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题名基于MA-CGRU的污染气体浓度并行软测量模型
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作者
孙小明
贾凯
贾新春
陈皓炜
侯鹏飞
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机构
山西大学自动化与软件学院
密歇根大学安娜堡分校机器人系
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023年第11期1958-1964,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1610116)
山西省重点研发项目(201903D121145)。
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文摘
为解决普通深度学习方法提取特征能力较差和传统软测量模型都是单输出模型的问题,提出了基于多重注意力卷积门控循环单元(multiple attention-based convolutional gated recurrentunit,MA-CGRU)的燃煤电厂污染气体浓度并行软测量模型。首先使用T分布随机近邻嵌入对原始数据做非线性降维,接着采用一维卷积层提取数据的特征,然后将特征送入门控循环单元层。同时,采用多重注意力机制来提升并行软测量模型的特征提取效率。此外,所提出的模型可以并行输出NO_(x)和SO_(2)两种污染气体在下一时刻的浓度,有着较高的准确性,并且优于其他对比模型,可以为实际工业现场其他参数的并行软测量提供一定的参考。
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关键词
并行软测量
T分布随机近邻嵌入
卷积神经网络
门控循环单元
多重注意力
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Keywords
Parallel soft sensing
T-distributed stochastic neighbor embedding
convolutional neural network
gated recurrent unit
multiple attention mechanism
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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