【摘 要】
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本文针对工业现场中常碰到的多采样率系统,基于实验室的酸碱中和反应装置,进行多率软测量方面的研究。
然后,基于扩展卡尔曼滤波之后的多率数据,采用人工神经网络方法来
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本文针对工业现场中常碰到的多采样率系统,基于实验室的酸碱中和反应装置,进行多率软测量方面的研究。
然后,基于扩展卡尔曼滤波之后的多率数据,采用人工神经网络方法来建立酸碱中和反应的模型。在现有PSONN网络的基础上,改进输入数据加权方法及参数的选择方法。应用于酸碱中和装置后,确实能够得到更精确的模型。但在训练过程中发现,虽然PSONN能够得到较好的模型,但寻优过程较慢,运算量很大,需要较长时间及较大数据量的训练。因此,结合其优缺点,提出用小波神经网络跟PSONN结合来建立酸碱中和模型。由于小波神经网络的快速性和准确性,小波神经网络可用于PSONN网络训练完成前的的酸碱中和模型的训练及预测。而PSONN由于鲁棒性较强,不易发散,且寻优结果较优,在训练完成后,可用于酸碱中和模型的预测。
通过仿真发现,小波网络权系数和学习目标函数的凸性,使网络避免局部最优等非线性化问题,有较强和较快的函数训练能力和泛化能力。与PSONN相结合,可以使建立的神经网络模型,在原有的鲁棒性基础上,具有快速性、准确性。
在建立酸碱中和反应的神经网络模型后,为了得到反应釜里的真实Ph值,结合酸碱中和反应的非线性机理模型,进行了扩展卡尔曼滤波的研究,得到良好的效果。
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