【摘 要】
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该文研究了软测量技术及其在石油化工过程中的应用.首先研究了基于PLS-BP算法和小波神经网络的软测量建模方法并且进行了仿真研究,结果表明了这些算法在建立非线性对象模型时
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该文研究了软测量技术及其在石油化工过程中的应用.首先研究了基于PLS-BP算法和小波神经网络的软测量建模方法并且进行了仿真研究,结果表明了这些算法在建立非线性对象模型时的有效性.在深入分析聚丙烯腈聚合反应工艺和催化重整生产工艺的基础上,采用从现场采集来的数据,分别建立了基于PLS-BP、小波神经网络和BP神经网络的聚丙烯腈粘度的软测量模型、催化重整产物的辛烷值软测量模型、催化剂结焦的软测量模型;并综合考虑了数据预处理技术、在线校正技术;应用Visual Basic和ViaualC ++语言编制了聚丙烯腈粘度软测量的应用软件,成功投入了在线运行,运行结果表明所建立的粘度软测量模型精度较高,满足要求;仿真结果表明所建立的辛烷值软测量模型和结焦的软测亘模型也达到了较高的精度要求.
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