基于模型迁移的磨矿过程混合蛙跳算法-小波神经网络软测量建模及重构

摘要：
以磨矿过程的关键工艺指标(磨矿粒度和磨机排矿速率)为预测对象,提出一种基于小波神经网络（WNN）的自适应软测量建模方法.通过对磨矿过程工艺的分析,选取了软测量模型的辅助变量,利用混合蛙跳算法(SFLA)对WNN软测量模型的结构参数(小波函数伸缩因子、平移因子和网络连接权重)进行优化,实现软测量模型输入输出变量之间的非线性映射;并采用模型迁移思想及输入输出修正规划方法实现软测量模型的重构,以解决输入矿石品位改变这一动态工况下的模型自适应校正问题.仿真结果表明,所提出的模型能够显著提高磨矿过程中经济技术指标预测的精度和鲁棒性,满足磨矿生产过程的实时控制要求.
关键词：
磨矿过程; 软测量; 小波神经网络; 混合蛙跳算法; 模型迁移
中图分类号： TK 232
文献标志码： A     

基于核主元分析和动态递归模糊神经网络的软测量建模

针对软测量建模过程中的误差数据剔除、特征提取,及模型的动态辨识问题,提出基于核主元分析和动态递归模糊神经网络软测量建模方法.首先,利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本中错误数据以确保数据质量;然后利用核主元分析提取系统的非线性主元,作为动态递归模糊神经网络的输入;最后利用新样本数据训练动态递归模糊神经网络.将该方法应用于赖氨酸发酵过程的产物浓度预测,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度,满足现场测量要求.     

基于DRFNN的赖氨酸发酵生物参数估计

赖氨酸发酵过程是一个复杂的非线性强耦合动态过程,发酵过程中某些关键生物参数(如菌体浓度、基质浓度、产物浓度)难以实时在线检测.针对这些问题,建立了基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的赖氨酸发酵生物参数估计软测量模型.利用主元分析法建立发酵过程中在线不可测参数的软测量模型,应用动态递归模糊神经网络所具有的自学习、自适应能力以及对任意非线性的逼近能力,对该模型进行辨识,从而达到预测这些关键生物参数的目的.仿真结果表明该方法能够对赖氨酸发酵过程中不可在线测量的生物参数进行估计,且达到了较高的精度.     

基于支持向量机的软测量模型及应用

支持向量机(Support Vector machine, 简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法.针对软测量过程中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持向量机的软测量模型及算法.为小样本、非线性、高维数一类软测量问题的建模提供了一种有效的途径.通过对"纸张水分在线测量系统"应用表明,基于SVM的软测量模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性.     

非线性同伦LM算法及在软测量建模中的应用

综合同伦方法与Levenberg-Marquardt(LM)优化方法,提出了一种新型非线性同伦LM神经网络学习算法以改善现有神经网络学习算法的学习效率,分析了不同类型的过渡函数对神经网络泛化性能的影响.该算法具有稳定性强、收敛性能好的特点.结合工业过程实际要求,将提出的改进算法用于丙烯腈收率神经网络软测量建模并与几种常见建模方法比较,结果表明:基于改进算法的软测量模型具有更高的测量精度和更好的泛化性能,满足现场测量要求.     

一种基于非线性回归和支持向量机的混合建模方法

针对采用单一的建模方法存在的局限性,提出了一种基于非线性回归和支持向量机的混合建模方法.该方法将模型分为两部分,一部分由简单的非线性回归模型估计对象的总体变化趋势,另一部分由一个支持向量机组合模型来描述对象的局部变化特性,最后将该组合模型与非线性回归模型叠加,构成混合软测量模型.将该建模方法应用到双酚A反应的催化剂活性软测量建模中,仿真结果表明了该方法的有效性.     

序批式活性污泥系统神经网络水质模型

介绍用神经网络建立过程软测量的模式,讨论了基于神经网络的非线性模型结构和一种BP改进算法,并对污水处理过程的出水水质软测量进行了研究.结果表明,神经网络法能够比较精确地建立起非线性过程的模型,且具有简明、灵活的特点.     

基于模糊系统优化的软测量建模

为了解决模糊系统优化问题,提高全局优化能力,在模糊加权神经网络和微粒群算法的基础上,提出了一种基于微粒群算法的模糊神经网络优化算法。该算法可以同时对模糊加权神经网络的网络结构和权值参数进行优化,对实际问题可以自动生成较好的模糊神经网络模型。经过实验分析和计算,证明这种算法在解决模糊系统优化问题上表现了良好的性能,应用该算法可以有效地解决软测量问题。该结果对工业过程中的软测量建模提供了良好的参考价值。     

一种新的软测量方法及其工业应用

软测量是一门新兴的工业技术，它通过数学模型计算得到工程上难以检测的变量值．本文提出了一种基于模糊神经网络的软测量新方法，运用模糊集合论的知识对非线性对象进行局部模型的划分，并采用趋化性网络进行建模和模型校正．经在某炼油厂精密精馏塔的推断控制系统中的应用，表明该方法能够比较精确地建立过程模型，有效地进行模型的在线校正，而且具有灵活、简明的特点．     

基于ARMA模型的粗糠醇精馏过程软测量建模方法

针对粗糠醇精馏过程存在的非线性时变及建模数据的影响持续性不易确定,导致软测量模型预测准确性低的问题,提出一种基于ARMA模型的粗糠醇精馏过程软测量建模方法。构建了粗糠醇精馏过程的自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average, ARMA)模型,将建立好的ARMA模型与软测量建模方法相结合,提出基于ARMA-LSSVM的软测量建模方法。基于粗糠醇精馏过程实际数据分别建立了ARMA-LSSVM与LSSVM的软测量模型并进行了对比分析,分析结果表明:本文提出的基于ARMA模型的粗糠醇精馏过程软测量建模方法,可以有效提高粗糠醇精馏过程软测量模型的数据预测精度。