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基于神经网络的软测量技术在精馏塔上的应用
精馏塔 神经网络 质量闭环控制
2009/11/11
针对扬子石化公司丁二烯精馏塔原控制系统存在的问题, 利用从集散控制系统(DCS)采集的大量现场数据和用机理模型得到的模拟数据, 运用前向反馈(BP)神经网络软测量技术，构造了产品丁二烯和总炔含量的自适应软测量仪表, 设计了一套控制系统. 实际监测数据表明, 这套控制系统可实现产品质量的闭环控制.
该项目基于化学纤维合成工艺技术，应用复杂工业过程模型化技术，开发建立了涤纶(PET)聚合生产全流程的数学模型，包括激励模型、简化激励模型、参数回归模型、神经网络模型、滤波估计模型等。综合应用数据通信技术、基于模型的推断估计技术、人工智能技术及实时优化等多个技术领域的先进手段，对PET生产过程中不能直接测量的重要质量指标酯化率、端羧基、粘度、组份浓度等实施在线估计、软测量。在此基础上实现了以生产装...
基于随机模糊神经网络的刀具磨损量软测量技术
2007/12/13
Abstract刀具磨损检测对于提高加工过程的自动化、高精度化、智能化具有重要意义．本文通
过检测电流信号基于随机模糊神经网络建立了刀具磨损量的软测量模型．该模型的创新之处
在于利用切削参数实时地调整网络的部分参数，从而可以减小切削参数与电流信号之间关系
对于刀具磨损估计的影响并且使得模型具有动态性、实时性．实验验证表明该方法是正确而
有效的．