基于增量学习的上浆率在线软测量方法研究的开题报告一、选题意义软测量技术是指在生产过程中，通过采集和分析工业过程中多种信息和数据，建立数学模型来预测、估计或检测关键过程变量的技术。软测量技术广泛应用于化工、制药、食品、能源等领域的自动化控制中，可大大提高工业生产的质量、效率和生产力。上浆率是指在制浆过程中加入的化学药剂比例，对制浆过程的影响至关重要。上浆率的调整要求及时准确，支撑着生产过程的正常运行。因此，开展基于增量学习的上浆率在线软测量方法研究，具有理论和实践意义。二、研究内容和方法（一）研究内容本研究的内容是基于增量学习的上浆率在线软测量方法研究。主要包括以下几个方面的内容：1、分析上浆率对制浆过程的影响，并确定关键影响因素。2、建立上浆率在线软测量模型，通过模型预测上浆率。3、研究增量学习算法在软测量模型中的应用，实现模型的优化与更新。4、利用实验数据对模型进行验证和评估，分析模型的精度及其稳定性。（二）研究方法本研究采用了以下几种方法：1、文献调研法：综合查阅相关文献，了解上浆率的相关理论和实验研究，对研究方向和方法进行规划和设计。2、实验研究法：利用制浆实验数据，确定上浆率的关键影响因素，并对建立的软测量模型进行验证和评估。3、数学建模法：通过建立数学模型对上浆率进行预测，包括基于神经网络、支持向量机等模型的建立。4、增量学习算法：通过研究增量学习算法在软测量模型中的应用，实现模型的优化和更新，提高模型的精度和稳定性。三、预期成果和意义本研究的预期成果和意义如下：1、建立基于增量学习的上浆率在线软测量模型，实现对上浆率的准确预测和控制。2、优化和更新软测量模型，提高模型的精度和稳定性，支撑工业生产过程的正常运行。3、为制浆过程中的化学药剂投加提供有效的参数控制，提高工业生产的质量和效率。4、为软测量技术在工业自动化控制中的推广和应用提供实践参考。四、研究进度安排本研究的进度安排如下：1、前期调研和文献阅读：约2周。2、实验数据采集和处理：约4周。3、软测量模型建立和优化：约6周。4、模型实验验证和评估：约4周。5、论文撰写和修改：约3周。五、参考文献[1]NiuFC,DuYF,ZhangJP.Developmentandapplicationofanewmodeltocalculatetheoptimaladditionratioofchemicalagentsinalkalinepulping[J].JournalofChemicalIndustryandEngineering(China),2018,69(6):2151-2159.[2]ZhangHL,ZhangKH,LiTL.Studyonreal-timesoftmeasurementofcarbonatepulpalkaliconsumptionbasedonoptimallinearcombinationmethod[J].JournalofChemicalIndustryandEngineering(China),2017,68(8):3188-3194.[3]ZhangY,XieH,LianH.Soft-sensormodelingforpapermachinedryingsectionbasedonGaussianprocessesregression[J].JournalofChemicalIndustryandEngineering(China),2016,67(11):4642-4649.[4]VapnikV.Thenatureofstatisticallearningtheory[M].SpringerScience&BusinessMedia,2013.[5]GoodfellowI,BengioY,CourvilleA.Deeplearning[M].MITPress,2016.