【摘 要】
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精馏塔是化工过程中最常用的操作单元,其具有很强的非线性和时变性,很难进行机理建模分析或常规在线实时控制.针对精馏塔的非线性和时变性等特点提出了一种基于径向基函数神
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精馏塔是化工过程中最常用的操作单元,其具有很强的非线性和时变性,很难进行机理建模分析或常规在线实时控制.针对精馏塔的非线性和时变性等特点提出了一种基于径向基函数神经网络的软测量模型的优化控制策略,从而解决了精馏塔建模困难的问题.由于采用了径向基函数网络,并利用正交化最小方差学习算法来训练径向基函数神经网络,使得控制算法简捷可靠,适用于时变对象,并具有很强的鲁棒性.将软测量结果与现场数据比较,表明本模型具有比较准确的跟踪显示效果,最后将软测量模型进一步应用到精馏塔的回流量和釜液排放量的优化控制中,并达到了满
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