基于神经网络的热工过程辨识研究的中期报告

基于神经网络的热工过程辨识研究的中期报告摘要：随着工业、冶金等重要领域的不断发展，热工过程的精细化控制变得越来越重要。热工过程的辨识是实现精细化控制的前提。本文针对热工过程的辨识问题，采用了基于神经网络的辨识方法，对其进行研究。本文在综述了热工过程辨识研究进展的基础上，介绍了本研究的基本思路和研究内容。随后，进行了仿真实验和实际试验，并根据实验结果，对研究进行了初步的分析和总结。结果表明，基于神经网络的辨识方法在热工过程的辨识问题上具有很好的应用前景。关键词：热工过程；辨识；神经网络；仿真实验；实际试验；应用前景一、绪论热工过程的辨识是热工过程控制的前提。随着热工过程的精细化控制需求不断增强，热工过程的辨识问题也越来越受到关注。目前，热工过程的辨识研究主要采用基于统计学和基于神经网络的方法。基于神经网络的辨识方法具有良好的适应性和学习能力，因此在热工过程辨识问题上表现出了很好的应用前景。本文旨在对基于神经网络的热工过程辨识方法进行研究，探讨其应用前景和优势。本文除了本章外，共分为四章。第二章介绍了热工过程辨识的研究进展和现状；第三章介绍了本研究的基本思路和研究内容；第四章进行了仿真实验和实际试验，并对结果进行了初步的分析和总结；第五章对本研究的成果进行了总结，并对未来的研究进行了展望。二、热工过程辨识研究进展和现状热工过程的辨识研究是一个比较复杂的问题。热工过程的辨识方法可分为基于统计学的方法和基于神经网络的方法。在基于统计学的方法中，常用的方法有似然比检验法、极大似然估计法和Kalman滤波法等。这些方法虽然在一定程度上能够较好地解决热工过程辨识问题，但是在实际应用中存在不足，如需要较多的先验知识，具有一定的局限性。而基于神经网络的辨识方法以其具有良好的适应性和学习能力，在热工过程辨识问题上表现出了很好的应用前景。基于神经网络的辨识方法主要包括前向神经网络、自适应神经网络和循环神经网络等。其中，前向神经网络是一种最常用的神经网络结构。前向神经网络能够实现非线性映射，在解决复杂的热工过程辨识问题时有很好的效果。自适应神经网络使用反馈机制，在解决时变问题和非线性问题时更为有效。循环神经网络能够很好地处理序列数据问题，在处理周期性问题时表现出了很好的性能。三、基于神经网络的热工过程辨识方法热工过程辨识主要分为建模和辨识两个阶段。研究中使用前向神经网络进行建模，使用BP算法进行网络训练，以达到精确地模拟热工过程。在实际辨识时，使用建好的神经网络对过程数据进行辨识，得到过程状态参数，从而实现对整个热工过程的辨识。四、仿真实验和实际试验本研究使用Matlab软件进行仿真实验，采用建立好的前向神经网络对样本数据进行模拟，得到较为精确的热工过程辨识结果。在实际试验中，本研究以某工业厂房内温度控制为例，通过传感器获取温度数据并记录，将数据进行处理后，采用建立好的前向神经网络进行辨识，在试验中得到了较为精确的温度辨识结果。五、总结与展望本研究使用基于神经网络的辨识方法对热工过程进行了研究。在仿真实验和实际试验中，基于神经网络的辨识方法表现出了很好的精度和鲁棒性。本研究的研究成果具有很好的应用前