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    基于人工智能方法的火電廠熱工過程模型辨識

    2012-12-07 01:10:56王守會楊耀權(quán)閆飛朝杜之正
    關(guān)鍵詞:熱工權(quán)值粒子

    王守會 楊耀權(quán) 閆飛朝 杜之正

    華北電力大學(xué) 河北 保定 071003

    0 引言

    傳遞函數(shù)是描述熱工對象動(dòng)態(tài)特性的一種常見模型,在控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、調(diào)試、檢驗(yàn)及參數(shù)優(yōu)化中起著重要的作用。如何根據(jù)現(xiàn)場操作信號直接求得熱工對象傳遞函數(shù)一直是控制領(lǐng)域研究的重要課題之一[1]。獲得對象傳遞函數(shù)模型的辨識方法很多,如階躍響應(yīng)法、頻率響應(yīng)法、相關(guān)分析法、最小二乘法[1-2]、極大似然估計(jì)法[3]等。 但是很多辨識算法由于對輸入信號有一定的要求或算法過于復(fù)雜,一直難以在生產(chǎn)實(shí)際中得到推廣。而系統(tǒng)建?;虮孀R又是進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化控制的基本前提,因此系統(tǒng)辨識問題的研究顯得尤為重要。

    作為一種非傳統(tǒng)的表達(dá)方式,人工智能方法可用來建立系統(tǒng)的輸入輸出模型,它們或者作為被控對象的正向或逆動(dòng)力學(xué)模型,或者建立控制器的逼近模型,或者用以描述性能評價(jià)估計(jì)器。人工智能是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的智能行為,有廣泛的研究和應(yīng)用領(lǐng)域,可以把人工智能看成若干個(gè)研究子學(xué)科的組合。計(jì)算智能的提出和興起,使人工智能發(fā)展成為一門具有比較堅(jiān)實(shí)理論基礎(chǔ)和廣泛應(yīng)用領(lǐng)域的學(xué)科。

    熱工過程具有多變量、非線性、慢時(shí)變特性,使得傳統(tǒng)的辨識方法很難建立精確的熱工過程模型[8]。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群算法兩種人工智能算法引入熱工對象模型辨識,并設(shè)計(jì)出了通用的熱工對象模型辨識算法。這兩種方法都可以歸為計(jì)算智能,此外,模糊計(jì)算、遺傳算法、蟻群算法、免疫計(jì)算[4-5]等也都可以歸為計(jì)算智能。

    1 熱工過程辨識特性

    確定目標(biāo)函數(shù)是進(jìn)行尋優(yōu)的前提。熱工過程模型傳遞函數(shù)可用下面通式表示:

    對于熱工對象采用該模型時(shí)不易確定尋優(yōu)區(qū)間并且a1…an的許多組合沒意義,進(jìn)行參數(shù)辨識時(shí),難以獲得好的效果。為此,可以結(jié)合熱工過程的特性,采用如下的傳遞函數(shù)結(jié)構(gòu)代替。

    對于有自平衡的對象:

    對于無自平衡的對象:

    式中:K為對象靜態(tài)增益,Ti(i=1,2,……,n)為過程時(shí)間常數(shù);τ為對象的純遲延時(shí)間,對于無純遲延的對象τ=0。模型辨識的任務(wù)就是尋找最優(yōu)參數(shù)T1、T2……Tn及τ和K,使目標(biāo)函數(shù)最小的過程。 本文取模型辨識的目標(biāo)函數(shù)為:

    式中:y′i、yi分別為實(shí)際對象輸出和模型輸出。

    2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識原理

    圖1 系統(tǒng)辨識原理結(jié)構(gòu)

    2.1 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法

    BP網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò),是一種具有三層或三層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括輸入層、隱含層和輸出層。上下層之間實(shí)現(xiàn)全連接,而每層神經(jīng)元之間無連接。當(dāng)一對學(xué)習(xí)樣本提供給網(wǎng)絡(luò)后,神經(jīng)元的激活值從輸入層經(jīng)各隱含層向輸出層傳播,在輸出層的各神經(jīng)元獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入響應(yīng)。接下來,按照減少目標(biāo)輸出與實(shí)際誤差的方向,從輸出層經(jīng)過各隱含層逐層修正各連接權(quán)值.最后回到輸入層,這種算法稱為“誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ā?,即BP算法。BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示:

    圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    隱含層和輸出層的激活函數(shù)采用對數(shù)—S型激活函數(shù):

    2.2 BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的附加動(dòng)量調(diào)整規(guī)則

    BP學(xué)習(xí)算法的基本原理是梯度最速下降法,它的中心思想是調(diào)整權(quán)值使網(wǎng)絡(luò)總誤差最小。對于每一樣本的輸入模式對的二次型誤差函數(shù)為:

    學(xué)習(xí)過程按使誤差函數(shù)Jp減小最快的方向調(diào)整加權(quán)系數(shù)直到獲得滿意的加權(quán)系數(shù)為止。因此,權(quán)系數(shù)應(yīng)按Jp函數(shù)梯度變化的反方向調(diào)整,使網(wǎng)絡(luò)逐漸收斂。利用附加動(dòng)量的作用則有可能滑過局部極小值。修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值時(shí),不僅考慮誤差在梯度上的作用,而且考慮在誤差曲面上變化趨勢的影響,其作用如同一個(gè)低通濾波器,它允許網(wǎng)絡(luò)忽略網(wǎng)絡(luò)上微小變化特性。該方法是在反向傳播法的基礎(chǔ)上在每一個(gè)權(quán)值的變化上加上一項(xiàng)正比于前次權(quán)值變化量的值,并根據(jù)反向傳播法來產(chǎn)生新的權(quán)值變化。

