[发明专利]一种蒸发工序中的系统辨识方法

摘要

本发明涉及一种蒸发工序中的系统辨识方法，本发明方法使用数据驱动的方法进行系统辨识，充分利用生产过程中积累的大量历史数据，使用机器学习技术精确建立各个变量之间的统计规律，不仅辨识误差小，而且免去了复杂的机理建模过程，同时免去了在线实验的过程。本发明使用历史数据进行离线训练，不需要进行在线实验，建模方法通用，建模过程简单，系统辨识的精确度高。

主权项

一种蒸发工序中的系统辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将与蒸发工序相关的数据点位分别划分至输入组、观察组、输出组三个组别；(2)通过数据采集程序，以预设时间间隔分别从输入组、观察组、输出组的数据点位采集实时数据，并对每次采集的数据打上时间戳，直至采集的数据量达到预设的目标量；(3)对采集得到的数据内的无效数据进行数据清洗，并对清洗后的数据进行预处理，并将预处理后的数据按照比例分为训练数据和验证数据，其中，比例是预设的；(4)构建蒸发工序的状态方程，并构建循环神经网络，循环神经网络中神经元的计算公式由状态方程描述；(5)根据状态方程代入训练数据，采用参数矩阵表示状态方程输出值与输出组实际值之间的偏差，使用梯度下降算法计算得到偏差最小的参数矩阵的值；(6)利用验证数据计算验证状态方程的相对误差是否满足实际生产环境中系统辨识的要求，若满足则结束；否则调整循环神经网络的超参，并重复执行步骤(5)，直到得到满足要求的结果后结束。