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[發明專利]一種PTA裝置醋酸消耗的軟測量方法有效

專利信息
申請號: 201610816204.1 申請日: 2016-09-12
公開(公告)號: CN106326677B 公開(公告)日: 2018-12-25
發明(設計)人: 耿志強;陳杰;韓永明;朱群雄;徐圓;崔蕓菲 申請(專利權)人: 北京化工大學
主分類號: G06F19/00 分類號: G06F19/00;G06N99/00;G06N3/08
代理公司: 北京太兆天元知識產權代理有限責任公司 11108 代理人: 張洪年
地址: 100029 北京市*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 醋酸消耗 軟測量 隱藏層 關鍵過程 鏈接 權重 神經元 復雜工業過程 精對苯二甲酸 網絡預測模型 訓練樣本信息 極限學習機 數據歸一化 泛化性能 膠質細胞 生產效率 數據選取 節點數 輸出層 輸入層 自組織 算法
【權利要求書】:

1.一種PTA裝置醋酸消耗的軟測量方法,其特征在于,包括:數據選?。粩祿w一化;根據神經元-膠質細胞鏈接原則從訓練樣本信息中得到隱藏層節點數;根據Hebb規則得到輸入層與隱藏層之間的鏈接權重;根據ELM算法得到隱藏層與輸出層之間的權重;對PTA關鍵過程變量醋酸消耗指標進行軟測量;

PTA生產中進料醋酸含量、進料流量、水回流量、NBA主回流量、NBA側線回流量、蒸汽流量、塔頂采出量、進料溫度、回流溫度、塔頂溫度、塔板溫度、塔板溫度、塔板溫度、塔內壓力、塔板之間可控溫度點、回流罐液位、溶劑脫水塔的操作壓力作為輸入數據;溶劑脫水塔塔頂電導率作為輸出數據;

給定n個樣本以及對應輸出p是每個樣本的輸入屬性數,m是每個樣本的輸出屬性數;

對數據進行歸一化,其處理過程如式(1)所示:

其中對網絡預測結果的反歸一化過程如式(2)所得,

通過神經元-膠質細胞鏈接原則及信息熵理論自適應得到網絡隱藏層的節點數,根據式(3)-(4)由Hebb規則獲取網絡輸入層與隱藏層之間的權重,

其中β是Hebb學習因子;是第i個神經元中所有膠質細胞所含的能量值;

將膠質細胞結構定義為Glia={Posg,Eg},其中Posg={(x,y),x,y∈(0,1)}為所述膠質細胞在邊長為1的正方形中的二維坐標位置,所述膠質細胞的能量值Eg=1,所述膠質細胞的能量極限值

將神經元細胞結構定義為Neuron={Posn,En,R,θ,S,O,P},其中Posn={(x,y),x,y∈(0,1)}為所述神經元細胞在邊長為1的正方形中的二維坐標位置,En為所述神經元細胞的能量值,R為所述神經元細胞的作用域半徑,θ為所述神經元細胞的閾值,S表示所述神經元細胞是否已經死亡,O為所述神經元細胞的輸出值,P表示所述神經元細胞包含的信息量;

將所述神經元細胞的初始狀態定義為初始膠質細胞其中k由1遞增到初始膠質細胞數GtoN∈[10,20],非初始膠質細胞其中t為第t個訓練樣本,Rel(t)為第t個訓練與第t+1個樣本之間的相關系數,LEN為訓練樣本數,MI(t)為第t個樣本與第t+1個樣本之間的互信息;

由式(5)得到兩次迭代過程中網絡熵值的變化,其中進行下一次迭代時,Ψ(t)變成Ψ(t-1);

MI(t)=Ψ(t-1)(t),(Ψ(0)=0) (5)

當MI(t)<0時,網絡隱藏層中將增加一個節點;

當網絡結構及輸入層與隱藏層之間的權重確定后,接著通過式(6)獲得隱藏層與輸出層之間權重,

其中B是隱藏層各個節點的閾值,ρ是輸入層各個節點與隱藏層各個節點之間的權重,φ(x)是隱藏層各個節點的激勵函數。

2.根據權利要求1所述的PTA裝置醋酸消耗的軟測量方法,其特征在于,由式(7)得到測試樣本輸出層各個節點的輸出值,

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