摘要
针对丙烯腈聚合反应是一种非均相的聚合过程,其聚合机理比较复杂,关键质量指标无法用传感器直接在线测量的缺陷。本文首先建立了转化率和聚合物总数的神经网络软测量模型,然后使用OADEKF滤神经网络学习算法对网络进行训练,使得训练的网络性能优于BP算法学习的网络,且能够满足工程实际模型精度的要求。为转化率和聚合物总数的在线测量提供了有效途径,采集的数据仿真表明,采用OADEKF算法训练的神经网络模型具有一定的估计精度,为工程实施提供了借鉴。
出处
《制造业自动化》
北大核心
2014年第2期154-156,共3页
Manufacturing Automation
基金
陕西铁路工程职业技术学院2012年科研基金项目计划:基于垂直数据布局的自适应关联规则挖掘算法研究与分析(2011-27)
