基于数据特征提取的AANN-ELM研究及化工应用

针对极限学习机不能有效解决化工过程中高维数据建模的问题,本文将其与自联想神经网络结合,通过自联想神经网络过滤输入数据中存在的冗余信息、提取特征分量,并对所提取的特征分量采用极限学习机进行训练,由此形成了一种基于数据特征提取的AANN-ELM(auto-associative neural network-extreme learning machine)神经网络。同时,以UCI标准数据集进行测试,以精对苯二甲酸(PTA)溶剂系统进行验证,结果表明,AANN-ELM在处理高维数据时具有学习速度快、网络稳定性强、建模精度高的特点,为神经网络在复杂化工生产中的应用提供了新思路。     

基于主元提取的鲁棒极限学习机研究及其化工建模应用

化工生产过程日益复杂,传统极限学习机(extreme learning machine, ELM)无法有效地对化工过程数据建模。针对该问题,提出一种基于主元提取(principal components extraction, PCE)的鲁棒极限学习机(PCE-RELM)。通过对ELM隐含层进行主元分析,提取数据的主元特征,去除变量间的线性相关性,简化研究问题。可以减小隐含层节点数对模型精度的影响,实现对ELM隐含层节点数的快速随机选取,同时使ELM具有鲁棒性。为验证提出方法的有效性,将PCE-RELM模型应用于精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)生产过程建模。仿真结果显示,相比传统的ELM,PCE-RELM模型具有设计简单、鲁棒性好、精度高等优势,可以对化工过程控制、分析起到指导作用。     

基于GWO-ELM技术的化工资源在线交易数据仿真研究

化工资源信息数据直接影响化工企业转型升级,传统在线交易数据预测模型存在精度低的问题,制约企业的发展.采用灰狼优化算法对极限学习机模型的输入权重系数和隐层单元偏置值进行优化,提出基于GWO-ELM技术的化工资源在线交易数据模型.将在线交易数据模型应用于某省化工资源电商平台交易额预测中,结果表明,所构建的模型具有比较高的预测精度,在2023年后某化工资源电商在线交易额将快速增加趋势下,这对该化工电商平台经营战略的制定提供了数据支撑.     

基于ELM的一类不确定性纯反馈非线性系统的Backstepping自适应控制

针对一类不确定性纯反馈非线性动力学系统,在中值定理、Backstepping控制的基础上,提出一种基于极限学习机（ELM）的自适应神经控制方法。ELM随机确定单隐层前馈网络（SLFNs）的隐含层参数,仅需调整网络的输出权值,能以极快的学习速度获得良好的推广性。在每一步的Backstepping设计中,应用ELM网络对子系统的未知非线性项进行在线逼近,通过Lyapunov稳定性分析设计的权值参数自适应调节律,可以保证闭环非线性系统所有信号半全局最终一致有界,系统的输出收敛于期望轨迹的很小邻域内。将所设计的控制方法应用于化工过程中的连续搅拌反应釜（CSTR）非线性系统实例中,仿真结果表明了控制方法的有效性。     

基于重构的半监督ELM及其在故障诊断中的应用

工业过程中获取带标签的故障数据困难,而无标签故障数据却大量存在,如何有效地利用数据信息进行故障诊断是故障诊断领域的重要内容。为更充分地挖掘和利用数据信息,提出一种新的半监督学习方法：基于重构的半监督极限学习机（RSELM）。相比于传统的半监督极限学习机（ELM）方法,RSELM采用自动编码ELM（ELM-AE）获得的输出权重替代随机的隐含层输入权重,能更有效地提取数据特征;考虑到数据均可由其近邻数据来线性重构,故可构建近邻数自适应选择的重构图,并同时利用数据的标签信息优化连接权重,以更优地反映数据结构信息;通过建立新的含局部保持的目标函数,可有效地训练分类器。标准数据集和TE过程上的仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于特征提取的函数连接神经网络研究及其化工过程建模应用

对于化工过程中带噪声、强耦合的高维数据建模问题,常规的函数连接神经网络（functional link neural networks,FLNN）无法有效地进行处理。为解决该问题,提出一种基于主元分析（principal components analysis,PCA）的函数连接神经网络（PCA-FLNN）。通过对FLNN的函数扩展层进行特征提取,不仅去除变量间的线性相关关系,而且提取数据的主成分,进而简化FLNN学习数据的复杂度。为验证所提方法的有效性,首先采用UCI数据Airfoil Self-Noise对其性能进行验证;随后将所提的方法应用于精对苯二甲酸（purified terephthalic acid,PTA）生产过程建模;与传统FLNN进行对比,标准数据和工业数据的仿真结果表明,PCA-FLNN在处理复杂化工过程数据时具有收敛速度快和建模精度高的特点。     

