基于小波网络模型的EPI过程的控制和优化

• 作者: Morris Julian 张杰 金以慧 黄德先
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: EPI反应分馏过程 小波网络 非线性预测控制 优化
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 优化控制技术及应用
• 页码范围: 357-360
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 3586字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2005.04.020

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金以慧	清华大学自动化系	93	3280	28.0	55.0
2	黄德先	清华大学自动化系	76	1246	19.0	33.0