【摘 要】
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蒸馏塔工业控制过程的优化,是提高工业生产过程的关键。在评价蒸馏塔效能的过程中,由于其自由度、复杂性,使得蒸馏塔的液位控制过程的目标函数标准不统一。采用传统的精馏塔
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蒸馏塔工业控制过程的优化,是提高工业生产过程的关键。在评价蒸馏塔效能的过程中,由于其自由度、复杂性,使得蒸馏塔的液位控制过程的目标函数标准不统一。采用传统的精馏塔工业控制过程中,为了实现控制标准的统一,需要建立复杂的关联规则,导致约束条件过多,控制时效性降低。提出了利用层次分析法（AHP）和BP神经网络结合的工业控制过程优化方法。通过专家调查的方式获取显式和隐式评价指标值,在给出的评价模型和算法上,引入BP神经网络特征完成系统初始化,在经过在线评价,获得的最终评价分值,实现对蒸馏塔工业控制的优化,为操作人
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