基于DEBP模糊神经网络的醇烯比值控制研究

• 作者: 刘军亮 张义民 张远绪 程换新
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 模糊神经网络 DEBP算法 醇烯比值控制
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 72-75
• 页数: 4页
• 分类号: TP29
• 语种: 中文

摘要

在炼油厂轻汽油醚化系统中醇烯比值对烯烃转化率的影响较大,由于实际生产中醇烯比值控制过程具有非线性和大滞后特性,因此传统的PID控制方式对于醇烯比值的控制效果不够稳定.该文提出将基于DEBP算法的模糊神经网络用于轻汽油醚化系统醇烯比值的控制当中.对反应釜内的醇烯比值控制过程构建数学模型,建立模糊神经网络控制器,将差分进化算法与BP算法进行组合形成DEBP算法,利用此算法对模糊神经网络参数进行优化,仿真验证了基于DEBP算法的模糊神经网络控制比传统PID控制效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程换新	青岛科技大学自动化与电子工程学院	26	98	4.0	9.0
2	刘军亮	青岛科技大学自动化与电子工程学院	3	2	1.0	1.0
3	张远绪	青岛科技大学自动化与电子工程学院	4	5	2.0	2.0
4	张义民	青岛科技大学自动化与电子工程学院	1	2	1.0	1.0