基于改进动态递归神经网络的发酵过程pH值辩识

摘要

酒精发酵的pH值具有非线性、时变性和动态性。利用常规辩识方法对pH值进行辩识,一方面,无法准确描述其动态特性;另一方面,由于常规神经网络的权值学习是梯度下降法,在训练过程易陷入局部极小,并且训练速度慢。针对这些问题,将改进的动态递归神经网络应用于pH值的辩识研究。通过实验验证了该算法不但能体现出发酵过程的动态特性,而且通过在动态递归神经网络的权值学习中引入滤波项,能有效地克服常规网络在权值学习过程中的问题。表明该算法对pH值辩识的有效性。