本文關(guān)鍵詞： 模擬移動床 軟測量 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法　出處：《計算機與應(yīng)用化學(xué)》2014年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：模擬移動床色譜作為主要的現(xiàn)代吸附分離技術(shù),近年來在石油化工、精細(xì)化工、生物制藥、食品加工等領(lǐng)域的復(fù)雜混合物分離過程中得到越來越多的應(yīng)用。模擬移動床系統(tǒng)是一種具有強非線性、強耦合、混雜性、分布參數(shù)等特征的復(fù)雜工程系統(tǒng),其建模問題一直受到廣泛關(guān)注。本文提出用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法結(jié)合的混合建模方法建立SMB色譜分離過程4區(qū)流量與組份純度的軟測量模型。為了解決RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時隱含層節(jié)點數(shù)選取無依據(jù),只能依靠反復(fù)仿真嘗試的問題,提出將混合遞階遺傳算法與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,建立SMB色譜分離過程軟測量模型,以較高的精度實現(xiàn)了SMB組份純度軟測量,通過仿真驗證了方法的可行性。
[Abstract]:As the main modern adsorption and separation technology, simulated moving bed chromatography has been widely used in petrochemical, fine chemical and biopharmaceutical industries in recent years. The simulation moving bed system is a complex engineering system with the characteristics of strong nonlinearity, strong coupling, hybrid, distribution parameters and so on, which is more and more widely used in the separation of complex mixtures in the field of food processing. In this paper, a hybrid modeling method based on neural network and genetic algorithm is proposed to establish a soft sensing model of flow rate and component purity in SMB chromatographic separation process. In order to solve the problem of RBF neural network, a soft sensor model of flow rate and component purity in SMB chromatographic separation process is proposed in this paper. There is no basis for selecting the number of hidden layer nodes in network training. Based on the problem of repeated simulation, a soft sensor model of SMB chromatographic separation process is established by combining hybrid hierarchical genetic algorithm with RBF neural network. The soft sensing of the purity of SMB components is realized with high precision. The feasibility of the method is verified by simulation.
【作者單位】： 沈陽化工大學(xué)信息工程學(xué)院;東北大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(60874057) 國家“863”計劃重點資助項目(2008AA042902)
【分類號】：R318;TP391.9

【參考文獻】

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