基于径向基函数神经网络和NLJ优化算法的精馏塔控制

摘要：

精馏塔是一个非常重要的操作单元,具有较强的非线性和时变性,很难进行基于机理建模分析的实时优化控制.通过对精馏塔的相关过程变量进行主元分析确定了5～6个关键变量作为神经网络的输入,建立了精馏塔多个质量指标的RBF神经网络的软仪表模型,实现了这些质量指标的在线估计.选取其中部分软仪表模型作为优化控制系统中的约束条件函数模型和目标函数模型,采用NLJ优化算法(变收缩系数的随机搜索算法)获取最优的决策变量设定值,从而得到了满足生产质量要求的精馏塔产品的最大采出,实现了精馏塔的卡边优化控制.

关键词：主元分析、径向基函数神经网络、软测量、NLJ优化算法

分类号：TP273.1;TP183(自动化技术及设备)

在线出版日期：2006-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：33-36