[發(fā)明專利]一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分布參數(shù)熱過(guò)程溫度預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010718153.5
• 申請(qǐng)日: 2020-07-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112016242B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-09-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陶波;范亞軍;龔澤宇;趙興煒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造創(chuàng)新中心有限公司
• 主分類號(hào): G06F30/27
• 分類號(hào): G06F30/27;G06N3/0499;G06N3/084;G06F119/08
• 代理公司: 武漢知產(chǎn)時(shí)代知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42238
• 代理人: 易濱

1.一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分布參數(shù)熱過(guò)程溫度預(yù)測(cè)方法，其特征在于：

S101：利用離散控制系統(tǒng)收集分布參數(shù)系統(tǒng)熱過(guò)程中的歷史數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集；所述數(shù)據(jù)集包括系統(tǒng)輸入變量和溫度分布數(shù)據(jù)其中，N為樣本數(shù)，u為輸入變量數(shù)，v為輸出變量數(shù)，R為實(shí)數(shù)集；

S102：對(duì)所述數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，各變量標(biāo)準(zhǔn)化處理后得到新的數(shù)據(jù)集均值為0，方差為1，預(yù)處理后的新的數(shù)據(jù)集輸入變量為X∈R^N×u，輸出變量為Y∈R^N×v；

S103：利用KL方法從預(yù)處理后的時(shí)空數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)一組空間基函數(shù)，其中所述預(yù)處理后的時(shí)空數(shù)據(jù)即為的預(yù)處理后的溫度分布數(shù)據(jù)Y，定義為{Y(S_i,t)|i＝1,...,L；t＝1,2,...,N；S∈Ω}，其中，L為預(yù)處理后的時(shí)空數(shù)據(jù)在空間方向的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)；S表示時(shí)空數(shù)據(jù)的位置；S_i表示第i個(gè)時(shí)空數(shù)據(jù)點(diǎn)的空間位置；Ω為坐標(biāo)空間；

S104：將預(yù)處理后的時(shí)空數(shù)據(jù)投影到通過(guò)步驟S103學(xué)習(xí)到所述空間基函數(shù)上，從而得出對(duì)應(yīng)的低維時(shí)序數(shù)據(jù)a_i(t)；

S105：使用mLASSO-MLP方法構(gòu)建低維空間的未知時(shí)序動(dòng)態(tài)特性，即輸入變量X∈R^N×u與低維時(shí)序數(shù)據(jù)a_i(t)之間的關(guān)系模型；

S106：根據(jù)所述關(guān)系模型預(yù)測(cè)低維時(shí)序數(shù)據(jù)輸出將所述低維時(shí)序數(shù)據(jù)輸出與空間基函數(shù)進(jìn)行時(shí)空合成得到全局的時(shí)空預(yù)測(cè)輸出；

S107：將全局的時(shí)空預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行反歸一化處理，得到溫度預(yù)測(cè)值并對(duì)時(shí)空模型的性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分布參數(shù)熱過(guò)程溫度預(yù)測(cè)方法，其特征在于：步驟S102中，所述標(biāo)準(zhǔn)化具體為：其中，μ_x、μ_y為原始數(shù)據(jù)的均值，σ_x、σ_y為原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分布參數(shù)熱過(guò)程溫度預(yù)測(cè)方法，其特征在于：步驟S103中利用KL方法從預(yù)處理后的時(shí)空數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)一組空間基函數(shù)，具體過(guò)程為：

S201：將預(yù)處理后的時(shí)空數(shù)據(jù)的時(shí)空變量表示為式(1)：

式(1)中，為無(wú)限維空間基函數(shù)，為無(wú)限維時(shí)間系數(shù)；

S202：根據(jù)空間基函數(shù)的正交性質(zhì)，采用KL方法設(shè)計(jì)最小化目標(biāo)函數(shù)，所述最小化目標(biāo)函數(shù)如式(2)：

式(2)中，·表示計(jì)算平均值；正交性質(zhì)具體為：L²(Ω)為函數(shù)空間；n為空間基函數(shù)的個(gè)數(shù)；

S203：構(gòu)造拉格朗日函數(shù)和極值必要條件，求解最小優(yōu)化目標(biāo)；所述拉格朗日函數(shù)如式(3)、極值必要條件如式(4)所示：

式(3)中，式(4)中R(S,ζ)＝y(tǒng)(S,t),y(ζ,t)為協(xié)方差函數(shù)；λ_i為拉格朗日乘子；ζ表示與S不同的另外任意一個(gè)點(diǎn)；

S204：通過(guò)離散積分方程將(4)轉(zhuǎn)化為N×N矩陣特征值問(wèn)題，具體為：在空間基函數(shù)滿足式(5)的情況下，聯(lián)合式(4)和式(5)，得到式(6)：

式(6)中，k為第k個(gè)時(shí)空數(shù)據(jù)點(diǎn)編號(hào)；

S205：進(jìn)一步根據(jù)式(7)將N×N矩陣特征值問(wèn)題轉(zhuǎn)化為L(zhǎng)×L矩陣特征值問(wèn)題，求解得到特征向量和對(duì)應(yīng)的特征值

Cδ_i＝λ_iδ_i???????????????(7)

式(7)中，C為的集合，δ_i＝[δ_i1,…,δ_iL]^T為第i個(gè)特征向量；

S206：根據(jù)特征向量和對(duì)應(yīng)的特征值利用式(5)構(gòu)造正交空間基函數(shù)

S207：在正交空間基函數(shù)通過(guò)參數(shù)η確定k個(gè)占主導(dǎo)地位的空間基函數(shù)，作為最終從預(yù)處理后的時(shí)空數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得到的一組空間基函數(shù)此時(shí)無(wú)限維正交空間基函數(shù)被降低至有限維空間基函數(shù)

式(8)中，K≤min(N,L)。