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出 处:《甘蔗糖业》2003年第4期47-51,46,共6页Sugarcane and Canesugar
摘 要:煮糖过程的主要非线性表现为晶体生长率。本论文采用两种方法来描述晶体生长率模型的设计,第1种方法是通过采用非线性规划最优化方法(NLP)决定晶体生长率经验公式的参数;第2种方法是一种新颖的建模策略,它把晶体生长率作为非线性逼近器的人工神经网络(ANN)与由蔗糖晶体质量平衡所表述的先前既定的知识相结合。最初结果显示第1种类型的模型能够较好地执行局部匹配,而第2种具有更大的灵活性。The crystal growth rate is the main process nonlinearities. This paper offers the design of the crystal growth rate model according to two approaches.The first way is classical and consists of determining the parameters of the empirical expressions of the growth rate through the use of a nonlinear programming (NLP) optimization technique. The second is a novel modeling strategy that combines an artificial neural network (ANN) as an approximator of the growth rate with prior knowledge represented by the mass balance of sucrose crystal. The preliminary results shows that the first type of model performs local fitting while the second offers a greater flexibility.
关 键 词:煮糖过程 建模方法 晶体生长率模型 非线性规划最优化方法 人工神经网络 蔗糖结晶
分 类 号:TS241[轻工技术与工程—制糖工程]
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