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基于神经网络的汽油干点软测量  
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【英文篇名】 Soft-Measurement of Petrol End Point Based on Artificial Neural Network
【下载频次】 ★★
【作者】 包健; 曾文华; 严义;
【英文作者】 BAO Jian; ZENG Wen hua; YAN Yi (Department of Computer Science and Technology; Hangzhou Institute of Electronic Engineering; Hangzhou zhejiang; 310037; China);
【作者单位】 杭州电子工业学信息工程分院;
【文献出处】 杭州电子工业学院学报 , JOURNAL OF HANGZHOU INSTITUTE OF ELECTRONIC ENGINEERING, 编辑部邮箱 2000年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 BP算法; 软测量; 实时测量信号; 质量优化控制;
【英文关键词】 BP algorithm soft-measurement real-time measurement signal quality optimization control;
【摘要】 针对常压蒸馏塔产品质量 (汽油干点 )测量困难的特点 ,建立质量指标 (汽油干点 )与其影响因素的多层前馈神经网络 ,应用神经网络的输入输出非线性函数逼近原理 ,将易于测量的温度压力等参数作为网络的输入 ,使经过BP算法学习的神经网络输出与实际化验的质量指标 (汽油干点 )值逼近。以此方法来实现常压蒸馏塔产品质量的在线软测量 ,以获得控制与优化所需的实时质量测量信号。这种软测量为实现常压塔的质量优化控制奠定了基础。
【英文摘要】 Since product quality(petrol end point)of crude tower is not easy to be measured, a neural network and model about product quality(petrol end point) is presented. In this neural network, temperature and press variable are taken as input and product quality (petrol end point) value is taken as output. Using Non-linear function approximation principle of neural networks and BP algorithm, the nettork output is approached the value measured in practlce. Usint this way, soft-measurement estimation is realized, ...
【分类号】 TP183
【正文快照】 0 引 言在常压塔控制系统中 ,产品质量控制需要将各产品质量如汽油干点作为被控变量加以测量控制。目前 ,在汽油干点的控制中 ,离线化验分析值因其采样周期长、实时性差 ,无法直接实现质量闭环控制。而在线质量分析仪表虽然运行稳定、精度较高 ,但由于其价格昂贵、测量滞后大

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