基于混沌RBF神经网络的气化炉温度软测量系统

王学武; 王冬青; 陈程; 顾幸生; 孙自强

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基于混沌RBF神经网络的气化炉温度软测量系统

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摘要

针对德士古气化炉炉膛温度难以测量这一情况,提出利用软测量技术来解决这一问题.通过建立BP网络模型和RBF网络模型以及基于PCA和CHAOS的神经网络模型,并对其仿真结果进行分析和比较,验证了该方法的可行性.CHAOS-RBF软测量模型在化肥厂的应用效果良好,误差保持在1.5%以内,不但提高了温度测量精度,而且有利于更好的生产控制.

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来源
《化工自动化及仪表》|2006年第5期|48-50,54|共4页
作者
王学武; 王冬青; 陈程; 顾幸生; 孙自强;
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作者单位

华东理工大学,自动化研究所,上海,200237;

兖矿集团鲁南化肥厂,山东,滕州,277527;

华东理工大学,自动化研究所,上海,200237;

华东理工大学,自动化研究所,上海,200237;

华东理工大学,自动化研究所,上海,200237;

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正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
软测量; BP网络; RBF网络; 主元分析; 混沌;

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