A Dynamics-Learning Multirate Estimation Approach for the Feeding Condition Perception of Complex Industry Processes

计算机科学 估计 过程(计算) 动力学(音乐) 质量(理念) 人工智能 工程类 哲学 物理 系统工程 操作系统 认识论 声学
作者
Bei Sun,Maosen Fan,Gengchen Liu,Mingjie Lv,Shengyu Liu,Mingfang He,Keke Huang,Chunhua Yang
出处
期刊:IEEE transactions on cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-13
标识
DOI:10.1109/tcyb.2023.3263571
摘要

In this study, we propose a dynamics-learning multirate estimation approach to perceive the quality-related indices (QRIs) of the feeding solution of a unit process. A quality-related index for estimation is an intermediate technical indicator between a unit process and a proceeding unit process; hence, the estimation problem is formulated as a two-stage estimation problem utilizing the production data of both unit processes. Dynamics-learning bidirectional long short-term memory (BiLSTM) with different inputs for the forward and backward layers is proposed to manage the input data from the different unit processes. In the dynamics-learning BiLSTM, a cycle control gate is added in the memory cell to learn the dynamics of the QRIs, thereby enabling a high-rate estimation under multirate conditions. A Bayesian estimation model is then combined with the dynamics-learning BiLSTM model to manage the process delay. Ablation and comparative experiments are conducted to evaluate the feasibility and effectiveness of the proposed estimation approach. The experimental results illustrate the performance and high-rate estimation ability of the proposed approach.
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