【摘 要】
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为了预测精馏塔底部产品的成分 ,建立了4层前馈神经网络结构,作为动态系统的正向模型,并采用BP学习算法对神经网络 进行了训练;建立了动态系统的神经网络逆模型,作为系统的控
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为了预测精馏塔底部产品的成分 ,建立了4层前馈神经网络结构,作为动态系统的正向模型,并采用BP学习算法对神经网络 进行了训练;建立了动态系统的神经网络逆模型,作为系统的控制器;采用神经网络内模控制结构,根据精馏塔第2级的温度,对底部产品成分进行控制. 试验表明,神经网络法与气相层析法相比,能够以任意精度逼近任意非线性映射,更快地提供成品估算值,使控制系统更及时地采取措施,改善控制效果.
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