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基于Bootstrap多神经网络的软测量方法 被引量:2
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作者 周长 张杰 +2 位作者 吕文祥 刘先广 黄德先 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第4期475-477,506,共4页
针对原油蒸馏过程常规软测量模型难以适应原油进料性质变化的问题,提出Bootstrap多神经网络的非线性软测量处理策略。通过Bootstrap算法复制出训练集样本空间上的多个样本子空间,训练出多神经网络模型,避免了单个神经网络易于陷入局部... 针对原油蒸馏过程常规软测量模型难以适应原油进料性质变化的问题,提出Bootstrap多神经网络的非线性软测量处理策略。通过Bootstrap算法复制出训练集样本空间上的多个样本子空间,训练出多神经网络模型,避免了单个神经网络易于陷入局部最优及过度训练的弱点,具有较高的准确率和泛化能力。本处理策略用于建立常压塔一线干点的软测量模型,仿真结果表明模型预测准确率和鲁棒性较好,对原油性质变化具有较好的适应性。该方法将会改进实际蒸馏过程在进料性质变化情况下的产品质量指标的软测量精度。 展开更多
关键词 原油蒸馏 软测量 BOOTSTRAP 多神经网络
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模型过程差异下的ALSTOM气化装置控制结构选择(英文) 被引量:1
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作者 Rudy Agustriyanto 张杰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第2期168-172,219,共6页
相对扰动增益矩阵是分析控制结构抗干扰性的一个有用工具,但它的结果受模型不确定性影响。提出基于优化来确定相对扰动增益矩阵范围的方法并用来选择ALSTOM气化装置的控制结构。利用过程运行仿真数据和输出误差系统辨识方法得到降阶线... 相对扰动增益矩阵是分析控制结构抗干扰性的一个有用工具,但它的结果受模型不确定性影响。提出基于优化来确定相对扰动增益矩阵范围的方法并用来选择ALSTOM气化装置的控制结构。利用过程运行仿真数据和输出误差系统辨识方法得到降阶线性模型。在不同运行状况统辨几个模型并通过这些模型得到模型不确定性范围。计算出ALSTOM气化装置在模型不确定性下的广义相对扰动增益范围并用来选择鲁棒控制结构。 展开更多
关键词 ALSTOM气化装置 相对扰动增益矩阵 全厂控制 过程控制 模型过程差异
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甲醇浓度对Pt/C催化剂氧还原活性的影响(英文) 被引量:2
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作者 唐水花 林文锋 +1 位作者 Paul A.CHRISTENSEN Geir Martin HAARBERG 《催化学报》 CSCD 北大核心 2013年第6期1105-1111,共7页
采用半池考察了Pt/C催化剂在含不同浓度甲醇的0.5mol/L硫酸中的氧还原活性(ORR).研究发现,当甲醇浓度为0.1mol/L时,Pt/C催化剂的ORR活性最高,在催化层上热压商品NafionNRE-212膜后也出现同样趋势.线性扫描伏安曲线显示,压膜前后的Pt/C... 采用半池考察了Pt/C催化剂在含不同浓度甲醇的0.5mol/L硫酸中的氧还原活性(ORR).研究发现,当甲醇浓度为0.1mol/L时,Pt/C催化剂的ORR活性最高,在催化层上热压商品NafionNRE-212膜后也出现同样趋势.线性扫描伏安曲线显示,压膜前后的Pt/C催化剂的ORR活性在含0.1mol/L甲醇的0.5mol/L硫酸中几乎没有变化.电化学阻抗谱结果表明,在该溶液中,Nafion膜的电阻比在其它电解液中低,这可能是导致Pt/C催化剂ORR活性提高的主要原因.有必要关注Nafion膜的这一异常性质并通过特殊设计后用于电池堆,以提高燃料电池性能. 展开更多
关键词 甲醇渗透 氧还原 燃料电池
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