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基于神经网络辨识的灰色预测在精馏塔中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
石油化工生产中常用精馏塔的控制是一种滞后时间长、滞后常数不定的典型不确定滞后对象。这种对象控制困难,系统精度要求高,要对其进行有效控制就必须高精度预测它的输出,因为对象的不确定滞后特性,对其进行精确的输出预测始终是一个难题。针对精馏塔输出预测上的困难,提出利用神经网络首先辨识系统的滞后时间,之后在此基础上采用AR(p)(自回归)模型拟合残差的改进型灰色预测方法预测输出,基本灰色预测模型采用变步长单步灰色预测。将上述方法应用在精馏塔模型输出预测中,仿真结果表明改进后的预测方法对具有滞后、时变的系统有良好的预测效果,而且对系统参数突变、漂移等非失效型故障有一定的鲁棒性、容错性,比其他灰色预测方法更具优越性。 相似文献
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目的制备一种新型磁性多孔碳材料一γ-Fe_2O_3/C,并建立一种简单可靠的富集水中孔雀石绿的方法。方法先利用水热法合成MOF-MIL-53(Fe),再以其为模板通过微波辅助高温离子热法合成γ-Fe_2O_3/C,利用XRD、FT-IR、SEM、TEM等手段对γ-Fe_2O_3/C进行表征,并将其作为MSPE吸附剂富集环境水样中的孔雀石绿,同时对吸附剂用量、洗脱剂种类、萃取时间以及洗脱次数等影响磁固相萃取效率的因素进行优化。结果孔雀石绿在50~5000μg/L的浓度范围内线性关系良好,相关系数大于0.9995,方法检出限为11.07μg/L,添加低、中、高3个浓度水平下的回收率范围为84.0%~102.0%,相对标准偏差小于5%(n=5)。结论本研究制备的纳米材料可适用于日常环境水样中的孔雀石绿的检测。 相似文献
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本文系基于Fe_3O_4磁性纳米粒子建立一种新颖的生物传感器显色法用于高灵敏检测四环素(TCs)。实验显示四环素具有强烈的和Fe_3O_4络合的倾向从而抑制Fe_3O_4 MNPs-H_2O_2-TMB显色体系。利用水热法合成Fe_3O_4纳米酶,通过FT-IR、XRD、SEM、TEM等手段对Fe_3O_4纳米酶进行表征,并将该材料用于四环素类抗生素的快速检测。同时本文还优化了各种参数。在最佳条件下,方法定量限为0.035-0.043μg,回收率为90.9%~95.6%。 相似文献
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