小波变换的数据预处理在软测量建模中的应用  

Data pre-processing for soft-sensor modeling in chemical process using wavelet transform

作　　者：窦伟[1] 张湜[1] 薄翠梅[1] 蒋楠 

机构地区：[1]南京工业大学自动化学院,南京210009 [2]西安市环境保护研究所,西安710054

出　　处：《计算机工程与应用》2009年第14期201-203,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：江苏省高校自然科学基金资助项目No.07KJB510042;扬子石化公司资助项目No.04JSNJYZ110019~~

摘　　要：数据驱动的软测量建模的基础是大量可靠而准确的工业现场数据,因此数据预处理是软测量建模的重要任务。提出将小波系数软硬阈值折中方法应用于去除噪声干扰所产生的随机误差,即通过增加一个权值的应用,以综合软阈值和硬阈值两种方法的优点。仿真实验和工业实例应用证明了该方法的可行性和有效性。Data-driven soft-sensing is based on the large number of industrial data,so the data pre-processing is an important task for soft-sensing modeling.In this paper,a new method is used to process the gross error result in noise.That is a compromising algorithm between soft-threshold and hard-threshold of wavelet coefficient through adding a weight for threshold function.Simulation result and industrial application show that this method proposed is feasible and effective.

关 键 词：小波变换 软硬阈值 软测量 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]