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摘要:
催化裂化装置是一个高度非线性、时变、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.这种模糊神经网络具有隐层数多、隐层结点数多、泛化能力和逼近能力强、收敛速度快的优点,更突出的特点还在于可由输出端对输入求导,为稳态优化计算提供了极大方便,它与改进的Frank-Wolfe算法相结合用于解决非线性复杂生产过程的建模和稳态优化控制问题是可行的.
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文献信息
篇名 催化裂化过程稳态优化控制研究
来源期刊 自动化学报 学科 工学
关键词 催化裂化 模糊神经网络 辨识 建模 模型检验 稳态优化控制
年,卷(期) 2003,(6) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 1015-1022
页数 8页 分类号 TP202+.7
字数 4545字 语种 中文
DOI
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 攀枝花大学电气工程系 10 22 3.0 4.0
3 张靖 攀枝花大学信息中心 4 15 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
催化裂化
模糊神经网络
辨识
建模
模型检验
稳态优化控制
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
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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