神经网络软测量技术在丙烯精馏塔的应用探索

"基于神经网络的软测量技术在丙烯精馏塔的应用研究" 软测量技术是一种先进的过程控制方法，它利用容易测量的过程变量（辅助变量）来估算那些难以直接测量的关键过程变量（主导变量）。这一技术的核心是建立软测量模型，通过数学关系将辅助变量与主导变量关联起来，从而实现对难以测量的系统的监测和控制。在当前的工业自动化领域，软测量技术已成为一个重要的研究方向。 本文主要探讨了神经网络在丙烯精馏塔软测量中的应用。首先，作者陆宁详细介绍了三种不同的神经网络模型：反向传播(BP)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络以及模糊神经网络。这三种神经网络都是人工智能和机器学习领域的基础模型，具有强大的非线性映射能力，适合处理复杂系统中的数据建模问题。 BP神经网络以其良好的适应性和训练灵活性，被广泛用于模型识别。然而，BP网络存在训练速度慢和局部最小点的问题。相比之下，RBF神经网络以其快速收敛和全局优化特性，常用于需要快速响应的实时系统。而模糊神经网络结合了模糊逻辑的规则解释性和神经网络的学习能力，特别适用于处理不确定性较大的工业过程。 论文以一家炼油厂的气体分馏装置为例，选取了丙烯精馏塔作为研究对象。丙烯精馏塔是石油化学工业中的关键设备，其运行状态直接影响丙烯产品的质量和产量。通过对生产装置的深入分析，获取了丙烯精馏塔中各辅助变量的实时数据，并以此作为训练样本，分别运用BP神经网络和RBF模糊神经网络进行模型辨识。 通过对比模型的预测值与实际化验值，研究发现这两种神经网络模型都能较好地模拟丙烯精馏塔的动态行为，且具备良好的泛化性能，即模型不仅能在训练数据上表现良好，还能有效地应用于新的、未见过的数据。这意味着软测量模型可以准确预测丙烯精馏塔的运行状态，对于提高生产效率、降低能耗和优化操作有显著作用。 总结来说，这篇硕士论文展示了神经网络在丙烯精馏塔软测量中的潜力，为过程控制领域提供了有价值的理论和实践参考。通过 BP 和 RBF 模型的对比，有助于进一步理解不同神经网络模型在实际工业问题中的优劣，推动了神经网络在化工过程控制中的应用发展。关键词包括：软测量技术、人工神经网络、模糊神经网络和泛化能力，这些都是该研究的核心概念。