带有工况中心修正的多模型在线建模
丛秋梅1
苑明哲2
柴天佑3
王宏4
1.中国科学院沈阳自动化研究所信息服务与智能控制技术研究室,辽宁沈阳 110016;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺 1130012.中国科学院沈阳自动化研究所信息服务与智能控制技术研究室,辽宁沈阳,1100163.东北大学自动化研究中心,辽宁沈阳110819;东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳 1108194.中国科学院沈阳自动化研究所信息服务与智能控制技术研究室,辽宁沈阳 110016;沈阳中科博微自动化有限公司,辽宁沈阳 110179
摘要：针对运行工况频繁波动、单一模型难以描述过程特性的问题,提出了带有工况中心修正的多模型在线建模方案,包括工况识别机制、局部模型、多模型合成机制.工况识别机制根据工况特征变量分析工况范围,由相近度修正工况中心；局部模型采用Hammerstein模型,非线性增益由带有稳定学习算法的小波神经网络建立,线性模型由带控制量的自回归模型(ARX)建立；多模型合成机制采用加权求和方法.在线修正工况中心可反映工况的时间变化特性,参数稳定学习算法改善了模型精度和自适应能力.采用此方法建立污水处理过程化学需氧量(COD)软测量模型,结果表明,模型在工况大范围变化时仍具有满意预测效果.
关键词：工况多模型建模稳定学习污水处理过程
分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家重点基础研究发展计划（973计划）(2009CB320601)创新引智计划资助项目(111;B08015)国家自然科学基金(61034008,61004051)中国博士后科学基金面上项目(2013M530953)
论文发表日期：2013-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 773-780 )
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