基于多元时序驱动的ELM全流程故障预测及其应用

多元时序驱动建模方法是复杂系统故障预测和系统状态评估的一种有效途径, 其中人工神经网络作为一种数据驱动的处理非线性问题的有效建模工具, 近年来在处理多元时序建模这个问题上得到了较广泛的关注。从全流程的角度出发, 首先, 运用k-近邻互信息方法对多元时序变量进行降维与相关性计算, 从而选择特征变量;其次, 提出了一种改进的趋势分析方法对系统的状态进行实时监测, 并对系统运行状态进行有效细分;最后, 针对系统潜在故障阶段, 应用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络方法对其进行故障预测。通过对青霉素发酵过程(penicillin fermentation process)进行仿真实验, 结果验证了所提方法的有效性。     

基于正则化的函数连接神经网络研究及其复杂化工过程建模应用

在化工过程的建模中,由于过程数据的高维度和高非线性,导致计算量大幅提升和建模难度加大。为了解决这一问题,提出了一种基于正则化方法的函数连接神经网络模型(regularization based functional link neural network, RFLNN)。所提出的RFLNN方法里,通过使用正则化的方法对函数连接神经网络的权值进行优化,一方面大幅降低网络计算复杂度和计算量,另一方面极大程度上克服网络局部极值和过拟合的问题,以提高函数连接神经网络的学习速度和精度。为了验证所提出方法的有效性,首先采用UCI数据中Real estate valuation数据对其性能进行测试;随后将所提的方法应用于高密度聚乙烯(high density polyethylene,HDPE)复杂生产过程进行建模。UCI标准数据与工业数据的仿真结果表明,与传统FLNN对比,RFLNN在处理高维复杂化工过程数据时具有收敛速度快、建模精度高等特点。     

化工过程的智能混合建模方法及应用

随着人工智能技术和配套数据系统的快速发展,化工过程建模技术达到了新的高度,将多个机理模型和数据驱动模型以合理的结构加以组合的智能混合建模方法,可以综合利用化工过程的第一性原理及过程数据,结合人工智能算法以串联、并联或者混联的形式解决化工过程中的模拟、监测、优化和预测等问题,建模目的明确,过程灵活,形成的混合模型有着更好的整体性能,是近年来过程建模技术的重要发展趋势。本文围绕近年来针对化工过程的智能混合建模工作进行了总结,包括应用的机器学习算法、混合结构设计、结构选择等关键问题,重点论述了混合模型在不同任务场景下的应用。指出混合建模的关键在于问题和模型结构的匹配,而提高机理子模型性能,获取高质量宽范围的数据,深化对过程机理的理解,形成更有效率的混合建模范式,这些都是现阶段提高混合建模性能的研究方向。     

基于测井数据小波变换的基准面旋回划分方法研究

测井数据的小波变换为地层基准面旋回的识别提供了可靠信息.本文基于连续小波变换和离散小波变换的特点,提出了一种在大尺度旋回划分中应用连续小波变换,小尺度旋回划分中应用离散小波变换的新方法,对GR测井信号进行小波分解,利用小波变换后的小波系数曲线进行基准面旋回的划分,最终结果表明该方法合理有效,具有可行性.这些研究是对小波变换应用于基准面旋回划分的一次有意义的探索.     

基于层次分析的FLANN神经网络研究及应用

针对传统函数链接型神经网络(functional link artificial neural networks,FLANN)不能有效处理化工过程中强耦合、带噪声的高维数据建模问题,提出了一种基于层次分析(analytic hierarchy process, AHP)的FLANN神经网络(AHP-FLANN)。通过层析分析模型过滤输入数据中的冗余信息,提取特征分量,并把提取的特征分量作为函数链接神经网络的输入进行建模。同时利用化工行业乙烯生产数据进行了验证,并和BP神经网络及FLANN神经网络进行了对比。结果表明,AHP-FLANN神经网络在处理复杂高维数据时具有收敛速度快、建模精度高、网络稳定性强等特点,同时能够指导乙烯生产,提高能效,具有良好的实用价值。     

人工神经网络在化工过程中的应用进展

人工神经网络作为人工智能的重要组成部分,以其超强的鲁棒性、容错性、可充分逼近任何复杂的非线性关系、并行处理、可学习和自适应等优点在改善化工过程传统生产技术诊断滞后、难以优化控制、物性估算误差较大以及不能处理非线性复杂情况等问题上有着广阔的发展空间。本文概述了人工神经网络的原理和发展历程,综述并分析了人工神经网络在故障诊断、过程控制和优化、质量控制、定量结构-活性/性质相关性分析、物性估算、专家系统以及聚类分析等化工过程中的应用原理以及研究进展和现状。最后指出卷积神经网络等深度学习算法的性能高、速度快,在化工过程中发展和应用深度学习算法将成为其发展方向和研究热点。     

