带有工况中心修正的多模型在线建模

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

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2013-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：773-780