模糊C均值聚类在萃取精馏塔软测量中的应用

• 作者: 任正云 李奇安 李平 王占山
• 来源期刊: 抚顺石油学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类 软测量 主元分析 径向基 函数
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 页码范围: 68-72
• 页数: 5页
• 分类号: TQ223.121
• 字数: 4093字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2001.01.018

摘要

丁二烯萃取精馏过程中，副产品抽余液（BBR）的质量（丁二烯含量）和很多工艺参数有关，工艺参数之间又是相互关联、耦合的，并具有噪声。应用主元分析法（PCA）将这些工艺数据进行压缩和抽提，解决了工艺参数间的相关问题，同时去掉了一些信息量不大，并带来噪声的主成分。用模糊C均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集，每一子集用径向基函数（RBF）网络进行训练来获得子模型，然后用模糊聚类产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到BBR中顺丁烯的含量，由顺丁烯的含量来估计丁二烯含量。结果表明，这种软测量算法具有较好的建模效果，由于采取了数据分组训练，大大节省了建模的训练时间，比单纯的基于神经网络的方法要快得多。这种方法有很好的泛化结果和预报精度，对工艺操作具有指导意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平		21	183	8.0	12.0
2	任正云		4	23	2.0	4.0
3	王占山		4	42	3.0	4.0
4	李奇安		4	45	3.0	4.0