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第59卷第7期 化 工 学 报 V01．59No．7 2008年7月 JournalofChemical and 2008 IndustryEngineering(China)July 状态变量部分不可测的间歇反应器的智能建模 李晓光，江 沛，曹柳林，王 晶，孙娅萍 (北京化工大学信息科学与技术学院自动化研究所，北京100029) 摘要：提出一种智能化的神经网络建模方法，建立状态变量部分不可测的间歇反应器模型。针对间歇反应是一 个非线性、非稳态过程，根据化学反应的非线性分离特性，采用结构逼近式神经网络构建模型的拓扑结构。利 用反应的先验知识优化网络结构，赋予网络节点实际的物理意义，并完善网络训练过程，使建模过程厌箱化； 通过假想教师一人工免疫训练算法，解决不可测变量影响常规网络训练的问题；通过并行优化假想教师和网络权 值，提高建模精度。以实际橡胶硫化促进剂制备的间歇缩合反应过程为实验对象，详细论述了建模和网络训练 的过程，证明了方法的有效性。 关键词：结构逼近式神经网络；假想教师；人工免疫；间歇反应器；建模 316．37 文献标识码：A 中图分类号：TQ ofbatchreactorwith Intelligentmodeling unmeasurablestates partially LIXiaoguang，JIANGPei，CAOLiulin，WANGJing。SUNYaping (Institute Chemical 100029，China) ofAutomation，BeijingUniversityof Technology，Beijing Abstract：An was forbatchreactortosolve difficulties intelligentmodelingapproachdeveloped modeling ofnon—linear unmeasurableon andwith states．Base characteristics。dynamicprocess partially ofreaction，theofmodelwasestablishedviastructure neuralnetworks topology approachinghybrid withnormalneuralnetworks，SAHNNhas structureandmorenodes (SAHNN)．Compared optimized which actualstates．This utilizedvirtual immune represent modelingapproach supervisor—artificial with states．It solve of neuralnetworkunmeasurable algorithm(V孓AIA)toproblemst
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