高效ELM建模方法及其在填料塔重要參數(shù)預(yù)測(cè)的研究.pdf

1、填料塔在工業(yè)生產(chǎn)中具有廣泛的應(yīng)用，主要的流體力學(xué)性能包括了持液量、泛點(diǎn)、載點(diǎn)、壓降等重要參數(shù)，為了盡可能提高塔的水力學(xué)性能，改善生產(chǎn)效率，必須確定其可工作的合適范圍。因此，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)填料塔的重要參數(shù)具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文首先回顧了填料塔重要參數(shù)的發(fā)展歷史，針對(duì)現(xiàn)有的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诮⒑皖A(yù)測(cè)過程中存在的缺點(diǎn)，提出了兩種預(yù)測(cè)模型，仿真和實(shí)驗(yàn)測(cè)試均表明其可用于填料塔重要參數(shù)的預(yù)測(cè)。主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)

2、結(jié)合過程工業(yè)中數(shù)據(jù)存在非線性和關(guān)聯(lián)性等特點(diǎn)，對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)(ExtremeLearning Machine，ELM)建模方法進(jìn)行改進(jìn)，最終提出了適用于非線性系統(tǒng)辨識(shí)的遞推嶺參數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)(Recursive Ridge Extreme Learning Machine，RRELM)方法，其遞推方式可以做到快速地更新模型，提高模型的計(jì)算效率;而選擇性的增刪節(jié)點(diǎn)在限制模型復(fù)雜度的同時(shí)還保證了預(yù)測(cè)的精度。
　　(2)結(jié)合仿真軟件，模擬不同

3、工況下各種填料在各種規(guī)格填料塔中的運(yùn)行情況，獲得相應(yīng)的重要參數(shù)數(shù)據(jù)。然后通過分析數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，分別建立了持液量、泛點(diǎn)、載點(diǎn)、壓降的RRELM預(yù)測(cè)模型。同時(shí)與兩種經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明RRELM模型通用性更高，預(yù)測(cè)效果更好。
　　(3)在實(shí)際應(yīng)用中，填料類型多種多樣，獲取的填料數(shù)據(jù)之間也會(huì)存在一定的差異性，單一RRELM模型的預(yù)測(cè)效果受到一定的限制。提出了局部遞推嶺參數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)(Local Recursive Ridg