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基于粒子群RBF网络的C_3含量软测量模型 被引量:2

Soft Sensor of C3 Concentration Based on Particle Swarm Optimization RBF Neural Network
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摘要 鉴于C3含量在线估计对催化裂化生产过程操作意义重大,本文通过建立粒子群RBF神经网络模型、利用软测量技术来实现C3含量的在线估计,并对其仿真结果进行分析和比较。实验结果表明,基于粒子群RBF神经网络的C3含量软测量模型具有较高的精度、较好的性能和良好的应用前景。 Aiming at the difficulty in directly-measuring the C3 Concentration of fluid catalytic cracking unit (FCCU), soft-sensor is applied to solve this question. A practical soft-sensing model based on particle swarm optimization (PSO) RBF neural network are established, and the simulation results are analyzed and compared. After the soft-sensor was applied in actual chemical plant, good application effect was got and process control was improved.
作者 商雨青
出处 《微计算机信息》 北大核心 2007年第03S期117-119,共3页 Control & Automation
基金 上海市教委自然科学科研项目(05vz01)
关键词 C3含量 软测量 催化裂化 粒子群 RBF 神经网络 C3 concentration,soft-sensor,FCCU,PSO,RBF,neural network
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