基于径向基函数神经网络和NLJ优化算法的精馏塔控制

• 作者: 毕士勇 毕士强 赵恒永
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 主元分析 径向基函数神经网络 软测量 NLJ优化算法
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TP273.1|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2006.03.010

摘要

精馏塔是一个非常重要的操作单元,具有较强的非线性和时变性,很难进行基于机理建模分析的实时优化控制.通过对精馏塔的相关过程变量进行主元分析确定了5～6个关键变量作为神经网络的输入,建立了精馏塔多个质量指标的RBF神经网络的软仪表模型,实现了这些质量指标的在线估计.选取其中部分软仪表模型作为优化控制系统中的约束条件函数模型和目标函数模型,采用NLJ优化算法(变收缩系数的随机搜索算法)获取最优的决策变量设定值,从而得到了满足生产质量要求的精馏塔产品的最大采出,实现了精馏塔的卡边优化控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵恒永	北京化工大学信息科学与技术学院	55	390	12.0	16.0
2	毕士强	北京化工大学信息科学与技术学院	1	7	1.0	1.0
3	毕士勇	北京化工大学信息科学与技术学院	1	7	1.0	1.0