在非线性模型中纳入稳态信息：在软测量仪开发中的应用
系统与控制
2020-09-07 v1 系统与控制
摘要
当系统的动态数据仅在有限操作范围内传达动态信息时，几乎不可能辨识出在更宽操作范围内具有良好性能的模型。然而，为实现现代控制系统，具备此类特性的模型是值得期待的。为克服这一缺陷，本文描述了一种利用动态数据与假定可用的稳态信息来训练模型的方法。其新颖之处在于，该过程能以双目标方式应用于具有相当复杂结构的模型（如多层感知机神经网络），而无需解析或数值计算不动点。因此，所需计算时间大幅减少。所提方法的能力在数值示例以及用于真实深水海上油井井下压力估计的软测量仪开发中得到了探究。结果表明，该方法能产出具有良好动态与静态性能的合适软测量仪；并且对于参数非线性模型，相较于现有方法，计算时间收益约为三个数量级。
引用
@article{arxiv.2009.01978,
title = {Including steady-state information in nonlinear models: an application to the development of soft-sensors},
author = {Leandro Freitas and Bruno H. G. Barbosa and Luis A. Aguirre},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.01978},
year = {2020}
}