【摘 要】
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采用非线性回归模型、二次型调合模型以及基于RBF神经网络的并联模型等多种模型,对汽油调合过程的稳态特性进行建模与参数辨识.在此基础上,利用仿真结果,对这些模型的优缺点及其适用场合进行总结和比较。研究结果表明:二次型调合模型和基于RBF神经网络的并联模型可以精确地反映调合过程的稳态输入一输出关系,而且参数估计具有较好的收敛性和稳定性,适用于汽油辛烷值的在线优化控制。
【机 构】
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南开大学,信息学院,天津,300071 浙江大学,工业控制技术国家重点实验室,浙江,杭州,3100
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采用非线性回归模型、二次型调合模型以及基于RBF神经网络的并联模型等多种模型,对汽油调合过程的稳态特性进行建模与参数辨识.在此基础上,利用仿真结果,对这些模型的优缺点及其适用场合进行总结和比较。研究结果表明:二次型调合模型和基于RBF神经网络的并联模型可以精确地反映调合过程的稳态输入一输出关系,而且参数估计具有较好的收敛性和稳定性,适用于汽油辛烷值的在线优化控制。
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