渣油裂解装置的软测量建模研究

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1、目录中文摘要：I英文摘要II1概述11.1实习目的11.2实习单位概况11.3实习內容概述22实习内容32.1绪论32.1.1渣油的定义32.1.2渣油裂解原理与工艺32.1.3国外渣油加氢处理技术简介42.1.4国内炼油行业技术路线52.1.5国内渣油加氢处理沸腾床技术发展现状52.1.6软测量技术概况62.2RBF神经网络软测量方法92.2.1RBF神经网络原理102.2.2RBF神经网络结构102.2.3RBF神经网络算法112.2.4RBF神经参数优化设计112.2.5基于MATLAB的RBF神经网络实现152.3RBF神经网络应用于渣油裂解的在线估计152.

2、3.1渣油裂解裂解炉工艺流程162.3.2RBF神经网络结构与算法设计172.3.3RBF神经网络在线估计182.3.4结果与讨论213实习总结27致谢28参考文献29渣油裂解装置的软测量建模研究学生姓名：鲍杰杰指导教师：成忠（浙江科技学院生物与化学工程学院）摘要：为提高渣油裂解产物在线预测的插值精度，本文建立了径向基函数神经网络(RBFNN)预测模型，并简单介绍了遗传网络优化RBF参数。并建立基于MATLAB的RBF神经网络。通过MATLAB编程，对渣油裂解工艺过程中产生的数据进行了调试比较，为了达到一个精确稳定的在线估计与预测，并对比BP神经网络分析其优缺点。关键

3、词：渣油裂解；神经网络；MATLAB；RBF；BP29Residualcrackingunit,asoftsensormodelingstudyStudent’sname:BaojiejieAdvisor:ChengzhongSchoolofBiologicalandChemicalEngineeringZhejiangUniversityofScienceandTechnologyAbstract:Inordertoimprovethecrackingoftheonlinepredictionproductresidueinterpolationaccuracy,t

4、hispaperestablishedtheradialbasisfunctionneuralnetwork(RBFNN)predictionmodel,andintroducedthegeneticnetworkoptimizationRBFparameters.AndbasedonMATLABRBFneuralnetwork.ThroughtheMATLABprogramming,crackingprocessofresidualdatageneratedinthecommissioningmore,inordertoachieveaprecisestableon

5、-lineestimationandprediction,andcontrasttheBPneuralnetworktheiradvantagesanddisadvantagesareanalyzed.Keywords：Residualcracking；Neuralnetwork；MATLAB；RBF；BP291概述1.1实习目的针对渣油裂解生产过程中需要连续稳定生产，为了在反应中能及时监测调整数据，使得渣油裂解反应能连续稳定进行，所以监测和预测显得尤为重要，本实验通过软测量的建模对数据进行进一步分析与预测，为缩小误差而努力。（1）渣油裂解生产工艺在国内外的影响力及发

6、展，过程过程的在线检测的必要性、重要性的国内外文献调研；（2）常用软测量方法，如神经网络，最小向量机等的的原理及实现方式，关键参数的优化选择；（3）渣油裂解的工艺分析，影响因素和优化目标的选择与确定，数据分析方法的确定；（4）实施RBF神经网络和MATLAB软件的试验优化研究与比较分析。1.2实习单位概况实习单位—浙江科技学院。浙江科技学院是一所以工科为主，集工、理、文、经济、管理、教育为一体的多学科全日制省属本科院校，其前身为成立于1980年的浙江大学附属杭州工业专科学校。学校坚定不移地走特色办学之路，逐步形成借鉴德国应用科学大学（FH）办学经验，结合中国国情，培养

7、具有创新精神、实践能力和国际素养的高素质应用型人才的办学特色。学校被列为教育部首批“卓越工程师教育培养计划”实施高校。作为浙江科技学院最早建立的学科院系之一的生物与化学工程学院自建于1980年，创建前期依托与浙江大学的教学和科研紧密纽带关系，秉承了浙江大学“求是”精神和办学理念，20余年来依托中德合作办学，借鉴了德国应用科学大学（FH）高等工程教育办学经验，30年来的发展历程中，特别是近年来，倡导科学精神，培植人文素养，孕育和谐心灵，激发创新思维，凝练和培育了“29科学、人文、和谐、创新”生化学院文化和精神，率先提出和实践了“‘实学实效’教学，强化‘