【摘 要】
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催化裂化装置是一个高度非线性、时变、长时延、强耦合、分布参数和不确定性的复杂系统.在研究其过程机理的基础上,定义了一种模糊神经网络用以建模,用自相关函数检验法检验
【机 构】
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攀枝花大学电气工程系,攀枝花大学信息中心,清华大学自动化系
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催化裂化装置是一个高度非线性、时变、长时延、强耦合、分布参数和不确定性的复杂系统.在研究其过程机理的基础上,定义了一种模糊神经网络用以建模,用自相关函数检验法检验模型的正确性,再用改进的Frank-Wolfe算法进行稳态优化计算,并以一炼油厂催化裂化装置为对象进行试验,研究其辨识、建模和稳态优化控制.这种模糊神经网络具有隐层数多、隐层结点数多、泛化能力和逼近能力强、收敛速度快的优点,更突出的特点还在于可由输出端对输入求导,为稳态优化计算提供了极大方便,它与改进的Frank-Wolfe算法相结合用于解决非线
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