【摘 要】
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针对具有强非线性、大纯滞后特性的EPI反应分馏生产过程的废液DOC体积分数控制这一控制难题,应用小波神经网络模型和结合机理分析模型及小波神经网络模型的混合模型结构进行
【机 构】
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清华大学,DepartmentofChemicalEngineeringandProcess
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)，国家高技术研究发展计划(863计划)
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针对具有强非线性、大纯滞后特性的EPI反应分馏生产过程的废液DOC体积分数控制这一控制难题,应用小波神经网络模型和结合机理分析模型及小波神经网络模型的混合模型结构进行实际EPI反应分馏生产过程的建模控制和优化,提出了基于稳态小波神经网络模型的优化和基于动态小波神经网络模型的非线性预测控制两层结构的整体解决方案,在实际生产过程中获得了成功的应用,不仅使生产过程平稳运行,而且显著地降低排放废液中的DOC体积分数,达到了环保的标准.所提出的技术适合于许多连续反应系统.
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