CN110222711A - 一种基于深度学习的工业过程多阶惯性系统开环辨识方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于深度学习的工业过程多阶惯性系统开环辨识方法。本发明基于深度学习随机失活神经网络,在该网络的输入端设置惯性时间常数为30秒和60秒的一阶惯性滤波环节及惯性时间常数为30秒、60秒和160秒的二阶惯性滤波环节后,形成一个基于深度学习的开环对象辨识器;在辨识开环对象模型时,在开环对象模型的输入端加入正向和反向的阶跃输入,开环对象模型输出相应数据,然后将输入数据和输出数据同时输入开环对象辨识器,深度学习随机失活神经网络经过离线训练后,有效辨识出开环对象模型的特性。本发明能简便、准确的辨识出多阶惯性系统开环对象模型,有效提高了该类系统的控制品质。
Description
技术领域
本发明涉及工业过程控制领域,具体地说是一种基于深度学习的工业过程多阶惯性系统开环辨识方法。
背景技术
工业过程中常有的一类被控对象是多阶惯性系统,该多阶惯性系统存在着大迟延大惯性特性,为了获得良好的控制性能,经常需要辨识对象模型特性。
目前辨识多阶惯性系统的对象模型特性通常采用常规的最小二乘辨识算法,而常规的最小二乘辨识算法需要加入较复杂的激励信号,辨识出的对象模型准确性不高。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷,提供一种基于深度学习的工业过程多阶惯性系统开环辨识方法,以简便、准确的辨识出多阶惯性系统开环对象模型,以有效提高该类系统的控制品质。
为此,本发明采用如下的技术方案:一种基于深度学习的工业过程多阶惯性系统开环辨识方法,其包括:
基于深度学习随机失活神经网络,在该网络的输入端设置惯性时间常数为30秒和60秒的一阶惯性滤波环节及惯性时间常数为30秒、60秒和160秒的二阶惯性滤波环节后,形成一个基于深度学习的开环对象辨识器;
在辨识开环对象模型时,在开环对象模型的输入端加入正向和反向的阶跃输入,开环对象模型输出相应数据,然后将输入数据和输出数据同时输入开环对象辨识器,深度学习随机失活神经网络(DNN网络)经过离线训练后,有效辨识出开环对象模型的特性。
针对单入单出的多阶惯性系统对象,其输入信号在经过DNN网络时,需要先分别经过一阶和二阶惯性环节,本发明设置了惯性时间常数分别为30秒和60秒的两个一阶惯性环节和惯性时间常数分别为30秒、60秒、160秒的三个二阶惯性环节,共五组输入数据,再加上对象输出数据共六组数据同时输入深度学习DNN网络,经过训练后,获得的辨识器模型能够较好反映出实际对象模型特性。
进一步的,深度学习随机失活神经网络的形成过程如下:
首先,将输入数据标准化到给定最大值和最小值之间;其次,进行训练数据集和测试数据集分类,选用ReLU激活函数,设置神经元层数、学习速率及随机失活率;采用回归算法进行深度学习神经网络训练及准确率测算,得到深度学习随机失活神经网络。
进一步的,所述的深度学习随机失活神经网络,训练过程中每个隐藏层的神经元以2%的概率从网络中随机被忽略,网络被设置成多变量输入的形式。
进一步的,为验证开环对象辨识器的有效性,将正弦波信号分别加入开环对象模型和开环对象辨识器输入,对比开环对象模型输出和开环对象辨识器输出数据重合度,用以验证辨识准确性。
本发明具有以下有益效果:本发明为一种基于深度学习的开环辨识方法,其采用人工智能算法,设计了一种适用于多阶惯性系统的智能辨识器,同时激励信号也较为简单,只需加入正反向的阶跃信号,经过网络训练后便可简便、准确的辨识出开环对象模型。该方法对于深度学习网络在模型辨识中的应用具有重要的实践意义。
附图说明
图1为本发明深度学习随机失活神经网络原理图;
图2为本发明开环对象辨识器的原理图(图中G为传递函数对象模型,A为输入阶跃正反向激励信号数据集,B为模型输出数据集,C为开环对象辨识器输出数据集,D为A经过惯性时间为30秒的一阶惯性环节产生的数据集,E为A经过惯性时间为60秒的一阶惯性环节产生的数据集,F为A经过惯性时间为30秒的二阶惯性环节产生的数据集,H为A经过惯性时间为60秒的二阶惯性环节产生的数据集,K为A经过惯性时间为160秒的二阶惯性环节产生的数据集);
图3为本发明开环对象辨识器对模型的辨识图。(图中,A1为对象模型G的输出;B1为开环对象辨识器输出);
图4为本发明开环对象辨识器对模型G的辨识验证图。(图中,A2为正弦波激励模型G输出;B2为正弦波激励开环对象辨识器输出)。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解,现对照附图说明本发明的具体实施方式。
