二级RBF神经网络用于化工过程的动态监控

摘要

文章提出用二级ＲＢＦ神经网络来实现化工过程的动态监控。第一级ＲＢＦ神经网络称作预测网络，用于预测未来一段时间内的有关状态量。第二级ＲＢＦ神经网络称作诊断网络，它根据预测量判断它们是否相应于某种事故状态，如果是，则提示操作人员采取相应的措施。这样可起到防患于未然的作用。ＲＢＦ神经网络的基础是ＲＢＦ插值，文章提出了改进的ＲＢＦ插值方法。文章又提出了提前一个时间步进行预测以获得预测结果修正项的方法。另外，文章还提出对诊断网络输出结果进行变换使能合理反映事故可能性的方法。文章所述方法被用于加氢裂化脱丁烷塔开工过程的动态监控，取得了满意的结果。