基于PSO算法优化的BPNN天然气脱CO_2膜分离过程软测量模型

摘要

天然气脱CO2膜分离过程是一个非线性复杂系统.针对其过程中一些关键性能参数如脱碳气流量和尾气CO2浓度难以在线精确测量,建立了基于PSO算法优化的BP神经网络天然气脱CO2膜分离过程软测量模型.其中,为克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小值等缺点,引入惯性权重算法和收缩因子对传统PSO算法进行改进后,用PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值;然后,基于Matlab软件和采集的现场数据对天然气脱CO2膜分离过程进行建模仿真.结果表明,模型收敛速度快,模型测量的天然气脱CO2膜分离过程中的关键参数脱碳气流量和尾气CO2浓度值与实测值符合较好,误差小.