控制与决策

作者：赵小强,脱奔奔,惠永永,蒋红梅

单位：兰州理工大学 电气工程与信息工程学院,兰州 730050;兰州理工大学 甘肃省工业过程先进控制 重点实验室,兰州 730050;兰州理工大学 国家级电气与控制工程实验教学中心,兰州 730050,,兰州理工大学 电气工程与信息工程学院,兰州 730050,,兰州理工大学 电气工程与信息工程学院,兰州 730050;兰州理工大学 甘肃省工业过程先进控制 重点实验室,兰州 730050;兰州理工大学 国家级电气与控制工程实验教学中心,兰州 730050,,兰州理工大学 电气工程与信息工程学院,兰州 730050;兰州理工大学 甘肃省工业过程先进控制 重点实验室,兰州 730050;兰州理工大学 国家级电气与控制工程实验教学中心,兰州 730050,

关键词：间歇过程;质量预测;注意力机制;长短时记忆网络;网格搜索法;偏最小二乘方法

基金：国家自然科学基金项目(62263021)；甘肃省科技计划项目(21YF5GA072, 21JR7RA206).

为了考虑过程变量与质量变量的相关性,解决间歇过程的时序性和动态特性导致预测精度不高的问题,提出一种基于改进时空注意力-长短时记忆神经网络(improved spatial and temporal attention long short-term memory,ISTA-LSTM)的模型进行间歇过程质量预测.首先,对间歇过程的三维数据按变量方向展开成二维矩阵,对二维数据采用Min-max方法归一化;然后,使用偏最小二乘(PLS)方法对原始数据降维,提取数据的特征信息,基于时间注意力和空间注意力构建编码-解码器结构的双层LSTM网络,利用注意力机制自适应地学习神经网络参数,关注每一个过程变量对质量变量的重要性并分配相应的注意值,从而保留所有输入的必要信息,采用带交叉验证的网格搜索算法对预测模型进行超参数寻优,并建立预测模型;最后,在青霉素发酵仿真平台上进行实验验证,实验结果验证了所提模型对间歇过程质量预测的可行性和有效性.

来源：2023年第11期

《控制与决策》期刊编辑部

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