基于Hammerstein-Wiener模型的CSTR反應器辨識
所屬分類:技術論文
上傳者:zhoubin333
文檔大小:3742 K
標簽: 辨識 Hammerstein-Wiener模型 極限學習機
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文檔介紹:針對化工過程中廣泛應用的連續攪拌反應釜(CSTR)反應器,提出一種新的基于極限學習機的Hammerstein-Wiener模型的辨識建模方法。其中,Hammerstein-Wiener模型的兩個非線性環節采用兩個不同的極限學習機逼近,線性環節采用自回歸ARX模型。因極限學習機的特殊結構,此模型可以表示成線性回歸的形式,最終利用廣義最小二乘法求解模型的參數。此方法辨識過程簡單,辨識過程的計算量較小。最后對CSTR的辨識結果表明,在相同條件下與基于多項式的Hammerstein 模型和ARX-LSSVM Hammerstein 模型相比,該方法具有較高辨識精度,表明了該方法的有效性。
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