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1、對(duì)于像催化裂化提升管反應(yīng)器和循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)這樣的非線性、分布參數(shù)、多變量、緊密耦合、大滯后的化工系統(tǒng),非線性狀態(tài)觀測(cè)器的構(gòu)造一直沒(méi)有統(tǒng)一的方法,這類(lèi)系統(tǒng)剛性強(qiáng),直接從數(shù)學(xué)模型中去求解逆系統(tǒng)十分困難。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)辨識(shí)方法對(duì)非線性系統(tǒng)有良好逼近性能,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)辨識(shí)方法來(lái)構(gòu)造逆系統(tǒng),不失為實(shí)現(xiàn)這類(lèi)系統(tǒng)不可測(cè)變量在線觀測(cè)的有效途徑。 本文首先以催化裂化提升管反應(yīng)器工業(yè)裝置為研究對(duì)象,以本實(shí)驗(yàn)室研究建立的催化裂化反應(yīng)再生
2、系統(tǒng)動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ),在本實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的XD-APC軟件平臺(tái)上完善催化裂化反應(yīng)再生模型的組態(tài),優(yōu)化了反應(yīng)再生仿真系統(tǒng),模擬實(shí)際工業(yè)裝置的計(jì)算機(jī)控制過(guò)程,從此仿真系統(tǒng)中獲得催化裂化不可測(cè)輸入研究的仿真數(shù)據(jù),建立了基于機(jī)理模型的催化裂化提升管反應(yīng)器不可測(cè)輸入的在線觀測(cè)系統(tǒng),并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)FCCU過(guò)程中不可測(cè)輸入變量(催化劑循環(huán)量和裂化反應(yīng)熱)進(jìn)行在線觀測(cè)研究。 同時(shí),本文將此方法推廣到循環(huán)流化床鍋爐裝置,以本實(shí)驗(yàn)室研究建立的循
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