| 【项目成果摘要】 |
该项研究首先将小脑模型关节控制器(CMAC)和数据处理的组方法网络(GMDH)分别与模糊逻辑融合一体,研究和拓展了适用于工业过程软测量与智能控制的新型模糊神经网络结构和学习算法。研究开发了乙烯精馏过程工艺机理数学模型,并据此建立了乙烯精馏生产过程深层知识库;在此基础上,将研制的模糊神经网络、过程深层知识库、软测量及智能控制技术融合一体,研究开发了乙烯精馏过程产品质量基于模糊神经网络的软测量和智能控制技术与软件,实时控制塔顶乙烷浓度和塔釜乙烯浓度,确保了塔顶最大限度地采出浓度大于99.95%的乙烯产品,避免了“质量过剩”,并保证了塔釜出料中损失的乙烯浓度小于1.1%。同时研究开发了乙烯精馏过程塔压差实时专家控制系统,确保了乙烯精馏过程稳定操作。基于本项目的基础理论和工程应用技术研究,获得了一批具有国际先进(部分技术达到国际领先)水平的石油化工生产过程基于神经网络的建模、软测量和智能控制的关键工程应用技术,形成了5项国家发明专利和3项国家计算机软件著作权,有效解决了当前实际工业生产过程中迫切需要解决的应用技术瓶颈。; |