基于深度极限学习机的分布参数系统时空建模

作者：谭喜; 张卓勤; 徐康康; 孟献兵; 朱成就

来源：第38届中国自动化学会青年学术年会, 中国安徽合肥, 2023-08-27.

DOI：10.26914/c.cnkihy.2023.048272

• Distributed parameter system
• multilayer extreme learning machine
• spatial basis functions
• T/S modeling

复杂分布参数系统(DPSs)的精确建模是一个挑战,原因有三:1)它们具有无限维特性;2)它们是时间/空间耦合的;3)存在模型不确定性。在本研究中,针对DPSs提出了一种基于深度极限学习机(DELM)的时空(T/S)建模框架。DELM模型是通过组合多层ELM (ML-ELM)、ELM和核ELM(K-ELM)来近似DPSs的主要T/S动态构建的。首先采用ML-ELM将无限维系统转换为有限维系统。然后,采用ELM模型进一步逼近有限维系统,确保模型能够预测未来的动态行为。最后,K-ELM用于重构无限维系统,这可以看作是ML-ELM的逆过程。对典型工业热过程的实验证明,所提出的方法在复杂的DPSs中可以更好地工作。

• 单位
  广东工业大学