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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明公开了一种基于改进Adam优化算法的反应釜连续搅拌过程的辨识方法，属于化学工程系统辨识技术领域。其技术方案为：一种基于改进Adam优化算法的反应釜连续搅拌过程辨识方法，包括以下步骤：步骤1建立反应釜连续搅拌过程的输入非线性Hammerstein‑CARMA模型；步骤2构建改进Adam优化算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的改进Adam优化算法是一种改进梯度优化算法，它相比较传统的梯度优化算法等有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好地适用于对反应釜连续搅拌过程的建模和参数辨识，具有一定的工程实际应用价值。

主权项：1.一种基于改进Adam优化算法的反应釜连续搅拌过程辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1建立反应釜连续搅拌过程的输入非线性Hammerstein-CARMA模型；步骤2构建改进Adam优化算法的辨识流程；所述步骤1的建模步骤如下：步骤1-1构建反应釜连续搅拌过程的输入非线性Hammerstein-CARMA模型：在式1中，yt为系统的输出，wt为有色噪声，qt是系统的无干扰输出：yt＝qt+wt,1其中qt和wt分别表示为： Az-1，Bz-1和Dz-1是关于后移算子z-1的多项式： 步骤1-2根据式2、3得到输出yt与输入ut、中间变量mt、无干扰输出qt和误差vt之间的关系，其中qt＝[1-Az-1]qt+[Bz-1-1]mt+mt,2对非线性部分的定义如下：mt＝fut＝γ1f1ut+γ2f2ut+...+γmfmut,3其中γ＝[γ1,γ2,...,γm]Τ∈Rm是非线性部分的参数向量，式2可以重新表示为： 其中参数估计向量和系统输入输出数据向量分别为 所述步骤2构建改进Adam优化算法的辨识流程的步骤如下：步骤2-1将输入冷却剂流量作为反应釜连续搅拌过程模型的输入数据，输出流体的浓度为输出数据；步骤2-2定义适应度函数 其中：l是数据长度，t是时间，是系统输出的估计值，yt是系统的实际输出值；步骤2-3根据式8对适应度函数求梯度： 步骤2-4根据式9求出改进Adam算法一阶矩估计和二阶矩估计的改进参数值ζ1t,ζ2t： 其中：w是二阶矩估计改进参数的限幅参数；步骤2-5根据式10求出改进Adam优化算法的一阶矩估计和二阶矩估计数值Vt,St： 其中：β1是一阶矩估计的控制参数，β2是二阶矩估计的控制参数；步骤2-6根据式11选择合适收敛性限制参数rt： 步骤2-7根据式12求出参数估计向量 其中：ε是一避免分母为0的常数，通常取0.0001；步骤2-8判断是否达到最大递推次数，若没有达到，程序跳转到步骤2-2，若达到，进入步骤2-9；步骤2-9输出辨识所得参数估计向量完成辨识。

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百度查询： 南通大学 一种基于改进Adam优化算法的反应釜连续搅拌过程辨识方法