预处理 · PLS建模与评估
实战项目一Python
26
实战项目二
目标=基于深度学习的软测量建模——L… · 训练 · 调参与在线预测
实战项目二目标=基于深度学…
27
实战项目三
目标=混合建模实战——机理模型与数据… · 参数辨识与在线校正
实战项目三目标=混合建模实…
28
实战项目四
目标=软测量系统部署模拟——模型封装 · API接口 · 实时数据流与可视化监控
实战项目四目标=软测量系统…
29
综合提升与前沿趋势
目标=自动化机器学习 · 联邦学习 · 物理信息神经网络
综合提升前沿趋势
30
课程总结与工程能力评估
目标=知识体系回顾 · 工程文档规范 · 团队协作
课程总结工程能力评估