基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱工過程辨識研究的中期報(bào)告摘要：隨著工業(yè)、冶金等重要領(lǐng)域的不斷發(fā)展，熱工過程的精細(xì)化控制變得越來越重要。熱工過程的辨識是實(shí)現(xiàn)精細(xì)化控制的前提。本文針對熱工過程的辨識問題，采用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識方法，對其進(jìn)行研究。本文在綜述了熱工過程辨識研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上，介紹了本研究的基本思路和研究內(nèi)容。隨后，進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際試驗(yàn)，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對研究進(jìn)行了初步的分析和總結(jié)。結(jié)果表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識方法在熱工過程的辨識問題上具有很好的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞：熱工過程；辨識；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；仿真實(shí)驗(yàn)；實(shí)際試驗(yàn)；應(yīng)用前景一、緒論熱工過程的辨識是熱工過程控制的前提。隨著熱工過程的精細(xì)化控制需求不斷增強(qiáng)，熱工過程的辨識問題也越來越受到關(guān)注。目前，熱工過程的辨識研究主要采用基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識方法具有良好的適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力，因此在熱工過程辨識問題上表現(xiàn)出了很好的應(yīng)用前景。本文旨在對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱工過程辨識方法進(jìn)行研究，探討其應(yīng)用前景和優(yōu)勢。本文除了本章外，共分為四章。第二章介紹了熱工過程辨識的研究進(jìn)展和現(xiàn)狀；第三章介紹了本研究的基本思路和研究內(nèi)容；第四章進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際試驗(yàn)，并對結(jié)果進(jìn)行了初步的分析和總結(jié)；第五章對本研究的成果進(jìn)行了總結(jié)，并對未來的研究進(jìn)行了展望。二、熱工過程辨識研究進(jìn)展和現(xiàn)狀熱工過程的辨識研究是一個(gè)比較復(fù)雜的問題。熱工過程的辨識方法可分為基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。在基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法中，常用的方法有似然比檢驗(yàn)法、極大似然估計(jì)法和Kalman濾波法等。這些方法雖然在一定程度上能夠較好地解決熱工過程辨識問題，但是在實(shí)際應(yīng)用中存在不足，如需要較多的先驗(yàn)知識，具有一定的局限性。而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識方法以其具有良好的適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力，在熱工過程辨識問題上表現(xiàn)出了很好的應(yīng)用前景?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識方法主要包括前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。其中，前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種最常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)非線性映射，在解決復(fù)雜的熱工過程辨識問題時(shí)有很好的效果。自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用反饋機(jī)制，在解決時(shí)變問題和非線性問題時(shí)更為有效。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好地處理序列數(shù)據(jù)問題，在處理周期性問題時(shí)表現(xiàn)出了很好的性能。三、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱工過程辨識方法熱工過程辨識主要分為建模和辨識兩個(gè)階段。研究中使用前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，使用BP算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，以達(dá)到精確地模擬熱工過程。在實(shí)際辨識時(shí)，使用建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對過程數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識，得到過程狀態(tài)參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對整個(gè)熱工過程的辨識。四、仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際試驗(yàn)本研究使用Matlab軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，采用建立好的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，得到較為精確的熱工過程辨識結(jié)果。在實(shí)際試驗(yàn)中，本研究以某工業(yè)廠房內(nèi)溫度控制為例，通過傳感器獲取溫度數(shù)據(jù)并記錄，將數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，采用建立好的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行辨識，在試驗(yàn)中得到了較為精確的溫度辨識結(jié)果。五、總結(jié)與展望本研究使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識方法對熱工過程進(jìn)行了研究。在仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際試驗(yàn)中，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識方法表現(xiàn)出了很好的精度和魯棒性。本研究的研究成果具有很好的應(yīng)用前