一、一种基于深度学习的工业过程多阶惯性系统开环辨识方法
本发明基于一类多阶惯性系统,提出一种基于深度学习的开环辨识方法,该方法可以简便、准确的辨识出惯性系统开环对象模型。本发明所提出的辨识方法基于深度学习随机失活神经网络,即DNN网络,在该网络的输入端设置惯性时间常数为30秒和60秒的一阶及惯性时间常数为30秒、60秒和160秒的二阶惯性滤波环节后,形成了一个基于深度学习的开环对象辨识器;深度学习DNN网络经过离线训练后,可以有效辨识出对象模型的特性。
如图1所示的深度学习随机失活神经网络:首先,将输入数据标准化到给定最大值和最小值之间;其次,进行训练数据集和测试数据集分类,选用ReLU激活函数,设置神经元层数、学习速率及随机失活率等;采用回归算法进行神经网络训练及进行准确率测算;得到训练好的深度学习随机失活神经网络。训练过程中每个隐藏层的神经元以2%的概率从网络中随机被忽略,网络被设置成多变量输入的形式。
根据图2,针对单入单出的多阶惯性系统对象模型G,其输入信号为数据集A,输出信号为数据集B。数据集A在经过DNN网络时,需要先分别经过一阶和二阶惯性环节,本发明设置了惯性时间常数分别为30秒和60秒的两个一阶惯性环节和惯性时间常数分别为30秒、60秒、160秒的三个二阶惯性环节,共D、E、F、H、K五组数据集,再加上对象输出数据集B共六组数据集同时输入深度学习随机失活神经网络,经过训练后,输出数据集C准确表达了数据集B的特征,获得的辨识器模型能够较好反映出实际对象模型特性。二、试验验证
对象模型采用首先通过正反向阶跃激励信号数据和对象模型输出数据训练深度学习辨识器模型,再将正弦波激励信号分别输入深度学习辨识器模型和实际对象模型,验证辨识器模型能否准确表达对象模型输出。
输入信号数据集为正向阶跃1、800秒后反向阶跃-1、1300后正向阶跃1、2200秒后反向阶跃-1,模型G输出信号数据集为图3中A1所示,模型G的输入数据集和输出数据集输入到深度学习辨识器后,经过网络训练,获得的辨识器输出数据集为图3中B1所示,采用均方差(MSE)度量方法(即对象输出和辨识器输出之间误差平方的平均值),获得的MSE值为0.0003,准确表达了输出数据的特征。
输入幅值为1,周期为628秒的正弦波信号数据集,模型G输出信号数据集为图4中A2所示,正弦波信号输入深度学习辨识器后获得的输出数据集为图4中B2所示,采用均方差(MSE)度量方法(即对象输出和辨识器输出之间误差平方的平均值),获得的MSE值为0.0012,较好反映出实际对象模型特性。
以上所述仅为本发明示意性的具体实施方式,并非用以限定本发明的范围。任何本领域的技术人员,在不脱离本发明的构思和原则的前提下所作出的等同变化与修改,均应属于本发明保护的范围。
Claims (4)
1.一种基于深度学习的工业过程多阶惯性系统开环辨识方法,其特征在于,包括:
基于深度学习随机失活神经网络,在该网络的输入端设置惯性时间常数为30秒和60秒的一阶惯性滤波环节及惯性时间常数为30秒、60秒和160秒的二阶惯性滤波环节后,形成一个基于深度学习的开环对象辨识器;
在辨识开环对象模型时,在开环对象模型的输入端加入正向和反向的阶跃输入,开环对象模型输出相应数据,然后将输入数据和输出数据同时输入开环对象辨识器,深度学习随机失活神经网络经过离线训练后,有效辨识出开环对象模型的特性。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工业过程多阶惯性系统开环辨识方法,其特征在于,深度学习随机失活神经网络的形成过程如下:
首先,将输入数据标准化到给定最大值和最小值之间;其次,进行训练数据集和测试数据集分类,选用ReLU激活函数,设置神经元层数、学习速率及随机失活率;采用回归算法进行深度学习神经网络训练及准确率测算,得到深度学习随机失活神经网络。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的工业过程多阶惯性系统开环辨识方法,其特征在于,所述的深度学习随机失活神经网络,训练过程中每个隐藏层的神经元以2%的概率从网络中随机被忽略,网络被设置成多变量输入的形式。
4.根据权利要求1、2或3所述的一种基于深度学习的工业过程多阶惯性系统开环辨识方法,其特征在于,为验证开环对象辨识器的有效性,将正弦波信号分别加入开环对象模型和开环对象辨识器输入,对比开环对象模型输出和开环对象辨识器输出数据重合度,用以验证辨识准确性。
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