基于Hammerstein-Wiener模型的CSTR反应器辨识

摘要：

针对化工过程中广泛应用的连续搅拌反应釜(CSTR)反应器,提出一种新的基于极限学习机的Hammerstein-Wiener模型的辨识建模方法.其中,Hammerstein-Wiener模型的两个非线性环节采用两个不同的极限学习机逼近,线性环节采用 自回归ARX模型.因极限学习机的特殊结构,此模型可以表示成线性回归的形式,最终利用广义最小二乘法求解模型的参数.此方法辨识过程简单,辨识过程的计算量较小.最后对CSTR的辨识结果表明,在相同条件下与基于多项式的Hammerstein模型和ARX-LSSVM Hammerstein模型相比,该方法具有较高辨识精度,表明了该方法的有效性.

关键词：辨识、Hammerstein-Wiener模型、极限学习机、CSTR、最小二乘法

所属期刊栏目：49

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：河北省自然科学基金;河北省科学院重点学科提升工程

在线出版日期：2023-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：30-34