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文檔簡介
1、本論文依托于內(nèi)蒙古博源聯(lián)合化工集團天然氣制甲醇軟測量項目,將粒子群(PSO)算法引入多模型軟測量過程中,采用改進的基于加權(quán)策略的多模型算法對甲醇生產(chǎn)中質(zhì)量參數(shù)的測量問題進行了研究,并著重分析了其在轉(zhuǎn)化工藝中的應(yīng)用。 本文以甲醇生產(chǎn)工藝為研究平臺,針對系統(tǒng)軟測量問題進行了深入的研究,探索行之有效的方法來解決實際中的質(zhì)量參數(shù)的軟測量問題。首先,總體介紹了軟測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及相關(guān)建模方法,通過對幾種典型建模方法的研究,提出了改進的多模型算
2、法,并將其應(yīng)用于軟測量建模過程中。該算法先采用FCM對訓(xùn)練樣本進行聚類,并對每一類分別采用改進的RBF網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練建立子模型以提高模型的預(yù)測精度。為了避免在求解過程中陷入局部最優(yōu),并提高全局尋優(yōu)能力和收斂速度,提出了基于粒子群加權(quán)算法的多模型算法,以解決傳統(tǒng)算法收斂速度慢,系統(tǒng)資源開銷較大等問題。其次,將所提出的軟測量方法用于對甲醇生產(chǎn)過程中轉(zhuǎn)化工藝中天然氣蒸汽轉(zhuǎn)化率的預(yù)測,并通過同單模型及基于概率加權(quán)的多模型建模方法的比較,表明本文所
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