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基于数据驱动的烟草烘丝干头过程 FNN-ARX 建模方法

发布时间: 2022-10-14

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术服务
成果类型： 新技术
行业领域：
电子信息技术,微电子技术
成果介绍
本发明公开了一种基于数据驱动的烟草烘丝干头过程 FNN-ARX 建模方法，针对 HAUNI 牌滚筒式薄板烘丝机烘丝干头过程，提出一种基于数据驱动的 辨识建模及参数优化方法。本发明可有效的与变量投影算法相结合进行参数分离优化， 大大提高了算法的优化过程；且设计的 FNN-ARX 模型具有伪线性模型的结构形式， 可方便后续基于模型的先进控制算法的设计。
成果亮点
本发明针对滚筒式烘丝机烟草烘丝干头过程无法直接建立机理模型 的难题，本发明采用比一般神经网络具有更强学习泛化能力的模糊神经网络（FNN） 来逼近自回归模型的函数型系数构造烘丝干头过程的 FNN-ARX 模型，并采用一种高效的变量投影算法对建立的 FNN-ARX 模型参数进行优化。设计的烘丝干头过程FNN-ARX 模型具有参数可分离的特点，因此可有效的与变量投影算法相结合进行参数分离优化，大大提高了算法的优化过程；且设计的 FNN-ARX 模型具有伪线性模型的结构形式，可方便后续基于模型的先进控制算法的设计。
团队介绍
周锋，副教授，1987年6月出生，2017毕业于中南大学，获得工学博士学位，主要研究方向为复杂工业过程系统的建模、优化及鲁棒预测控制，已发表第一作者SCI论文6篇、已授权国家发明专利2项。
成果资料