重整加氢汽油干点软测量应用研究  

Application and Research of gasoline endpoint soft-sensing in hydroforming unit

作　　者：曹玉波[1] 黄河清[1] 翟玉文[2] 王雪晶[3] 

机构地区：[1]华东理工大学自动化研究所,上海200237 [2]吉林化工学院自动化系,吉林吉林132022 [3]吉林石化公司合成树脂厂,吉林吉林132021

出　　处：《吉林化工学院学报》2006年第1期62-64,共3页Journal of Jilin Institute of Chemical Technology

摘　　要：针对某炼油厂重整加氢装置汽油干点无法实时在线监测的问题,建立了基于BP神经网络的软测量模型对汽油干点进行实时预测,提出一种根据变异系数对输入数据进行加权归一化预处理技术,经仿真表明使用这一方法后网络性能有所提高.The soft-sensing model based on BP Artificial Neural Network is established for real-time monitoring of the gasoline endpoint for the hydroforming unit in a refinery. A way of weighted normalized date preprocessing based on aberrance coefficient is given. And the simulation shows that the performance of the model is improved with this method.

关 键 词：软测量 数据预处理 变异系数 神经网络 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]