本文選題：數據建模 + 自適應濾波��； 參考：《廣西大學》2017年碩士論文

【摘要】：使用模型來進行預測、診斷與分析評價,一直是工業(yè)過程優(yōu)化研究的重點手段。隨著工業(yè)過程的復雜化,依據物理化學機理建立數學模型的方法已變得十分困難,人們轉而投向基于數據驅動的建模研究,使其在數十年間得到了飛速的發(fā)展。作為數據驅動建模的一種,人工神經網絡憑借其強大的非線性映射能力成為了建模領域的熱點之一,但隨著數據量的增加,傳統(tǒng)神經網絡固有的缺陷和不足被放大,例如訓練速度過慢、參數難以選擇等,另外由于工業(yè)環(huán)境的特殊性,過程數據必定會攜帶著不同程度的噪聲干擾,這些因素都將使得模型無法滿足實際需求。針對上述問題,本論文研究了基于超限學習機(Extreme learning machine,ELM)的數據建模方法,主要的內容和研究成果包括:1.針對工業(yè)過程數據的特點分析了傳統(tǒng)非線性濾波算法的不足,然后詳細介紹了一種基于局部最優(yōu)擬合的自適應濾波算法,并通過洛倫茲系統(tǒng)及電功率兩組數據的去噪實驗將該算法與小波域閾值濾波及擴展卡爾曼濾波進行了對比,證明了該算法能夠更有效地減小工業(yè)過程數據中的噪聲干擾。2.針對傳統(tǒng)神經網絡訓練過程中耗時過長、參數難以選擇的問題,對固定型ELM及增量型ELM進行了研究,并針對增量型ELM收斂速度不穩(wěn)定的問題介紹了一種十分有效的改進算法,然后通過回歸問題的仿真實驗將該改進算法與多種神經網絡進行了對比,從收斂性能、預測精度、訓練速度及網絡穩(wěn)定性等多個角度評價了改進效果,從而證明了該改進算法的可行性與優(yōu)越性。3.從MATLAB環(huán)境與工業(yè)現場環(huán)境存在本質區(qū)別的角度出發(fā),對能真實反映工業(yè)對象特性的仿真系統(tǒng)提出了需求。以流程工業(yè)綜合自動化半實物仿真實驗系統(tǒng)為平臺,對我國選礦工業(yè)中常用的兩段全閉路磨礦回路進行了動態(tài)仿真,并詳細介紹了仿真的實現流程,為后續(xù)的數據建模及模型驗證提供了支撐。4.以螺旋分級機為建模對象,利用磨礦過程仿真系統(tǒng)產生的數據,基于自適應濾波算法和超限學習機改進算法建立了螺旋分級機的預測模型,并通過離線及在線驗證的實驗驗證了所建模型的有效性,進而證明了本文所研究的自適應濾波及超限學習機改進算法應用于工業(yè)數據建模時是切實可行的。
[Abstract]:The use of models for prediction, diagnosis and analysis and evaluation has always been the focus of industrial process optimization research. With the complication of industrial process, the method of establishing mathematical model based on physicochemical mechanism has become very difficult. People turn to data-driven modeling research, which makes it develop rapidly in decades. As a kind of data-driven modeling, artificial neural network (Ann) has become one of the hotspots in modeling field by virtue of its strong nonlinear mapping ability. However, with the increase of data volume, the inherent defects and shortcomings of traditional neural networks are amplified. For example, the training speed is too slow, the parameters are difficult to choose and so on. In addition, because of the particularity of the industrial environment, the process data must carry different degrees of noise interference, these factors will make the model can not meet the actual needs. To solve the above problems, this paper studies the data modeling method based on extreme learning machine. The main content and research results include: 1. According to the characteristics of industrial process data, the shortcomings of traditional nonlinear filtering algorithm are analyzed, and then an adaptive filtering algorithm based on local optimal fitting is introduced in detail. The algorithm is compared with wavelet domain threshold filter and extended Kalman filter through the experiments of Lorentz system and electric power data. It is proved that the algorithm can reduce the noise disturbance of industrial process data more effectively. Aiming at the problem that the training process of traditional neural network is too long and the parameters are difficult to select, the fixed ELM and incremental ELM are studied, and a very effective improved algorithm is introduced to solve the problem of unstable convergence rate of incremental ELM. Then the improved algorithm is compared with various neural networks through the simulation experiment of regression problem. The improved algorithm is evaluated from the convergence performance, prediction accuracy, training speed and network stability. The feasibility and superiority of the improved algorithm are proved. From the point of view of the essential difference between the MATLAB environment and the industrial field environment, the requirements of the simulation system which can truly reflect the characteristics of the industrial objects are put forward. Based on the process industry integrated automation hardware-in-the-loop simulation system, the dynamic simulation of the two-stage closed circuit grinding circuit commonly used in China's mineral processing industry is carried out, and the realization flow of the simulation is introduced in detail. Provide support for subsequent data modeling and model validation. 4. 4. Taking the spiral classifier as the modeling object, the prediction model of the spiral classifier is established based on the adaptive filtering algorithm and the improved algorithm of the over-limit learning machine, using the data generated by the grinding process simulation system. The validity of the proposed model is verified by off-line and on-line verification experiments, and it is proved that the adaptive filter and the improved algorithm of over-limit learning machine are feasible when applied to industrial data modeling.
【學位授予單位】：廣西大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP181

【參考文獻】

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本文編號：1879057