文献类型：期刊文献

中文题名：基于RBF神经网络的丙烯腈收率软测量方法

英文题名：Soft measurement method of acrylonitrile yield based on RBF network

作者：常青[1];杨捷[1];裴洪卿[2]

机构：[1]华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237;[2]上海联合水泥有限公司,上海200232

年份：2006

卷号：36

期号：S1

起止页码：194

中文期刊名：东南大学学报（自然科学版）

外文期刊名：Journal of Southeast University：Natural Science Edition

收录：CSTPCD;;EI(收录号：20064310201078);Scopus;北大核心:【北大核心2004】；CSCD:【CSCD2011_2012】；

语种：中文

中文关键词：RBF网络;在线收率;软测量

外文关键词：redial basis function network; yield on-line; soft measurement;

摘要：针对丙烯腈生产在线收率的测量问题,通过研究RBF网络的特点,利用其学习时间短且具有良好的逼近性能,及其在建立软测量模型中的较大优越性,采用RBF网络建立丙烯腈收率在线测量的软测量模型,并运用大量实测数据进行训练和仿真.结果表明,该方法可以实现对丙烯腈收率的在线测量,为实现直接质量控制奠定了基础.
The redial basis function(RBF) network is effective in soft measurement modeling.It has high learning speed and good approximation features. Based on the research of the redial basis function network and the modeling features of the soft measurement,a soft measurement model for the acrylonitrile yield measuring on-line is introduced.Training and simulation with lots of data collected from productive process were conducted.The results demonstrate the effectiveness and the efficiency of this RBF method for th...