| 小脑模型在精馏塔浓度预测中的应用 |
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| 引用本文： | 张觐,付冬梅.小脑模型在精馏塔浓度预测中的应用[J].自动化仪表,2005,26(4):40-42,47. |
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| 作者姓名： | 张觐 付冬梅 |
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| 作者单位： | 北京科技大学信息工程学院,北京,100083 |
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| 摘 要： | 小脑模型(cerebellamodelarticulationcontroller简称CMAC)是一种局部学习网络,CMAC算法收敛速度很快,结构简单,并具有一定的泛化能力。精馏塔塔顶、塔底产品浓度含量的预测控制是精馏过程中非常重要的部分。研究表明,在某些情况下双线性系统可以很好地描述精馏塔的动态特性,因此本文通过双线性精馏塔机理模型给出网络学习样本数据,结合小脑模型对精馏塔塔顶、塔底产品浓度含量进行预测。仿真实验表明,该网络可以精确地描述精馏塔实际工程对象,取得良好的预测结果。
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| 关 键 词： | CMAC神经网络 双线性精馏塔模型 浓度预测 |
Application of CMAC in Prediction of Concentration for Distillation Column |
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| Zhang Jin,Fu Dongmei.Application of CMAC in Prediction of Concentration for Distillation Column[J].Process Automation Instrumentation,2005,26(4):40-42,47. |
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| Authors: | Zhang Jin Fu Dongmei |
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