    帶附加動(dòng)量因子的輸出層神經(jīng)元權(quán)系數(shù)調(diào)節(jié)公式:

    隱含層的神經(jīng)元權(quán)系數(shù)調(diào)節(jié)公式:

    其中k為訓(xùn)練次數(shù),mc為動(dòng)量因子,一般取0.95左右,附加動(dòng)量的實(shí)質(zhì)是將最后一次權(quán)值變化的影響,通過一個(gè)動(dòng)量因子來傳遞。

    3 標(biāo)準(zhǔn)粒子群辨識算法

    粒子群算法是一種基于迭代模式的優(yōu)化算法,最初被用于連續(xù)空間的優(yōu)化。一個(gè)由m個(gè)粒子組成的群體在D維搜索空間中以一定速度飛行,每個(gè)粒子在搜索時(shí),考慮到了自己搜索到的歷史最好點(diǎn)和群體內(nèi)(或鄰域內(nèi))其他粒子的歷史最好點(diǎn),在此基礎(chǔ)上變化位置(位置也就是解)。粒子群的第i粒子是由三個(gè)D維向量組成[6],其三部分分別為:

    目前位置:xi=(xi1,xi2,…,xiD);

    歷史最優(yōu)位置:Pi=(Pi1,Pi2,…,PiD);

    速度:vi=(vi1,vi2,…,viD);

    這里i=1,2,…,n。 目前位置被看作描述空間點(diǎn)的一套坐標(biāo),在算法每一次迭代中,目前位置xi作為問題解被評價(jià)。如果目前位置好于歷史最優(yōu)位置Pi,那么目標(biāo)位置的坐標(biāo)就存在第二個(gè)向量Pi。另外,整個(gè)粒子群中迄今為止搜索到的最好位置記為:Pg=(Pg1,Pg2,…,PgD)。

    對于每一個(gè)粒子,其第d維1≤d≤D根據(jù)如下等式變化

    其中加速常數(shù)c1和c2是兩個(gè)非負(fù)值,這兩個(gè)常數(shù)使粒子具有自我總結(jié)和向群體中優(yōu)秀個(gè)體學(xué)習(xí)的能力,從而向自己的歷史最優(yōu)點(diǎn)以及群體內(nèi)或領(lǐng)域內(nèi)的全局最優(yōu)點(diǎn)靠近。 rand()是在范圍[0,1]內(nèi)取值的隨機(jī)函數(shù)。vmax是常數(shù),限制了速度的最大值。w為慣性權(quán)重,它決定了粒子先前速度對當(dāng)前速度的影響程度,從而起到平衡算法全局搜索和局部搜索能力的作用。

    4 熱工過程辨識的仿真研究

    4.1 BP網(wǎng)絡(luò)用于熱工過程辨識

    圖3 BP網(wǎng)絡(luò)閉環(huán)辨識結(jié)果

    4.2 粒子群算法用于熱工過程辨識

    表1 階躍輸入下三階系統(tǒng)的辨識結(jié)果

    模型參數(shù)設(shè)定階次Nm=3,仿真時(shí)取仿真時(shí)間為200s,過程時(shí)滯t=0,采樣時(shí)間為1s,優(yōu)化維數(shù)取D=3,初始化種群數(shù)目20,慣性權(quán)重w取從0.75逐漸下降到0.1,學(xué)習(xí)因子設(shè)定c1=c2=1.5。系統(tǒng)辨識曲線如圖4所示:

    圖4 粒子群算法模型辨識結(jié)果

    5 結(jié)論

    本文給出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群算法這兩種人工智能方法用于火電廠熱工過程系統(tǒng)模型辨識的設(shè)計(jì)方法及其仿真結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識算法簡單,辨識的收斂速度不依賴待辨識系統(tǒng)的維數(shù),只與網(wǎng)絡(luò)本身及采用學(xué)習(xí)算法有關(guān)。粒子群算法是一種并行全局隨機(jī)優(yōu)化算法,辨識方法速度快、精度高。對火電廠熱工過程的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,兩種人工智能方法都有效辨識出了模型參數(shù),對解決火電廠中熱工控制系統(tǒng)的辨識問題具有重要的實(shí)用價(jià)值。

    [1]劉長良,于希寧等.基于遺傳算法的火電廠熱工過程模型辨識[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2003,(3):170-174.

    [2]GOLUB G H,van LOAN C F.An analysis of the total least-squares problem[J].SIAM J Numer Anal, 1980,17(6):883-893.

    [3]FELSENSTEIN J.Evolutionary trees from DNA sequences:amaximum likelihood approach [J].J Mol Evol,1981,17(1):368-376.

    [4]呂劍虹,陳建勤等.基于模糊規(guī)則的熱工過程非線性模型的研究[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2002,22(11):133-137.

    [5]姜波,汪秉文.基于遺傳算法的非線性系統(tǒng)模型參數(shù)估計(jì)[ J].控制理論與應(yīng)用, 2000,17(1):150-152.

    [6]劉建華.粒子群算法的基本理論及其改進(jìn)研究(博士學(xué)位論文)[D].長沙:中南大學(xué),2009.

    [7]趙黎麗.兩種人工智能方法應(yīng)用于地?zé)釤岜孟到y(tǒng)辨識[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2004,16(7):1378-1379.

    [8]李巖,王東風(fēng)等.采用微分進(jìn)化算法和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱工過程模型辨識[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2010,30(8):110-111.

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