基于泄漏积分型回声状态网络的软测量动态建模方法及应用.pdf

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1、第65卷第10期化工学报Vl01．65N0．102014年10月CIESCJournal0ctober2014‘≤ce0ec0e00ee研究论文l)333jjj：jjjj0j基于泄漏积分型回声状态网络的软测量动态建模方法及应用李军，岳文琦(兰州交通大学自动化与电气工程学院，甘肃兰州730070)摘要：提出一种基于泄漏积分型回声状态网络(LiESN)的软测量动态建模方法，给出LiESN的岭回归离线学习算法与递推最小二乘(RLS)在线学习算法。通过引入正则化系数，岭回归离线学习算法可有效地控制输出权值的幅

2、值，改善ESN的预测性能。RLS在线学习算法能适应大数据集的处理，满足过程建模实时性的需求。将基于LiESN的软测量方法分别用于预测脱丁烷塔底部丁烷组分的含量及计算硫回收装置中尾气的组成，实现对精炼厂相关产品质量的实时监控，并采用模型残差的四图分析对建模性能进行评价。在同等条件下，与基本的ESN网络以及支持向量机(SVM)等软测量建模方法进行了比较，结果表明，所提出的LiESN方法取得了很好的预测性能，计算精度满足工业生产的实际要求。关键词：回声状态网络；软测量；动态建模；预测；算法；化工过程DOh1

3、0．3969~．issn．0438—1157．2014．10．034中图分类号：TP274文献标志码：A文章编号：0438-1157(2014)10—4o04—11Dynamicsoftsensormodelinganditsapplicationusingleaky-integratorESNLIJun，YUEWenqi(SchoolofAutomationandElectricalEngineering，LanzhouJiaotongUniversity，Lanzhou730070，Gansu，C

4、hina)Abstract：Softsensordynamicmodelingbasedonechostatenetworks(ESN)withleaky—integratorneuronswasproposed，inwhichtheof-linelearningalgorithmusingridgeregressionandon—linelearningalgorithmusingrecursiveleastsquares(RLS)weregivenrespectively．Byaddingareg

5、ularizationcoeficient，ridgeregressionalgorithmcouldcontrollargesizesofoutputweightmatrixandimprovethepropertiesofESNsolution．On．1inelearningalgorithmcouldallowon-lineprocessingoflargedatasetsandattainrequirementofrealtimeforprocessmodeling．Leakyintegrat

6、orESN(LiESN)wasusedtoestimatethebutane(C4)concentrationinthebotomflowofadebutanizercolumnandtocomputesulfurrecoveryunit(SRU)tailgascompositionforimprovingproductqualitymonitoringandcontrolinarefinery．Simultaneously,themodelingperformancewasevaluatedby4-

7、plotanalysisofmodelresiduals．ComparedwithexistingsoftsensormodelingsuchasESN．supportvectormachines(SVM)etc，underthesamecondition，experimentalresultsconfirmedthatLiESNcouldachievebetterperformanceandtheaccuracyofthemodelcouldmeetpracticalneed．Keywords：ec

8、hostatenetworks；softsensor；dynamicmodeling；prediction；algorithm；chemicalprocesses2014-03—31收到初稿，2014．07．01收到修改稿。Receiveddate：2014—03—31．联系人及第一作者：李~(1969-)，男，博士，教授。Correspondingauthor：Prof．LIJun，lijun691201@mail．1zjtu．cn基金项目：甘肃省高等