基于RBF神经网络的流向变换催化燃烧反应器床层温度分布的动态模型

• 作者: 安娜 李成岳 潘立登 牛学坤 陈标华
• 来源期刊: 高校化学工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 挥发性有机物 流向变换 催化燃烧 动态系统 RBF神经网络 在线参数校正
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 化工系统工程
• 页码范围: 559-563
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 2707字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-9015.2003.05.014

摘要

清除工业废气中低浓度挥发性有机物(VOCS) 的流向变换催化燃烧反应器的床层温度依时变化,为了实现实时预测和控制,用动态RBF(Radial Basis Function)神经网络建立了反应器床层瞬态温度分布的预测模型.着重讨论了动态RBF神经网络的基本结构,依据RBF网络线性输出的特点,给出了预测模型参数的在线修正方法.仿真结果与中试装置现场数据的对照表明,所建立的模型简单、精度高,能满足控制要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈标华		159	1249	18.0	25.0
2	李成岳		186	2017	22.0	34.0
3	潘立登		55	630	16.0	23.0
4	安娜		4	35	3.0	4.0
8	牛学坤		6	78	4.0	6.0