基于KF与ESN的糖厂澄清工段在线预测

糖厂澄清工段是甘蔗制糖的重要工艺环节之一,是一个复杂的物理、化学过程,具有非线性、大时滞、时变等特点。而且不同的榨季、甘蔗的品种、新技术的应用等情况,都可能导致过去良好的控制模型往往不能及时适应新情况的发生。基于大量离线、在线数据,结合回声状态网络(ESN)和Kalman滤波(KF)的特点,设计了应用于糖厂澄清工段的在线自适应预测方法。该方法将Kalman滤波应用于ESN的高维状态空间中,可以直接对网络的输出权值进行更新。将仿真结果与基于EKF的RBF网络相比较,说明了基于KF与ESN的糖厂澄清工段在线预测模型的优越性。