基于智能集成优化的合成塔入口氨含量软测量  

Soft-sensor modelling of inlet ammonia content of synthetic tower based on integrated intelligent optimization

作　　者：刘卓倩[1] 顾幸生[1] 

机构地区：[1]华东理工大学自动化研究所,上海200237

出　　处：《化工学报》2010年第8期2051-2055,共5页CIESC Journal

基　　金：国家高技术研究发展计划项目(2009AA04Z141);上海市基础研究重点项目(08JC1408200)~~

摘　　要：文化算法主要由种群空间和信念空间构成,两个空间共同进化来模拟人类文化的进化过程。提出一种智能集成优化算法,将遗传算法、粒子群优化算法应用到文化算法框架中,并与神经网络相结合,构造一种智能集成网络模型,并将其应用到合成塔入口氨含量软测量建模。结合实际工艺,对所建软测量模型进行仿真研究。研究结果表明,该模型的性能优于传统BP神经网络模型、遗传神经网络模型和粒子群神经网络模型,具有较高的精度和良好的应用前景。Cultural algorithm is a new computational framework.The framework depicts cultural evolution as a process of dual inheritance from both population space and belief space.During the evolution process of cultural algorithm,the effective implicit information is abstracted and utilized.This paper presents an integrated intelligent optimization （IIO） to solve large dimension non-linear optimization problems.Genetic algorithm （GA） and particle swarm optimization （PSO） are used in the framework of cultural algorithm.Integrated with neural networks,an integrated intelligent optimization neural network model is proposed.Then IIO is applied to optimize parameters of neural network （NN） in soft-sensor modelling of inlet ammonia content of ammonia synthetic tower.The results show that the model based IIO-NN has more precision and better performance than the model based on BP-NN,GA-NN and PSO-NN.

关 键 词：智能集成优化 文化算法 软测量 氨合成塔 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]