带FIR滤波的非线性滑动平均动态软测量模型OA北大核心CSTPCD
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.
孙文心;马君霞;熊伟丽;
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 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
计算机与自动化
动态软测量NMA模型FIR滤波参数解耦
《控制理论与应用》 2024 (004)
P.609-618 / 10
国家自然科学基金项目(61773182);国家重点研发计划子课题项目(2018YFC1603705-03)资助.
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