带FIR滤波的非线性滑动平均动态软测量模型

非线性滑动平均(NMA)模型能有效描述工业过程的动态特性,是一种典型的动态软测量模型.而受限于模型复杂度,NMA模型的输入时序边界相对较窄,难以适应带有大滞后或强测量噪声的动态工业过程.针对该问题,本文将NMA模型与结构简单、输入时序边界宽的FIR滤波器相结合,构造一种非线性、强抗干扰的软测量建模策略.并设计层白化结构来避免二者间的参数耦合现象,采用Adam算法进行同步优化,提高模型的预测精度及训练效率.最后,利用数值仿真和硫回收过程建模实验,验证所提模型的预测精度以及模型设计的合理性....

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Published in控制理论与应用 Vol. 41; no. 4; pp. 609 - 618
Main Authors 孙文心, 马君霞, 熊伟丽
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 江南大学物联网工程学院,江苏无锡 214122%江南大学物联网工程学院,江苏无锡 214122 01.04.2024
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡 214122
Subjects
NMA模型
FIR filter
参数解耦
NMA model
FIR滤波
动态软测量
dynamic soft sensor
parameter decoupling
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2023.11190

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Summary:非线性滑动平均(NMA)模型能有效描述工业过程的动态特性,是一种典型的动态软测量模型.而受限于模型复杂度,NMA模型的输入时序边界相对较窄,难以适应带有大滞后或强测量噪声的动态工业过程.针对该问题,本文将NMA模型与结构简单、输入时序边界宽的FIR滤波器相结合,构造一种非线性、强抗干扰的软测量建模策略.并设计层白化结构来避免二者间的参数耦合现象,采用Adam算法进行同步优化,提高模型的预测精度及训练效率.最后,利用数值仿真和硫回收过程建模实验,验证所提模型的预测精度以及模型设计的合理性.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2023.11190