Optimization of Neural Network Model Structures for Valve Stiction Modeling

机译：阀静力建模的神经网络模型结构优化

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Stiction is the most commonly found valve problem in the process industry. Valve stiction may cause oscillations in control loops which increases variability in product quality, accelerates equipment wear and tear, or leads to system instability. To help understand and study the behavior of sticky valve, several valve stiction models have been proposed in the literature. In this paper, a black box neural network-based modeling approach is proposed to model valve stiction. It is shown that with optimum model structures, performance of the developed NN stiction model is comparable to other established method.

机译：静摩擦是过程工业中最常见的阀门问题。阀的静摩擦可能会导致控制回路中的振荡，从而增加产品质量的可变性，加速设备的磨损或导致系统不稳定。为了帮助理解和研究粘性阀的性能，文献中提出了几种阀静摩擦模型。在本文中，提出了一种基于黑盒神经网络的建模方法来对阀门静摩擦进行建模。结果表明，采用最佳模型结构，所开发的神经网络静摩擦模型的性能可与其他已建立的方法相媲美。

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来源
《Signal Acquisition and Processing, 2009. ICSAP 2009》|2009年|193-197|共5页
会议地点 Kuala Lumpur(MY);Kuala Lumpur(MY)
作者
Zabiri H.; Mazuki N.;
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作者单位

Chem. Eng. Dept., Univ. Teknol. PETRONAS, Tronoh, Malaysia;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
neural nets; optimisation; pneumatic control equipment; stiction; valves; neural network model; optimization; valve stiction; Control valve stiction; modeling.; neural network;

机译：神经网络;优化;气动控制设备;静力;阀;神经网络模型;优化;阀静力;控制阀静力;建模;神经网络;

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