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基于GA-RBF网络的乙烯裂解炉在线操作优化
引用本文:尚田丰,耿志强.基于GA-RBF网络的乙烯裂解炉在线操作优化[J].计算机与应用化学,2009,26(8).
作者姓名:尚田丰  耿志强
作者单位:北京化工大学信息科学与技术学院,北京,100029
基金项目:国家高技术研究发展计划(863) 
摘    要:基于OPC技术实现过程数据的实时采集,并对所需变量进行数据滤波与异常检测,再利用RBF神经网络建立乙烯裂解炉过程多输入多输出(MIMO)裂解产物收率在线软测量模型以及模型校正方法,以乙烯和丙烯收率之和最大为目标,基于遗传算法对RBF神经网络模型进行操作优化,得到裂解过程的最优操作条件以指导生产.实际的工业应用表明,该方法提高了乙烯和丙烯的收率,具有良好的适应性和稳定性,对实际生产有重要的指导意义.

关 键 词:乙烯裂解炉  操作优化  RBF神经网络  遗传算法

Online operation optimization in ethylene cracking furnace based on GA-RBF network
Shang Tianfeng,Geng Zhiqiang.Online operation optimization in ethylene cracking furnace based on GA-RBF network[J].Computers and Applied Chemistry,2009,26(8).
Authors:Shang Tianfeng  Geng Zhiqiang
Affiliation:School of Information Science & Technology;Beijing University of Chemical Technology;Beijing;100029;China
Abstract:The real-time data collection based on Object Linking and Embedding(OLE) for Process Control(OPC) technology is achieved,and data filtering and anomaly detection methods for necessary variables are given.An online soft measurement model based on Radical Basis Functions(RBF) neural network for ethylene cracking furnace's Multi-In-Multi-Out(MIMO) process is built. At the same time,a method to adjust the online model is also studied.The model is optimized by Genetic Algorithm(GA) based on maximizing the sum of...
Keywords:ethylene cracking furnace  modeling and optimization  RBF  GA  
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