11、神经网络模型预测技术损失及移动机器人参数识别

神经网络模型预测技术损失及移动机器人参数识别

在工业生产和机器人技术领域，精准的预测和模型构建对于提高效率、降低成本至关重要。本文将介绍用于预测制糖过程中技术损失的神经网络模型，以及基于参数识别过程开发的带有麦克纳姆轮的移动机器人数学模型。

制糖技术损失预测的神经网络模型

在制糖行业，准确预测糖蜜中的糖分损失和糖产量对于优化生产流程、提高经济效益至关重要。通过构建神经网络模型，可以有效解决传统分析数学模型在处理大量输入数据时的复杂性问题。

• 模型表现 ：所选择的神经网络模型具有高度的适用性，在所有变体中表现出最小的误差。例如，对糖蜜中糖分损失（Var31）的统计结果证实了该模型在预测初始数据方面的有效性。
• 依赖关系 ：基于合成的神经网络结果，得到了糖蜜中糖分损失和糖产量与多个因素的依赖关系，误差小于3%。这些依赖关系呈现出纯粹的非线性特征。
  • 糖蜜中糖分损失与pH值和温度的关系：如图3所示，糖蜜中糖分损失与I和II饱和度的pH值、VA I产品中的温度和pH值有关。
  • 糖产量与温度的关系：如图4所示，糖产量与I和II饱和度后扩散汁的温度、II和V罐ES中的温度有关。
• 模型优势 ：与传统的分析数学模型相比，神经网络模型具有简单易用的特点。如果网络性能不足，还可以使用新数据进行训练。此外，通过该模型可以识别出糖蜜中糖分损失最大的生产阶段，并通过改变输入数据模拟不同情况，预测后续变化导致的损失。

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