摘要
针对复杂化工过程中存在强非线性、多变量耦合、参数时变及大时滞等因素,导致监测变量软测量精度不高的问题,提出了一种基于正则化AdaBound的区间二型模糊神经网络(RAIT2FNN)软测量建模方法。首先为了解决区间二型神经网络(IT2FNN)结构难以确定的问题,提出了一种采用激励强度和相似度定义增长和删减指标的自组织产生规则的算法。该算法利用激励强度的大小决定是否产生规则,并根据相似度进行规则的删减从而确定了区间二型模糊神经网络的结构。其次,本文提出正则化和AdaBound相结合的算法对RAIT2FNN模型相关参数进行修正,使得不同参数具有有界的自适应学习速率。最后将RAIT2FNN作为软测量模型应用于环己烷无催化氧化过程尾氧浓度预测问题中。实验结果为测试时间为0.0082,训练RMSE为0.0182,测试RMSE为0.0096,表明RAIT2FNN作为软测量模型具有预测及时且预测精度较高的优点。
The complex chemical process has problems of strong nonlinear,multivariable coupling,parameters time-varying and large time delay,which result in low accuracy of soft sensor.To address these issues,a soft sensor modeling method based on the regularization AdaBound interval type-2 fuzzy neural network(RAIT2 FNN)is proposed.Firstly,to solve the problem that the structure of interval type-2 neural network(IT2 FNN)is difficult to determine,an algorithm for self-organizing generation rules that uses firing strength and rule similarity to define growth and deletion indicators is proposed.The algorithm uses the firing strength to determine whether to generate rules,and deletes the rules according to the similarity.In this way,the architecture of the IT2 FNN is determined.Secondly,this article proposes AdaBound with regularization to modify the relevant parameters of the RAIT2 FNN model.And different parameters have bounded adaptive learning rates.Finally,RAIT2 FNN is used as a soft sensor model to predict the tail oxygen concentration for uncatalysed oxidation of cyclohexane process.The experimental results are that the test time is 0.0082,the training RMSE is 0.0182,and the test RMSE is 0.0096,indicating that RAIT2 FNN as a soft sensor model has the advantages of timely prediction and high prediction accuracy.
作者
冯琳
赵涛岩
曹江涛
李平
商瑀
Feng Lin;Zhao Taoyan;Cao Jiangtao;Li Ping;Shang Yu(School of Information and Control Engineering,Liaoning Petrochemical University,Fushun 113001,China;School of Electronic and Information Engineering,University of Science and Technology Liaoning,Anshan 114051,China;Olefin Plant of Fushun Petrochemical Branch of CNPC,Fushun 113004,China)
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期215-224,共10页
Chinese Journal of Scientific Instrument
基金
国家自然科学基金(61673199)
辽宁省教育厅科学研究经费项目(L2019042)
辽宁石油化工大学博士科研启动基金(2019XJJL-017)项目资助
关键词
区间二型模糊神经网络
软测量
环己烷无催化氧化过程
尾氧浓度
interval type-2 fuzzy neural network
soft sensor
uncatalysed oxidation of cyclohexane
tail oxygen concentration
作者简介
冯琳,2020年于河南理工大学获得学士学位,现为辽宁石油化工大学硕士研究生,主要研究方向为复杂的非线性建模和控制、神经网络和二型模糊系统。E-mail:fenglinedu668@163.com;通信作者:赵涛岩,分别在2009年和2012于辽宁石油化工大学获得学士学位和硕士学位,2019年于西北工业大学获得博士学位,现为辽宁石油化工大学信息与控制工程学院全职讲师,主要研究方向为智能控制、复杂非线性建模和二型模糊系统;李平,分别在1984年和1987于西北工业大学获得学士学位和硕士学位,1995年于浙江大学获得博士学位,现为辽宁科技大学教授,主要研究方向为过程控制与自动化,化工过程控制系统的先进控制与优化。E-mail:liping@lnpu.edu.cn;商瑀,2011年于辽宁石油化工大学获得学士学位,现为中国石油抚顺石化公司烯烃厂工程师,主要研究方向为化工工艺与安全管理。E-mail:shangyu1989@126.com
