【摘 要】
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该文对模糊神经网络的结构、参数学习方法进行了深入的研究,并以中石化高桥炼油厂连续催化重整生产过程为应用背景,将模糊神经网络用于连续催化再生器氧含量软测量中.采用基
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该文对模糊神经网络的结构、参数学习方法进行了深入的研究,并以中石化高桥炼油厂连续催化重整生产过程为应用背景,将模糊神经网络用于连续催化再生器氧含量软测量中.采用基于Takagi-Sugeno模糊推理系统的NARMAX模型辨识来确定网络结构,并将该方法分别用于连续催化再生器氧含量、反应器结焦值、产品辛烷值的软测量建模中;用遗传算法改进T-S模糊神经网络的寻优过程,有效地确定出较优的控制规则和隶属度函数,通过对再生器氧含量软测量建模仿真,表明该改进方法优于一般的T-S建模方法;研究了采用FCM算法优化T-S模糊神经网络.最后利用厂内现有的DCS系统和局域网建立起重整再生器氧含量的软测量系统.该软测量系统投运后运行正常,取得了良好的经济效益.
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