基于自适应采集函数的丙烯酸生产过程代理模型OA
丙烯酸生产过程机理建模方法精度高但计算时间长,采用数据驱动的代理模型方法可以降低其计算成本,如何提高代理模型精度成为数据驱动建模关键.因此,本文提出了一种新的基于自适应采集函数的高斯过程,首先,基于加权的多邻近期望改进策略增大不确定区域的采样概率;然后,引入稀疏度避免其过度采样;最后,通过指数衰减策略自适应调整采集函数的全局与局部搜索能力,从而逐步提高代理模型精度.通过在9个测试函数和丙烯酸生产过程上进行对比实验,实验结果表明所提出的算法有效地提升了代理模型的精度,验证了算法的有效性.
曾祥宇;薄翠梅;喻果;张泉灵;高福荣
南京工业大学机械与动力工程学院,江苏南京211816 工业互联网+危化品安全生产应急管理部重点实验室,江苏南京211816南京工业大学电气工程与控制科学学院,江苏南京211816 工业互联网+危化品安全生产应急管理部重点实验室,江苏南京211816南京工业大学智能制造研究院,江苏南京210009 工业互联网+危化品安全生产应急管理部重点实验室,江苏南京211816南京工业大学智能制造研究院,江苏南京210009 工业互联网+危化品安全生产应急管理部重点实验室,江苏南京211816香港科技大学化学与生物分子工程系,中国香港999077
化学化工
丙烯酸生产过程加权多邻近期望改进稀疏度代理模型自适应采集函数
《控制理论与应用》 2026 (7)
P.1584-1594,11
国家自然科学基金项目(62333010,62173178)资助.
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