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基于改进的FasBack神经模糊系统的4-CBA软测量模型研究 被引量：2

Research of 4-CBA Soft-sensor Model Based on Improved FasBack Neuro-fuzzy System
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摘要 提出一种基于改进的FasBack神经模糊系统的新型对羧基苯甲醛(4-CBA)软测量模型,用Leven-berg-M arquardt算法训练模型中的部分参数,经实际过程数据验证表明,提出的模型学习速度快、预测精度高、鲁棒性强,为实现精对苯二甲酸(PTA)生产过程中4-CBA含量的实时、精确控制提供了一条有效的途径。 A new carboxybenzaldehyde （4-CBA） soft-sensor model based on improved FasBack neuro-fuzzy system is developed. Levenberg-Marquardt algorithm is used to train some parameters in the model. Based on practical process data, the proposed improved FasBack is applied to build 4-CBA soft-sensor model. Simulation results indicate that the proposed model is precise and efficient, and it is possible to realize the quality control of purified terephthalic acid （PTA） product promptly.
作者 傅永峰 苏宏业 褚健
机构地区 工业控制技术国家重点实验室浙江大学先进控制技术研究所
出处 《化工自动化及仪表》 EI CAS 2005年第6期44-47,共4页 Control and Instruments in Chemical Industry
基金 国家自然科学创新研究群体项目(60421002) 国家十.五科技攻关项目(2004BA204B08)
关键词 PTA 4-CBA 软测量 FasBack神经模糊系统 LEVENBERG-MARQUARDT算法 PTA 4-CBA soft-sensor FasBack neuro-fuzzy system Levenberg-Marquardt algorithm
分类号 TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

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共引文献11

同被引文献19

引证文献2

二级引证文献4

化工自动化及仪表
2005年 第6期

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