【摘 要】
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该文主要内容为：酯化反应器软测量模型,参数估计和校验,BP网络辅助模型校验;研究利用CNLS网络进行动态系统辨识的可行性和有效性以及预测控制在系统工作点改变时能使系统平稳
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该文主要内容为：酯化反应器软测量模型,参数估计和校验,BP网络辅助模型校验;研究利用CNLS网络进行动态系统辨识的可行性和有效性以及预测控制在系统工作点改变时能使系统平稳过渡的特点.在分析酯化反应器反应规律的基础上,从工程角度出发建立了主、副反应动力学软测量模型,并着重探讨了在工程运行中诸如停留时间计算、摩尔比计算的问题.利用现场计算数据和分析数据采用无约束非线性优化方法对模型参数进行了估计和校验,并利用BP网络辅助模型对动力学模型中的不确定性因素和不精确因素进行了校正.整个软测量系统运行结果表明,该模型能够以较好的精度满足工艺操作人员实时监测和操作指导的需要.在分析酯化釜温度回路当前控制策略的基础上,提出了预测控制的控制策略.根据现场得到的辨识数据,采用CLNS神经元网络辨识NARMAX模型,作为预测控制的预测模型,对温度控制采用预测控制的算法进行仿真研究,仿真结果表明了CNLS网络在系统辨识方面的可行性和有效性,表明了预测控制在系统工作点改变时能使系统平稳过渡的特点.
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