基于神经网络的软测量技术在丙烯精馏塔的应用研究
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·引言 | 第6页 |
| ·软测量技术研究的目的和意义 | 第6-7页 |
| ·精馏过程软测量技术的研究现状 | 第7-9页 |
| ·论文的研究内容 | 第9页 |
| ·论文的组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 智能软测量软件原理 | 第10-21页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·软测量的数学描述和结构 | 第11-15页 |
| ·软测量的数学描述 | 第11-12页 |
| ·软测量的结构 | 第12页 |
| ·软测量技术的分类 | 第12-15页 |
| ·影响软测量性能的因素 | 第15-18页 |
| ·变量的选择 | 第15-16页 |
| ·测量数据的处理 | 第16-18页 |
| ·软测量的在线校正 | 第18页 |
| ·软测量技术应用 | 第18-20页 |
| ·结束语 | 第20-21页 |
| 第三章 基于神经网络的软测量研究 | 第21-34页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·人工神经网络特征及其应用 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络特征 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第22页 |
| ·基于神经网络的软测量模型 | 第22-33页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第22-26页 |
| ·RBF 神经网络算法 | 第26-31页 |
| ·模糊神经网络 | 第31-33页 |
| ·结束语 | 第33-34页 |
| 第四章 基于神经元网络软测量技术的应用研究 | 第34-47页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·气体分馏装置工艺流程 | 第34-36页 |
| ·软测量与先进控制的需求分析 | 第36-37页 |
| ·丙烯精馏塔丙烯纯度软测量建模 | 第37-42页 |
| ·数据预处理 | 第37-38页 |
| ·辅助变量的选择 | 第38-39页 |
| ·确定网络结构 | 第39-40页 |
| ·软测量神经网络模型训练和验证 | 第40-42页 |
| ·丙烯浓度软测量技术在先进控制中的应用 | 第42-46页 |
| ·软硬件平台 | 第43-44页 |
| ·操作界面 | 第44-46页 |
| ·结束语 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
