模拟移动床过程的软测量建模仿真研究
本文关键词： 模拟移动床 软测量 神经网络 遗传算法 出处：《计算机与应用化学》2014年11期 论文类型：期刊论文
【摘要】：模拟移动床色谱作为主要的现代吸附分离技术,近年来在石油化工、精细化工、生物制药、食品加工等领域的复杂混合物分离过程中得到越来越多的应用。模拟移动床系统是一种具有强非线性、强耦合、混杂性、分布参数等特征的复杂工程系统,其建模问题一直受到广泛关注。本文提出用神经网络与遗传算法结合的混合建模方法建立SMB色谱分离过程4区流量与组份纯度的软测量模型。为了解决RBF神经网络训练时隐含层节点数选取无依据,只能依靠反复仿真尝试的问题,提出将混合递阶遗传算法与RBF神经网络结合,建立SMB色谱分离过程软测量模型,以较高的精度实现了SMB组份纯度软测量,通过仿真验证了方法的可行性。
[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.
【作者单位】： 沈阳化工大学信息工程学院;东北大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60874057) 国家“863”计划重点资助项目(2008AA042902)
【分类号】：R318;TP391.9
【参考文献】
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【共引文献】
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，本文编号：1507131
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