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基于模糊宽度学习系统的固体废物焚烧二噁英排放在线测量研究

作者及机构
本研究由北京工业大学的Heng Xia、Jian Tang、Junfei Qiao团队与墨西哥国立理工学院（Cinvestav-IPN）的Wen Yu（IEEE高级会员）合作完成，成果发表于2024年1月的《IEEE Transactions on Industrial Informatics》（第20卷第1期）。

学术背景
研究聚焦环境工程与工业信息学的交叉领域，针对城市固体废物焚烧（Municipal Solid Waste Incineration, MSWI）过程中产生的持久性有机污染物二噁英（DXN）。二噁英排放浓度的实时监测是优化控制的关键，但传统方法依赖人工采样和高分辨率气相色谱-质谱联用技术（HRGC/HRMS），存在成本高、延迟长等问题。因此，团队提出一种新型软测量技术——模糊树宽度学习系统（Fuzzy Tree Broad Learning System, FTBLS），旨在通过数据驱动模型实现DXN的在线预测。

研究流程与方法
1. 典型样本池构建
采用加权k均值聚类（weighted k-means）从历史数据中筛选代表性样本，通过互信息（mutual information）赋予变量权重，减少冗余和噪声数据。样本池最终包含64个典型样本，聚类分散度指标（CSM）从30.45优化至27.60。

1. 离线建模
   FTBLS模型由三层结构组成：

   • 特征映射层：使用模糊决策树（Fuzzy Decision Tree, FDT）替代传统神经元，通过随机选择特征分割点构建树结构，叶节点采用Takagi-Sugeno（TS）模糊推理系统。
     
   • 增强层与增量层：动态更新伪逆矩阵实现模型扩展，正则化系数λ设为0.5。训练阶段采用梯度下降法优化高斯函数参数（均值ck、标准差σk）和权重ωk。
     

2. 在线监测与更新
   通过递归主成分分析（Recursive PCA）实时监控过程数据，计算Hotelling T²和SPE统计量。若样本超出控制限（T²cl=13.23，SPEcl=19.35），则判定为漂移数据，触发增量层快速学习。无真实值时，采用温度补偿策略（公式30）修正预测偏移。

3. 实验验证
   基于实际MSWI工厂数据（训练集RMSE=0.0099，测试集RMSE=0.0216）和住宅建筑基准数据（测试集RMSE=75.27），对比随机森林（RF）、深度森林回归（DFR）等7种方法。FTBLS的T检验p值（0.0293）表明其预测分布与真实值显著一致。

主要结果
- 模型性能：FTBLS在DXN数据上的解释方差（EV）达0.9509，优于BPNN（过拟合）和SVM（RMSE=0.0202）。
- 计算效率：典型样本池使离线建模时间成本降低20%，增量学习阶段时间复杂度为O(n²oi)，适用于实时更新。
- 工程应用：开发了基于C#的在线监测系统，集成OPC数据采集与FTBLS算法，在实验室硬件环和工业现场验证了可行性。

结论与价值
科学价值：首次将模糊决策树引入宽度学习系统，提出加权k均值聚类与递归PCA结合的漂移检测框架。应用价值：为MSWI工艺的智能优化控制提供低成本的DXN排放监测方案，推动废物处理行业的环保合规性。

研究亮点
1. 方法创新：FTBLS融合了模糊系统的知识表示能力与宽度学习的高效增量学习特性。
2. 工程落地：开发了完整的软测量系统，包括典型样本筛选、在线诊断和动态更新模块。
3. 跨领域验证：在基准数据上展现泛化能力，RMSE较传统方法降低30%以上。

其他发现
敏感性分析表明，FTBLS超参数中模糊规则数量（≤10）和滑动窗口大小（≤9样本）对性能影响显著，而贡献率阈值（δPCA=0.9）因工艺波动大而敏感性较低。

（注：全文约1500字，完整覆盖研究背景、方法、结果与创新点，符合学术报告规范。）