人工神经网络在化工领域中应用

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1、人工神经网络在化工领域中应用摘要：神经网络能够通过输入和输出数据对过程进行有效地学习，为化工过程的综合发展提供了一种先进的技术手段，已广泛用于化工过程非线性系统建模领域。这些应用包括：故障诊断、化工过程控制、药物释放预测、物性估算等。人工神经网络在化工领域的应用还有赖于不断开展应用研究、完善其技术的可靠性、开发智能性化工优化专家系统软件，向人工智能方向发展，并结合小波变换、统计学方法和分形技术等信息处理方法和理论共同解决化工类问题。关键词：神经网络化工应用一、前言人工神经网络是一个多科学、综合性的研究领域，它是根据仿生学模拟人体大脑结构和运行机制构造

2、的非线性动力学系统［1］。神经网络可以看作是一种具有自组织、自学习能力的智能机器，它能模仿人的学习过程，通过给网络各种范例，把网络的实际输出与希望输出比较，根据偏差修改节点间的连接权，直到获得满意的输出。现已广泛应用于经济学、军事学、材料学、医学、生物学等领域。化工过程一般比较复杂，对象特性多变、间歇或半连续生产过程多，具有严重非线性特性。因此，其模型化问题一直是研究的热点。化工生产过程的数据或实验室实验数据的拟台、分析，是优化过程或优化反应条件的基础一般被处理的数据可以分为二类：静态数据(staticdata)和动态数据(Dynamicdata),

3、对于静态数据的关联，神经网络是一种很有希望的“经验模型”拟合工具。动态过程数据具有系统随时间而变化的特征，操作参数和产物的产量和质量之间的关系更为复杂。处理和分析动态过程数据的方法除了常用的在物料衡算、能量衡算、反应动力学方程、相平衡等基础上建立数学模型(MathematicalModels)、数理统计(StatisticalAnalysis)等方法外，用神经网络拟合动态过程数据，建立动态过程模型，往往能从动态数据提供的模式中提取较为有用的信息，对过程进行预测、故障诊断，从而使过程得到优化。因此，神经网络以其强大的函数映射能力，已经广泛用于化工过程非

4、线性系统建模领域。它能够通过输入输出数据对过程进行有效地学习，为化工过程的综合发展提供了一种先进的技术手段。二、人工神经网络简介人工神经网络(英文缩写为ANN)简称神经网络，是在生物学和现代神经科学研究的基础上，对人类大脑的结构和功能进行简化模仿而形成的新型信息处理系统［2,3］。由“神经元"(neurons)或节点组成。至少含有输入层、一个隐含层以及一个输出层。输入层一从外部接受信息并将此信息传入人工神经网络，以便进行处理；隐含层一接收输入层的信息，对所有信息进行处理；输出层一接收人工神经网络处理后的信息，将结果送到外部接受器。当输入层从外部收到信

5、息时，它将被激活，并将信号传递到它的近邻这些近邻从输入层接收到激活信号后，依次将其输出到它们的近邻，所得到的结果在输出层以激活模式表现。神经网络可以看作是一种具有自组织、自学习能力的智能机器，它能模仿人的学习过程。比如，一个复杂化工装置的操作工人，开始学习操作时，由于没有经验，难以保证控制质量。但经过一段时间学习后，他就能逐步提高技能。神经网络正是模拟人类学习过程，通过给网络各种范例，把网络的实际输出与希望输出比较，根据偏差修改节点间的连接权，直到获得满意的输出。人工神经网络研究工作可分成3个大方向：（1）探求人脑神经网络的生物结构和机制，这实际上是

6、研究神经网络理论的初衷；（2）用微电子或光学器件形成有一定功能的网络，这主要是新一代计算机制造领域所关注的问题；（3）将人工神经网络作为一种解决问题的手段和方法，而这类问题用传统方法无法解决或在具体处理技术上尚存在困难。三、神经网络在化工中的应用1.故障诊断当系统的某个环节发生故障时，若不及时处理，就可能引起故障扩大并导致重大事故的发生。因此建立高效的、准确的实时故障检测和诊断系统，消除故障隐患，及时排除故障，确保安全、平稳、优质的生产，已成为整个生产过程的关键所在。神经网络是模仿和延伸人脑智能、思维、意识等功能的非显形自适应动力学系统，其所具有的学

7、习算法能使其对事物和环境具有很强的自学习、自适应和自组织能力。神经网络用于故障诊断和校正不必建立严格的系统公式或其它数学模型，经数据样本训练后可准确、有效地侦破和识别过失误差，同时校正测量数据中的随机误差。与直接应用非线性规划的校正方法相比，神经网络的计算速度快，在化工过程的实时数据校正方面具有明显的优势。目前应用于故障诊断的网络类型主要有：BP网络、RBF网络、自适应网络等。Rengaswamy［4］等人把神经网络用在化工过程的初始故障预测和诊断（FDD）中，提出一种神经网络构架，利用速度训练在分类设计中明确引入时间和过程模型映像的在线更新三个要素

8、，来解决化工过程中的初始故障诊断问题。国内也有关于神经网络用于故障诊断的报道，黄道［5］等人以TE（Tenn