论文部分内容阅读
针对常压蒸馏塔产品质量 (汽油干点 )测量困难的特点 ,建立质量指标 (汽油干点 )与其影响因素的多层前馈神经网络 ,应用神经网络的输入输出非线性函数逼近原理 ,将易于测量的温度压力等参数作为网络的输入 ,使经过BP算法学习的神经网络输出与实际化验的质量指标 (汽油干点 )值逼近。以此方法来实现常压蒸馏塔产品质量的在线软测量 ,以获得控制与优化所需的实时质量测量信号。这种软测量为实现常压塔的质量优化控制奠定了基础。