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Keywords:

  • ARMA neurons;
  • neural networks;
  • modeling nonlinear dynamical systems

Abstract

A new neuronal structure, the ARMA neuron, is proposed here. These new neurons are designed for modeling nonlinear dynamics often encountered in chemical engineering processes. They are an extension of standard neurons which are used for static process modeling. These new neurons contain internal input/output dynamic structure and can model dynamic non-linearities in a flexible manner. A nonlinear output transformation is used here as opposed to a linear version used earlier (Krishnapura and Jutan, 1993). New algorithms for training networks comprised of the new ARMA neurons are developed using the backpropagation approach. The ARMA neurons are used to model both simulated and experimental nonlinear dynamic processes, including an industrial fluidized bed reactor.

On propose ici une nouvelle structure neuronale, le neurone ARMA. Ces nouveaux neurones sont conçus pour la modélisation des dynamiques non linéaires souvent rencontrées dans les procédés de génie chimique. Ils constituent une extension des neurones standards utilisés dans la modélisation des procédés statiques. Ces nouveaux neurones contiennent une structure dynamique interne entrée/sortie et peuvent modéliser des non-linéarités dynamiques de manière flexible. On utilise une transformation de sortie non linéaire ici par opposition à une version linéaire utilisée antérieurement (Krishnapura et Jutan, 1993). De nouveaux algorithmes pour entrainer des réseaux comportant les nouveaux neurones ARMA sont mis au point par la technique de rétropropagation. Les neurones ARMA servent à modéliser les procédés dynamiques non linéaires simulés ou expérimentaux, incluant un réacteur à lit fluidisé industriel.