控制与决策

作者：左为恒,宋璐璐

单位：重庆大学电气工程学院,重庆400044,,重庆大学电气工程学院,重庆400044,

关键词：循环冷却水系统;工艺介质温度;预测控制;改进堆叠自动编码器;深度学习;数据驱动

循环冷却水系统中冷却供给量与工艺介质冷却需求量之间往往存在“大马拉小车”的现象,造成大量的冷却资源浪费.为了匹配冷却需求量与供给量,提高循环冷却水系统能源利用率,给出一种基于多工艺介质温度目标循环冷却水最小压差控制系统,并将深度学习引入工艺介质温度预测研究中,提出一种基于改进堆叠自动编码器(improved stacked auto encoders,ISAE)的工艺介质温度预测方法.首先,对工业现场数据进行清洗;然后,将多个自动编码器堆叠,构建深度学习网络结构,采用“逐层贪婪无监督预训练-参数微调”方法训练网络参数,并基于均方根反向传播(root mean square back propagation,RMSProp)优化方法对网络参数进行微调,减小陷入局部最优的概率;最后,利用某化工厂历史运行数据进行测试,与浅层神经网络、未改进的SAE方法进行比较,所得结果表明,所提出的ISAE方法的预测准确性高,预测的工艺介质温度平均百分比误差仅为0.85%,且泛化能力优于未改进的SAE算法

来源：2020年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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