【摘 要】
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本文针对化工催化反应非线性分布参数系统(DPS)研究了基于数据驱动的建模方法。首先，应用核主元分析(KPCA)方法提取非线性系统的主导空间基函数，并以此对系统输出进行时空分解
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本文针对化工催化反应非线性分布参数系统(DPS)研究了基于数据驱动的建模方法。首先，应用核主元分析(KPCA)方法提取非线性系统的主导空间基函数，并以此对系统输出进行时空分解。采用遗传算法(GA)优化核参数以获得合适的主元空间。根据时空分解得到的时间系数部分和系统激励构造输入输出信息，利用最小二乘法(RLS)辨识出时域ARX模型。其次，应用主元分析(PCA)方法获取空间主导基函数得到系统的ODEs，并用解耦ARX模型辨识出ODEs的未知参数；非线性未知部分则用RBF神经网络进行进一步建模，采用GA优化RBF的中心，利用RLS辨识出权重。最后，考虑传感器位置对DPS参数辨识精度的影响，分别采用D优化和GA优化得到传感器的最佳位置配置。仿真结果表明，上述分布参数建模方法具有较好的非线性数据处理能力和建模精度。传感器位置优化有助于采用最少传感器数量的前提下，保证模型参数的辨识精度。
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