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化工过程控制中神经网络技术应用探析 　　摘要：神经网络技术是智能化的技术手段，通过对输入和输出的数据处理、分析和学习，改善和创新化工过程控制。神经网络技术有利于化工过程控制高度精密化、智能化，有利于提高化工过程的安全系数。基于神经网络技术的基本理论和基本结构，提出神经网络技术在化工过程控制中的应用以及未来的发展方向。 　　关键词：神经网络 化工过程 人工智能 　　中图分类号：TM835 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）12-0024-01 　　大量的处理单元就如同神经单元一样，经过一系列的排列组合构成了复杂的神经网络系统，广泛应用于复杂信息处理、机器视觉、智能化控制等方面。仿生学的设计和智能化软件的设计，使得神经网络系统具有自动处理数据、自动组织、自动学习，使得化工过程控制具有高精度、高安全系数、智能化的特点。化工生产是一个复杂的生产过程，其中涉及的设备多，涉及的工艺复杂，控制难度高，如何促进化工生产的过程控制，从而实现科学管理、优化生产、提高生产率的目的。设备的多样、工艺的复杂、流程复杂等一系列的因素，使得神元或者是多个单元实现智能化控制，既能收集生产过程产生的数据，而且也能对这些数据进行处理，达到监测生产环境、监控生产过程、实时优化生产的目的。 　　1 神经网络技术的基本理论和基本结构 　　神经网络技术的发展是建立在对人脑神经系统的构成和作用机制认识的基础上，神经单元构成了庞大的神经系统，神经单元接受信息并传递信息，神经中枢处理信息并反馈信息。神经网络技术模拟神经系统处理单元类似于神经单元，计算机控制系统相当于神经中枢，分析数据、处理数据、输出结果。计算机技术的发展、传感器的应用，为神经网络的发展提供了基础。神经网络包括一个输入层和输出层，若干的隐含层。输入层的作用是接受外部信息并传递信息；输出层的作用是接受输入层传递的信息，处理信息并反馈信息；隐含层的作用是将输入层的信息进行组合，预处理。信息的接受、传递、处理和反馈一系列的过程使神经网络发挥作用的过程。 　　由于处理单元的应用，使得神经网络系统是一种自学习、自处理、自组织的智能化系统。神经系统的运行类似于人学习的过程，由简单到复杂，不断的修正节点的连接方式，直到输出满意的结果和符合实际应用。神经网络系统是建立在数学模型的基础上，利用数学建模搭建神经网络节点，建模主要有M-P模型、BP模型、RBF模型等。根据外部参数的不同和应用的目的，采用不同的函数，如可逆函数、线性函数、非线性函数、S函数等等，建立数学模型，输入参数，不断的优化模型，优化的过程使神经网络系统自学的过程。神经网络训练算法与模型的设置有关，如BP模型采取反传处理误差的训练算法，优化算法，达到优化模型的目的，使建立的模型更加符合实际应用情况。 　　2 神经网络在化工过程控制中的应用 　　神经网络具有很强的信息处理能力、自学习能力、自组织能力。根据输出的信息，可以建立信息之间的关系和处理多余的信息，简化生产过程中的信息，检测生产环境，监控生产，达到最优化的生产过程。神经网络覆盖生产过程中的所有要考虑的因素，因此神经网络的应用也覆盖化工过程控制的方方面面。 　　化工生产涉及的环节多种多样，当某一环节发生故障，若处理不及时，将使这一环节瘫痪甚至使整个生产过程瘫痪，造成重大安全事故。高效、实时、预测的检测和诊断故障的系统是化工过程控制中安全、高效生产的保障。美国的科学家首次提出将神经网络技术用于化工过程控制中，用于检测、诊断、预警故障。神经网络系统是一种仿生系统，具有思维、意识和学习能力的动力学系统，能够处理复杂的事物和环境，根据实际生产过程不断校正系统，实时监测参数的变化，对故障进行诊断和报警。目前主流的故障诊断的神经网络系统有：反传动态经网络控制系统、自适应神经网络控制系统和RBF神经网络控制系统。 　　神经网络技术主要靠传感器接受外部信息，大量传感器的应用，有利于智能化控制生产过程。化工过程的控制主要是对生产过程中的机器控制，生产过程涉及的机器种类繁多，同时维持安全、高效率阶段比较困难。神经网络系统自动控制机器生产，控制生产参数和生产流程，最优化生产过程控制和安全化控制，实时跟踪控制生产。控制主要有两种基本的方法，一种数学建模，将对象的目标信息作为标准，经过不断的训练和反馈，修正误差，??化模型，优化控制模式；另外一种是控制器设置，如PID控制器，实现实时控制，不仅对精确知识进行处理，而且对模糊信息也能进行处理。国内外都已经有成熟的化工过程控制中的神经网络系统，如对乙酸乙烯酯聚合成乳液过程的实时控制，氯气生产过程的故障预报神经网络系统。 　　3 总结 　　神经网络技术是21世纪最重要的技术之一，化工过程控制是化工生产的安全保障。化工过程控制应用神经网络技术，有利