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| 带有工况中心修正的多模型在线建模 | |
| 作者姓名： | 丛秋梅 苑明哲 柴天佑 王宏 |
| 作者单位： | 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 113001 2. 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 3. 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 110819 4. 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 |
| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划资助项目(2009CB320601); 创新引智计划(“111”计划)资助项目(B08015); 国家自然科学基金资助项目(61034008, 61004051); 中国博士后科学基金面上资助项目(2013M530953). |
| 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 |
| 收稿时间： | 2012-06-19 |
| 修稿时间： | 2013-01-30 |
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