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基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法及应用
被引量：
6
1
作者
丛秋梅
苑明哲
王宏
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期1380-1387,共8页
针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型(H模型)的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部...
针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型(H模型)的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部分采用基于递推最小二乘的ARX模型,基于输入到状态稳定性理论证明了H模型辨识误差的有界性。其中小波神经网络具有表征强非线性的特性,稳定学习算法可抑制未建模动态和不确定干扰的影响,改善了模型的预测精度和自适应能力。以典型非线性系统和实际污水处理过程为例进行了仿真研究,结果表明,基于稳定H模型的软测量方法具有较高的在线软测量精度。
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关键词
HAMMERSTEIN模型
在线建模
软测量
预测
稳定学习
污水处理过程
稳定性
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职称材料
题名
基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法及应用
被引量：
6
1
作者
丛秋梅
苑明哲
王宏
机构
辽宁石油化工大学信息与
控制
工程
学院
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
中国科学院院重点实验室网络化控制系统重点实验室
沈阳中科博微自动化有限公司
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期1380-1387,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61034008)
中国博士后科学基金项目(2013M530953)
中国科学院网络化控制系统重点实验室自主课题(WLHKZ2014005)~~
文摘
针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型(H模型)的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部分采用基于递推最小二乘的ARX模型,基于输入到状态稳定性理论证明了H模型辨识误差的有界性。其中小波神经网络具有表征强非线性的特性,稳定学习算法可抑制未建模动态和不确定干扰的影响,改善了模型的预测精度和自适应能力。以典型非线性系统和实际污水处理过程为例进行了仿真研究,结果表明,基于稳定H模型的软测量方法具有较高的在线软测量精度。
关键词
HAMMERSTEIN模型
在线建模
软测量
预测
稳定学习
污水处理过程
稳定性
Keywords
Hammerstein model
on-line modeling
soft sensor
prediction
stable learning
wastewater treatment process
stability
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法及应用
丛秋梅
苑明哲
王宏
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
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