Új módszerek a szemi-mechanisztikus modellek identifikációjára
Kulcsszavak:
hibrid modellek, neurális hálózatok, kenyérélesztő fermentációs eljárásAbsztrakt
A folyamatmérnöki gyakorlatban a tömeg-, energia- és impulzusmérlegen alapuló fehérdoboz modellek terjedtek el. Ha azonban a folyamat teljes egészében nem ismert, akkor az ismeretlen részeket fekete-doboz modellekkel kell leírni. Erre különösen alkalmas a mesterséges neurális hálózat. Ennek a munkának a célja olyan módszerek bemutatása, amik alkalmasak az ilyen hibrid nemlineáris modellek identifikációjára. Ebben a cikkben két identifikációs módszert vizsgáltunk meg: a back-propagation algoritmust és a direkt optimalizációt. Megvizsgáltuk a legelterjedtebb nemlineáris optimalizáló technikák használhatóságát, mint a klasszikus Sequential Quadratic Programming, Evolutionary Strategy és a Particle Swarm Optimization. Ezeket a technikákat egy alkalmazási példán keresztül mutatjuk be, amiben a kenyérélesztő fermentációs eljárást modelleztük.
