【摘 要】
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基于神经网络的软测量技术近年来在过程控制中得到了广泛的研究和应用。而以前的软仪表大多以静态前向网络为建模工具。因此，在解决动态过程的软测量时，基于静态网络的软仪表往
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基于神经网络的软测量技术近年来在过程控制中得到了广泛的研究和应用。而以前的软仪表大多以静态前向网络为建模工具。因此，在解决动态过程的软测量时，基于静态网络的软仪表往往不能取得预期效果。 本文研究了一种新型的动态神经网络—对角递归神经网络DRNN (Diagonal Recurrent Neural Network)。研究表明DRNN前馈和反馈同时具有的双向运行机制更能体现一个非线性动力系统，在动态建模方向具有更强的优势。 本论文实际工作是针对天津涤纶厂聚酯(PET)生产过程的聚酯粘度测量进行的。经过仿真检验，表明基于DRNN的聚酯粘度软仪表，具有良好的估计精度和动态跟踪能力，显示出一定的实际应用前景。 为了提高DRNN的动态映射能力，论文对DRNN结构进行了一些改进研究。仿真表明，改进的思路有一定的积极意义。但是，研究工作在理论基础和算法推导方面有待于继续完善。
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