基于PLS建模与控制技术在热工过程中的应用研究的开题报告一、研究背景与意义随着工业现代化的发展，热工过程在工业生产中的应用日益广泛。热工过程的稳定性与精确度对产品质量的影响尤为显著，因此建立一套可靠的热工过程控制技术是十分必要的。PLS（偏最小二乘回归）是一种基于主成分分析的多元统计分析方法，它在建模时能够考虑诸多因素对热工过程的影响，具有很高的预测精度和适用性。本研究旨在深入研究PLS在热工过程建模与控制中的应用，研究PLS回归的数据处理方法、模型优化方法、控制策略等关键技术，通过实验验证其在热工过程控制中的优越性，为热工过程控制技术的发展提供参考。二、研究内容与方案1.研究内容：（1）PLS方法原理及其在热工过程控制中的应用（2）PLS回归的数据处理方法、模型优化方法及其性能分析（3）热工过程PLS建模及其预测精度分析（4）热工过程PLS控制模型的建立、优化及其控制效果分析2.研究方案：（1）文献调研：查阅相关文献，了解PLS方法的理论原理及其在热工过程控制中的应用情况。（2）数据采集与预处理：采集热工过程的数据，对数据进行处理，包括去除异常值、数据标准化等过程。（3）PLS建模：使用PLS方法建立热工过程的预测模型，并对模型进行优化。（4）热工过程控制：基于PLS建立热工过程的控制模型，提出相应的控制策略，并进行控制效果分析。（5）实验验证：通过实验验证本研究所提出的方法在热工过程中的优越性及可行性。三、研究计划1.阶段一：2021年10月-2021年11月（1）文献查阅，学习PLS方法的理论原理及其应用（2）研究数据采集与预处理2.阶段二：2021年12月-2022年2月（1）基于PLS方法建立热工过程预测模型（2）对预测模型进行优化研究3.阶段三：2022年3月-2022年5月（1）建立热工过程PLS控制模型（2）提出相应的控制策略4.阶段四：2022年6月-2022年8月（1）热工过程控制效果分析（2）实验验证四、参考文献[1]LiuY.,XieWei.ApplicationofPLSontheOptimizationofChemicalIndustryProcess[J].AdvancedMaterialsResearch,2013,651-653.[2]ZhangY，ShiR，YuanX.PLS-basedadaptivepredictivecontrollerwithvariablePLSmodelforindustrialprocess[J].ChemicalEngineeringJournal,2019,370:1019-1030.[3]WangK，ZhaoK，GaoC，etal.Soft-sensormodelingbasedonPLSandLSSVMforindustrialmethanoldistillationcolumn[M].In:Advancesinintelligentsystemsandcomputing.Springer,Cham,2019:299-305.