引用本文:丛秋梅,苑明哲,柴天佑,王宏.带有工况中心修正的多模型在线建模[J].控制理论与应用,2013,30(6):773~780.[点击复制]
CONG Qiu-mei,YUAN Ming-zhe,CHAI Tian-you,WANG Hong.Online modeling for multi-model by adjusting the centers of operating ranges[J].Control Theory and Technology,2013,30(6):773~780.[点击复制]
带有工况中心修正的多模型在线建模
Online modeling for multi-model by adjusting the centers of operating ranges
摘要点击 2729  全文点击 1736  投稿时间:2012-06-19  修订日期:2013-01-30
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DOI编号  10.7641/CTA.2013.20695
  2013,30(6):773-780
中文关键词  工况  多模型  建模  稳定学习  污水处理过程
英文关键词  operating range  multiple models  modeling  stable learning  wastewater treatment process
基金项目  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).
作者单位E-mail
丛秋梅* 中国科学院 沈阳自动化研究所 信息服务与智能控制技术研究室
辽宁石油化工大学 信息与控制工程学院 
cong_0828@163.com 
苑明哲 中国科学院 沈阳自动化研究所 信息服务与智能控制技术研究室  
柴天佑 东北大学 自动化研究中心
东北大学 流程工业综合自动化国家重点实验室 
 
王宏 中国科学院 沈阳自动化研究所 信息服务与智能控制技术研究室
沈阳中科博微自动化有限公司 
 
中文摘要
      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.
英文摘要
      Because a single model cannot represent the characteristics of the complex industrial process in varying operating ranges, we propose an online modeling scheme for multiple models。This scheme includes the recognition mechanism of operating range, the local models and the combination mechanism for multiple models. The recognition mechanism analyzes the operating range according to its characteristic variables and adjusts the center of operating range according to similarity degrees. The local model is actually a Hammerstein model which is the serial connection of a wavelet neural network with a stable learning algorithm and an ARX model. The combination mechanism calculates the weighted sum of the outputs of local models, and online adjusts the centers of operating range to reflect the variation characteristics of the operating range. A stable learning algorithm of parameters improves the prediction accuracy and the adaptation ability. This method is implemented in a wastewater treatment process to measure the concentration of the chemical oxygen demand (COD). Experimental results show that this modeling scheme can obtain satisfactory effect in varying operating ranges.