【摘 要】
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本文以石化丙烯腈生产工艺的丙烯腈收率优化问题为应用背景,对模式识别优化技术进行了研究.对于丙烯腈流化床反应器系统的优化,通常应用统计调优和模拟调优等手段进行优化,但
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本文以石化丙烯腈生产工艺的丙烯腈收率优化问题为应用背景,对模式识别优化技术进行了研究.对于丙烯腈流化床反应器系统的优化,通常应用统计调优和模拟调优等手段进行优化,但以往的优化均是采用比较单一的优化方法,研究方法的优缺点均比较明显.本文提出了几种改进的模式识别优化方法,把改进算法用于丙烯腈流化床反应器的优化,取得了比较满意的结果.论文工作主要在传统的模式识别方法的基础上加以改进和发展新的算法,即引入基于人工神经网络的遗传优化算法、基于新隶属度修改规则的快速模糊C均值聚类算法,以及在此算法基础上发展的基于目标值修正聚类的优化策略.这些新方法和改进方法解决或改善了传统算法收敛速度慢、优化结果不精确和通用性不强的问题.论文中还针对丙烯腈流化床反应器优化的实际问题,将几种优化方法结合使用,结合样本数据与处理算法,构成了模式识别优化系统的总体框架.应用我们的模式识别优化系统对上海某石化厂丙烯腈流化床反应器系统生产数据进行了实例优化计算,得到了各工作参数的最优运行值.优化后的丙烯腈收率有了大幅度提高.
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