基于神经网络辨识的灰色预测在精馏塔中的应用

• 作者: 李红波 林妍 申东日 陈义俊
• 来源期刊: 石油化工高等学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 精馏塔 神经网络辨识 AR(p)模型 灰色预测 滞后
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 80-83
• 页数: 4页
• 分类号: TP273.2
• 字数: 2963字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2006.01.020

摘要

石油化工生产中常用精馏塔的控制是一种滞后时间长、滞后常数不定的典型不确定滞后对象.这种对象控制困难,系统精度要求高,要对其进行有效控制就必须高精度预测它的输出,因为对象的不确定滞后特性,对其进行精确的输出预测始终是一个难题.针对精馏塔输出预测上的困难,提出利用神经网络首先辨识系统的滞后时间,之后在此基础上采用AR(p)(自回归)模型拟合残差的改进型灰色预测方法预测输出,基本灰色预测模型采用变步长单步灰色预测.将上述方法应用在精馏塔模型输出预测中,仿真结果表明改进后的预测方法对具有滞后、时变的系统有良好的预测效果,而且对系统参数突变、漂移等非失效型故障有一定的鲁棒性、容错性,比其他灰色预测方法更具优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申东日	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	39	336	11.0	16.0
2	陈义俊	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	35	321	11.0	16.0
3	林妍	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	3	10	2.0	3.0
4	李红波	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	3	10	2.0	3.0