面向轻汽油醚化的BP神经网络的模型预测控制

针对催化裂化轻汽油(Fcc轻汽油)醚化的过程提出了BP神经网络的模型预测控制,通过控制Fcc轻汽油的流速,来实现重油量浓度指标的控制。应用BP神经网络建立该过程的预测模型,并采用迭代优化的控制算法,根据相应的性能指标,不断地修正神经网络的权值,从而整定下一批次的控制信号。通过Matlab里的神经网络工具箱,建立一个有参考模型的神经网络预测控制器,观测最终的实际输出。