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基于工厂数据的注意力LSTM网络辨识方法
被引量：
9
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作者
王雅欣
徐宝昌
+2 位作者
徐朝农
董秀娟
许立伟
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期5664-5671,共8页
化工企业控制系统日益复杂,辨识被控对象模型是自动控制和优化设计的首要任务。针对化工过程多数辨识实验需要对过程施加测试信号,可能导致生产中断或引发安全事故的问题,利用长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络对含高维度、...
化工企业控制系统日益复杂,辨识被控对象模型是自动控制和优化设计的首要任务。针对化工过程多数辨识实验需要对过程施加测试信号,可能导致生产中断或引发安全事故的问题,利用长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络对含高维度、强耦合、非线性等特点的工厂时序数据具有的强适应性的特点,提出一种结合注意力机制思想的LSTM非线性动态模型辨识算法。该算法在LSTM模型基础上考虑输入变量对目标变量的重要性,为输入序列中影响输出结果的关键特征分配更多注意力,提高了LSTM模型的泛化能力。基于工厂日常运行数据构建LSTM网络模型可作为被辨识对象的数字化虚拟装置,利用人工测试信号在虚拟装置上离线辨识局部线性模型。在Tennessee-Eastman(TE)过程上的辨识实验验证了本文方法的有效性。
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关键词
化工过程建模
系统辨识
非线性动态模型
长短时记忆
数字化虚拟装置
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职称材料
题名
基于工厂数据的注意力LSTM网络辨识方法
被引量：
9
1
作者
王雅欣
徐宝昌
徐朝农
董秀娟
许立伟
机构
中国石油大学(北京)信息科学与工程学院
中国石油北京天然气管道有限公司
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期5664-5671,共8页
基金
中国石油天然气集团有限公司-中国石油大学(北京)战略合作科技专项(ZLZX2020-03)。
文摘
化工企业控制系统日益复杂,辨识被控对象模型是自动控制和优化设计的首要任务。针对化工过程多数辨识实验需要对过程施加测试信号,可能导致生产中断或引发安全事故的问题,利用长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络对含高维度、强耦合、非线性等特点的工厂时序数据具有的强适应性的特点,提出一种结合注意力机制思想的LSTM非线性动态模型辨识算法。该算法在LSTM模型基础上考虑输入变量对目标变量的重要性,为输入序列中影响输出结果的关键特征分配更多注意力,提高了LSTM模型的泛化能力。基于工厂日常运行数据构建LSTM网络模型可作为被辨识对象的数字化虚拟装置,利用人工测试信号在虚拟装置上离线辨识局部线性模型。在Tennessee-Eastman(TE)过程上的辨识实验验证了本文方法的有效性。
关键词
化工过程建模
系统辨识
非线性动态模型
长短时记忆
数字化虚拟装置
Keywords
chemical process modeling
system identification
nonlinear dynamic model
LSTM
digital virtual device
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于工厂数据的注意力LSTM网络辨识方法
王雅欣
徐宝昌
徐朝农
董秀娟
许立伟
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
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