【摘 要】
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针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型（H模型）的在线软测量建模方法。H模型的非线性增
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,中国科学院沈阳自动化研究所信息服务与智能控制技术研究室,中国科学院院重点实验室网络化控制系统重点实验室,沈阳中科博微自动化有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61034008）, 中国博士后科学基金项目（2013M530953）, 中国科学院网络化控制系统重点实验室自主课题（WLHKZ2014005）~~
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针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型（H模型）的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部分采用基于递推最小二乘的ARX模型,基于输入到状态稳定性理论证明了H模型辨识误差的有界性。其中小波神经网络具有表征强非线性的特性,稳定学习算法可抑制未建模动态和不确定干扰的影响,改善了模型的预测精度和自适应能力。以典型非线性系统和实际污水处理过程为例进行了仿真研究,结果表明,
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