使用键图-TCN网络和事件触发的pH中和过程的预测控制的混合模型
Joanofarc Xavier1, M A Henry Barath2, Sanjib Kumar Patnaik2
1Researcher, Dublin, OH 43016, United States.
一个新的混合债券图形-时间卷积网络 (BG-TCN) 模型增强了pH中和控制. 这种基于模糊的方法可以提高复杂,非线性工业过程的准确性.
科学领域:
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 控制系统 控制系统
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 在工业过程控制中,pH 中和是至关重要的.
- 实时pH中和单位表现出高度复杂性和非线性.
- 现有的模型在与这些系统固有的动态不确定性作斗争.
研究的目的:
- 引入一种新的基于模糊的混合债券图形-时间卷积网络 (BG-TCN) 模型.
- 为了应对pH中和的复杂动态所带来的挑战.
- 提高工业过程控制循环的精度和稳定性.
主要方法:
- 利用时间卷积网络 (TCN) 与扩展的因果卷积来进行时间序列分析.
- 使用债券图 (BG) 来以能源为中心地表示系统动态.
- 整合一个模糊的基于规则的推理系统来管理模型的不确定性,并促进顺的过渡.
- 使用模糊事件处理器实施事件触发的预测控制策略.
主要成果:
- 混合型BG-TCN模型与单独的TCN和BG模型相比,表现优越.
- 该模型有效地处理pH中和过程的高非线性和复杂性.
- 对于闭环伺服器和监管控制问题,都实现了精确的设定点跟踪.
结论:
- 拟议的基于模糊的BG-TCN混合模型在pH中和控制方面取得了重大进展.
- 这种方法为复杂的工业应用提供了强大而准确的解决方案.
- BG,TCN和模糊逻辑的集成增强了预测控制能力.
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