基于改进PSO-RBF神经网络的氯乙烯精馏软测量建模

"本文主要介绍了基于改进粒子群优化(RBF)神经网络的软传感器模型在氯乙烯精馏过程中的应用，以解决氯乙烯纯度在线检测的难题。通过结合PSO算法与RBF神经网络，优化了RBF结构参数，实现了氯乙烯纯度的软测量建模与优化。模拟验证表明，该软测量模型具有更快的收敛速度、更高的逼近精度和更强的实时预测能力。关键词：氯乙烯精馏，软传感器，RBF神经网络，PSO粒子群优化。" 氯乙烯精馏是生产聚氯乙烯(PVC)过程中至关重要的步骤，其中氯乙烯的纯度直接影响PVC产品的质量。然而，传统的检测方法往往无法实时、准确地监测氯乙烯的纯度，这为生产过程带来了挑战。为了解决这一问题，文章提出了基于改进粒子群优化(RBF)神经网络的软传感器模型。 粒子群优化(PSO)是一种高效的全局优化算法，源于对鸟群觅食行为的模拟。在此应用中，PSO被用来优化径向基函数(RBF)神经网络的结构参数。RBF神经网络因其快速学习和高精度的非线性映射能力而广泛应用于建模和预测。通过结合PSO算法，可以更有效地寻找到RBF神经网络的最佳中心点和宽度，从而提高模型的预测性能。 首先，将PSO与RBF网络融合，进行参数优化。PSO算法用于搜索RBF网络的最佳隐藏层节点数和各节点的径基函数参数，如中心位置和半径。这一步确保了模型的复杂性和准确性之间的平衡。 接下来，利用优化后的RBF神经网络，建立氯乙烯纯度的软测量模型。软传感器是一种基于过程模型的实时监控工具，它可以提供实时的、无需物理传感器的变量估计。在这个模型中，输入可能包括精馏塔的操作条件，如温度、压力和进料速率等，而输出则是氯乙烯的纯度估计。 最后，进行了模拟验证以评估模型的效果。模拟结果表明，所提出的软测量模型在收敛速度、逼近精度和实时预测能力方面均表现出优越性。这意味着该模型能够快速响应过程变化，提供准确的氯乙烯纯度预测，对于优化PVC生产过程和提高产品质量具有重要意义。 该研究为氯乙烯精馏过程的在线监测提供了一种创新且有效的解决方案，其技术潜力在于实现PVC生产过程的智能化和自动化，有助于提高生产效率和降低运营成本。未来的研究可能会进一步探索该模型在其他化工过程中的应用，以及如何集成到更复杂的控制系统中。