一种热工过程RBF神经网络模型辨识方法.pdf

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1、一种热工过程RBF神经网络模型辨识方法钱磊，等一种热工过程RBF神经网络模型辨识方法ModeIIdentificationMethodofRBFNeuralNetworkforThermaIContro锻磊雌曰0(东南大学能源与环境学院，江苏南京210018)摘要：针对模型辨识中模型阶次难以辨识的问题，提出了一种RBF神经网络剪枝算法。基于该算法，对RBF神经网络隐节点和输入节点进行剪枝，不仅可以精简网络的结构，而且可以减少网络的输入节点，从而确定模型的阶次。同时，为了避免误删输入节点，在对输入节点

2、剪枝时，将过程的输入和输出分开剪枝。将该算法应用于热工过程辨识中，仿真结果表明，提出的基于RBF神经网络剪枝算法是有效的。关键词：热工过程模型辨识RBF神经网络剪枝算法灵敏度剪枝阶次辨识中图分类号：TP273；TH一39文献标志码：ADOI：10．16086／j．cnki．issnl000—0380．201601004Abstract：Inmodelidentification。themodelorderisdi佑eulttobeidentified。aimingatthisproblem-thep

3、runingalgorithmoftheRBFneuralnetworkisproposed．Basedonthis蛔tlIm。theimplicitnodeandtheinputnodeofRBFneuralnetworkarepruned-thissimplifiesthestructureofthenetwork-andreducestheinputnodes。thusthemodelorderCanbedetermined．Inaddition，toavoiddeletetheinputno

4、debymistake，thepruningforinputandoutputisseparated．Thealgorithmisappliedinidentificationofthermalprocess-theresultofsimulationindicatesthatthepruningalgorithmbasedonRBFnuralnetworkiseffective．Keywords：ThermalprocessModelidentificationRBFneuralnetworkPr

5、uningalgorithmSensitivityprimingOrderidentification0引言过程辨识中，首先需要解决模型的阶次问题。对于单输入单输出(singleinputsingleoutput，siso)过程的阶次辨识问题，有包括Hankel矩阵判秩法、行列式比法等几种基本的阶次辨识方法uJ，以及如文献[2]提出利用数值计算的方法分析模型的阶次。但这些方法计算都比较繁琐，且都不是通用的方法。RBF神经网络广泛用于非线性建模，但网络结构只能靠经验确定，其大小将直接关系到神经网络的泛

6、化能力¨-。剪枝算法是获得满足精度要求的最小网络结构的有效途径，但是各种剪枝算法都存在明显的缺陷。文献[4]将粗糙集的理论引入到RBF网络的剪枝中，获得了比较好的效果，但其只对隐节点进行了剪枝，没有对输入节点进行精简。本文提出了一种RBF神经网络剪枝算法，对网络的隐节点和输入节点进行剪枝，确定模型阶次的同时精简网络的结构。在对输入节点进行剪枝时，采用分开剪枝的策略，即对输入节点中的过程输入和输出分别进行剪枝，这样就能避免误删输入节点。最后将该算法应用到热工过程中，仿真结果表明该方法是有效的。修改稿收

7、到日期：2015—04—21。第一作者钱磊(1990一)，男，现为东南大学动力工程及工程热物理专业在读硕士研究生；主要从事热工过程自动控制方面的研究。《自动化仪表》第37卷第1期2016年1月1基于RBF神经网络的剪枝算法由于RBF神经网络的初始节点的选择没有固定的公式，只能靠经验选取，模型的精度无法保证；同时所建立的模型一般都存在不重要的、冗余的节点，这严重影响着网络的泛化能力。灵敏度剪枝算法是先估计网络的各个节点(输入节点和隐节点)的灵敏度，即该节点对于误差函数的重要程度，然后按照一定的规则删除

8、那些灵敏度较小的节点。单输出RBF网络结构如图1所示。士“而一qIl图1RBF神经网络结构图Fig．1StructureofRBFneuralnetwork●使用传统的Skeletonization方法计算灵敏度时，使用了工程近似的方法，使用效果不稳定。在此，通过将误差函数使用泰勒级数展开，舍去高阶无穷小项，保留二阶导数计算灵敏度口]。本文考虑对隐节点、输入节13一种热工过程RBF神经网络模型辨识方法钱磊，等点进行剪枝，引入重视程度系数，分别表示隐节点、输入节点对网络