基于模糊神经网络甲醇合成塔转化率软测量模型.pdfVIP

第 48卷 第 2期 石 油 化 工 自 动 化 Vol_48，No．2 2012年 4月 AUTOMAT10N IN PETRO-CHEMICALINDUSTRY April，2012 基于模糊神经网络的甲醇合成塔 转化率软测量模型 缪啸华 ，宋淑群 ，王建华。，张凌波 ，顾幸生1 (1．华东理工大学 化工过程控制与优化技术教育部重点实验室，上海 200237； 2．兖矿集团国宏化工有限责任公司，山东 邹城 273500； 3．上海应用技术学院，上海 201418) 摘要：以某甲醇合成塔为研究对象，综合考虑甲醇生产过程各因素对甲醇转化率的影响，采用模糊神经网络技术，建立了甲醇转 化率的软测量模型。为了提高模糊神经网络建模的精度，提出了一种改进的差分进化算法优化模糊神经网络的参数，从而获得了 具有较高精度的软测量模型。以某甲醇合成塔的实际运行数据为样本进行甲醇转化率的软测量建模，结果表明该模型具有较高 的精度，能够实现甲醇转化率的实时监测。 关键词：差分进化算法 单纯形 模糊神经网络 软测量 中图分类号：TP273 文献标志码：A 文章编号：1007—7324(2012)02—0032—04 SoftSensorM odelofConversionRateinMethanol BasedonFuzzyNeuralNetwork MiaoXiaohua，SongShuqun。，WangJianhua。，ZhangLingbo ，GuXingsheng (1．KeyLaboratoryofAdvancedControIandOptimizationforChemicalProcesses， MinistryofEducation，EastChinaUniversityofScienceandTechnology，Shangha，200237，China； 2．GuohongChemicalLimitedCompany，Zoucheng，273500，China； 3．ShanghaiInstituteofTechnology，Shanghai，201418，China) Abstract：ThesoftsensormodelformethanoIconversionisconstructedbyadoptingthefuzzy neuralnetwork technology with consideration ofalltheinfluencefactorson themethanol conversionrateduringthemanufactureprocesswith onemethanolsynthesiscolumnasthe researchobject．Toincreasetheaccuracyforconstructingfuzzyneuralnetworkmodel，one improveddifferentialevolutionalgorithm (DE)isproposedtooptimizefuzzyneuralnetwork parametersandobtainthesoftsensormodelwithhigheraccuracy．ThesoftsensormodeIfor methanolconversionrateisbuiltbyusingactualrunningdataofonemethanolsynthesiscolumn asthesample．Thesimulationresultsshow thatthesoft-sensormodelisofgreataccuracy，and canbeusedtoreali