基于自联想递阶神经网络的多输入参数化工过程软传感器(英文)

To explore the problems of monitoring chemical processes with large numbers of input parameters, a method based on Auto-associative Hierarchical Neural Network (AHNN) is proposed. AHNN focuses on dealing with datasets in high-dimension. AHNNs consist of two parts:groups of subnets based on well trained Auto-associative Neural Networks (AANNs) and a main net. The subnets play an important role on the performance of AHNN. A simple but effective method of designing the subnets is developed in this paper. In this method, the subnets are designed according to the classification of the data attributes. For getting the classification, an effective method called Extension Data Attributes Classification (EDAC) is adopted. Soft sensor using AHNN based on EDAC (EDAC-AHNN) is introduced. As a case study, the production data of Purified Terephthalic Acid (PTA) solvent system are selected to examine the proposed model. The results of the EDAC-AHNN model are compared with the experimental data extracted from the literature, which shows the efficiency of the proposed model.     

Soft sensor of chemical processes with large numbers of input parameters using auto-associative hierarchical neural network

To explore the problems of monitoring chemical processes with large numbers of input parameters, a method based on Auto-associative Hierarchical Neural Network (AHNN) is proposed. AHNN focuses on deali...     

融合过程先验知识的递归神经网络模型及其应用

大部分化工过程具有非线性特性,一般的线性建模方法难以有效应用。针对非线性化工过程动态建模,提出了一种基于过程先验知识的递归神经网络模型,充分发掘化工过程隐含的先验知识,并将这些先验知识以非线性约束的形式嵌入NARMAX结构的前馈神经网络中,同时基于增广拉格朗日乘子法约束处理机制,用PSO-IPOPT混合优化算法对过程先验知识递归神经网络权值进行优化。该过程先验知识递归神经网络模型对非线性化工过程动态建模,不仅有良好的建模精度和预测外推能力,而且能避免零增益的出现和增益反转,确保网络模型在实际应用中的安全性。文中以环管式丙烯聚合反应过程实际工业数据验证了所提网络模型的有效性。     

基于递归模糊神经网络的污水处理控制方法

针对污水处理过程具有非线性、大时变等问题,提出了一种基于递归模糊神经网络的多变量控制方法。该方法通过递归模糊神经网络控制器自适应地获得对操作变量的控制精度,控制器在常规BP学习算法的基础上采用学习率自适应学习算法且引入了动量项来训练网络参数,避免网络陷入局部最优,提高了网络对系统的控制精度。最后,基于仿真基准模型(BSM1)平台对第五分区中的溶解氧和第二分区中的硝态氮控制进行动态仿真实验,结果表明,与PID、前馈神经网络和常规递归神经网络相比,该方法能有效提高系统的自适应控制精度。     

Dehydration modeling of Cordyceps militaris in mid-infrared-assisted convection drying system: Using low-field nuclear magnetic resonance with the aid of ELM and PLSR

Abstract

The changes in moisture content and shrinkage ratio of Cordyceps militaris during mid-infrared-assisted convection drying (MIRCD) with different drying temperatures (40, 50, and 60?°C) and velocities of airflow (1 and 2?ms^?1) were studied. The relationship between low-field nuclear magnetic resonance (LF-NMR) information and moisture content/shrinkage ratio was modeled using partial least-squares regression (PLSR) and extreme learning machine (ELM). Results indicated that the influence of drying temperature was more pronounced than that of air flow velocity. Both types of models showed good predictive ability with R²>0.90. The ELM models exhibited superior predictive performance than that of the PLSR models.     

深度融合特征提取网络及其在化工过程软测量中的应用

复杂化工过程的观测数据往往同时包含非线性和强动态特性,而传统的化工过程软测量方法无法准确提取观测数据的非线性动态特征,以至影响数据建模和质量预报的准确性。提出了一种基于变分自编码器的深度融合特征提取网络(deep fusion features extraction network, DFFEN)。在变分自编码器框架下,通过构建潜隐特征信息传递通道,提取非线性动态潜隐变量。并利用自注意力机制(self-attention)融合关键的隐层信息,优化因信息传递通道过长而导致的潜在特征被遗忘的问题。此外,在后端网络构建潜隐变量和关键质量变量之间的回归模型,以实现关键质量变量的预报。最后,通过数值案例和实际的合成氨过程验证了所提出的DFFEN模型的可行性和有效性。