基于模糊曲线分析的时间差高斯过程回归软测量建模方法

本发明公开了一种基于模糊曲线分析的时间差高斯过程回归软测量建模方法，适合应用于具有时滞特性的化工过程。本方法能够从过程历史数据库中提取稳定的时滞信息，引入与主导变量序列更加相关的建模数据。首先，基于模糊曲线分析(FCA)的方法直观判断输入序列对于主导序列的重要性，估计过程时滞参数，用离线条件的时滞参数集对建模数据重构；对于新输入数据，基于一定时刻之前的历史变量值，采用时间差‑高斯过程回归(TDGPR)模型对当前时刻主导变量值在线预测，该方法不存在模型更新的问题，可以很好地追踪输入输出漂移。本发明方法相比于稳态建模方法能够对关键变量进行更精准的预测，从而提高产品质量，降低生产成本。