Razvoj modela softverskih senzora primjenom "bootstrapping" metode (CROSBI ID 399554)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Cvetnić, Matija
Bolf, Nenad
hrvatski
Razvoj modela softverskih senzora primjenom "bootstrapping" metode
U rafinerijskim postrojenjima ključne procesne veličine kao što su sastavi procesnih struja i svojstva proizvoda mjere se pomoću procesnih analizatora. Budući da su procesni analizatori često nedostupni, ključna svojstva moraju se određivati rijetkim i dugotrajnim laboratorijskim analizama. U radu je prikazan razvoj modela softverskih senzora za procjenu sadržaja benzena u lakom reformatu. Prikazana je usporedba više modela softverskih senzora razvijenih na temelju malog skupa eksperimentalnih podataka. Softverski senzori razvijeni su primjenom viševeličinske linearne regresije, viševeličinske adaptivne regresije (MARSpline) te primjenom neuronskih mreža. Svi razvijeni modeli pokazali su dobro vladanje na skupu podataka za vrednovanje modela uz visoke korelacijske faktore i male pogreške modela. Kao najbolji modeli među razvijenima pokazale su se neuronske mreže. Nešto lošije, ali i dalje zadovoljavajuće vladanje dali su modeli viševeličinske adaptivne regresije te linearni model. Linearni viševeličinski model razvijen na generiranim podacima daje donekle lošije rezultate uz zadovoljavajuće vladanje pri određenim procesnim uvjetima.
softverski senzori; mali skupovi podataka; modeliranje procesa; neuronska mreža; bootstrap metoda
nije evidentirano
engleski
Soft sensor model development based on bootstrapping method
nije evidentirano
soft sensor; small data set; process modeling; neural network; bootstrapping
nije evidentirano
Podaci o izdanju
58
20.07.2015.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije
Zagreb