椭球定界算法在混合建模中的应用研究

王魏; 邓长辉; 赵立杰

doi:10.3724/SP.J.1004.2014.01875

椭球定界算法在混合建模中的应用研究

doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.01875

王魏^1,2, ,,
邓长辉^1,2,
赵立杰³

1.
大连海洋大学信息工程学院大连 116023;
2.
辽宁省海洋信息技术重点实验室大连 116023;
3.
沈阳化工大学信息工程学院沈阳 110142

基金项目:

国家自然科学基金（61203102，61004063），中国博士后科学基金面上项目（2013M532118），辽宁省教育厅科学研究一般项目（L2013272，L2012259），大连海洋大学博士启动基金（SYYJ2012005），辽宁省科研计划（2010216008），辽宁省海洋渔业厅科研计划（2011003），辽宁省高等学校优秀人才支持计划（LR2012024）资助

详细信息

作者简介:
王魏大连海洋大学讲师.2011年获得东北大学控制理论与控制工程专业博士学位.主要研究方向为复杂工业过程建模及软测量方法.本文通信作者.E-mail：wwwangwei@dlou.edu.cn

通讯作者:
王魏大连海洋大学讲师.2011年获得东北大学控制理论与控制工程专业博士学位.主要研究方向为复杂工业过程建模及软测量方法.本文通信作者.E-mail：wwwangwei@dlou.edu.cn

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出版历程
- 收稿日期: 2013-07-03
- 修回日期: 2013-11-26
- 刊出日期: 2014-09-20

Research of Ellipsoid Bounded Algorithm in Hybrid Modeling

WANG Wei^{1,2
, ,},
DENG Chang-Hui^1,2,
ZHAO Li-Jie³

1.
College of Information Engineering, Dalian Ocean University, Dalian 116023;
2.
Key Laboratory of Ocean Information Technology of Liaoning Province, Dalian 116023;
3.
College of Information Engineering, Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang 110142

Funds:

Supported by National Natural Science Foundation of China (61203102, 61004063), Postdoctoral Science Foundation of China (2013M532118), the Scientific Research Program of Liaoning Education Department (L2013272, L2012259), Doctor Startup Foundation of Dalian Ocean University (SYYJ2012005), the Research Projects of Liaoning Province (2010216008), Marine Fisheries Department Research Programs of Liaoning Province (2011 003), and Program for Liaoning Excellent Talents in University (LR2012024)

摘要

摘要: 并行结构混合建模主要由机理模型与误差补偿模型组成.一般地，误差补偿模型不宜过于复杂，且模型应具有校正功能，以免精度随时间不断下降.针对这个问题，本文选择单层神经网络作为误差补偿模型，并将椭球定界算法应用于单层神经网络的参数更新，不仅能够保证建模误差稳定有界，同时能够提高网络的收敛速度.将提出的方法应用于氧化铝生产过程，改进了原有的苛性碱和氧化铝组分浓度软测量方法.实验研究结果表明，椭球定界算法的应用提高了模型的精度和网络的收敛速度.除此之外，在存在噪声干扰下，改进的方法比原有方法更稳定，进一步证明了方法的有效性和优越性.
- 混合建模 /
- 软测量 /
- 椭球定界 /
- 神经网络
Abstract: A parallel structure hybrid model is mainly composed of a mechanism model and an error compensation model. In general, the error compensation model should be simple and have correction functions to prevent the accuracy from varying with time. Aiming at this problem, a single layer neural network with an ellipsoid bounded algorithm is proposed, and it is taken to enhance the convergence speed and ensure the boundedness of modeling error. The proposed method is applied to an alumina production process to improve the soft sensing method of caustic soda and alumina component concentration. The experimental results show that the ellipsoid bound algorithm can improve the model accuracy and the speed of network convergence. In addition, the improved method is more stable than the original method the presence of noise.
- Hybrid modeling /
- soft sensing /
- ellipsoid bounded /
- neural network

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参考文献(15)

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椭球定界算法在混合建模中的应用研究

doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.01875

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王魏大连海洋大学讲师.2011年获得东北大学控制理论与控制工程专业博士学位.主要研究方向为复杂工业过程建模及软测量方法.本文通信作者.E-mail：wwwangwei@dlou.edu.cn

通讯作者:
王魏大连海洋大学讲师.2011年获得东北大学控制理论与控制工程专业博士学位.主要研究方向为复杂工业过程建模及软测量方法.本文通信作者.E-mail：wwwangwei@dlou.edu.cn

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