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摘要:
催化裂化装置是一个高度非线性、时变和长时延、强耦合、分布参数和不确定性的复杂系统.在研究其过程机理的基础上,定义了一种模糊神经网络用以建模,用自相关函数检验法检验模型的正确性,再用改进的Frank-Wolfe算法进行稳态优化计算.并以一炼油厂催化裂化装置为对象进行试验,研究其辨识、建模和稳态优化控制.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 催化裂化过程建模与稳态优化控制
来源期刊 兵工自动化 学科 工学
关键词 模糊神经网络 稳态优化控制 催化裂化 辨识 建模 模型检验
年,卷(期) 2002,(4) 所属期刊栏目 自动控制技术
研究方向 页码范围 1-5
页数 5页 分类号 TP202.7|TP273.4
字数 4451字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1576.2002.04.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙政顺 清华大学自动化系 42 1098 14.0 33.0
2 冯明琴 攀枝花大学电气信息工程系 10 22 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
模糊神经网络
稳态优化控制
催化裂化
辨识
建模
模型检验
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
兵工自动化
月刊
1006-1576
51-1419/TP
大16开
四川省绵阳市207信箱
1982
chi
出版文献量(篇)
6566
总下载数(次)
20
总被引数(次)
28636
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