吴凯; 何小荣; 陈丙珍
WU Kai;HE Xiaorong;CHEN Bingzhen
摘要: 基于ANN(artificialneuralnetwork)的分馏塔侧线质量指标动态在线检测系统 ,简称DMS (dynamicon -linemonitoringsystem) ,成功地应用于炼油厂粗汽油干点、柴油凝点、Reid蒸汽压、闪点、冰点等的实时、在线、动态检测 ,达到很高的预测精度 ,极大地改善了分馏塔的控制性能 ,实现了分馏塔的操作优化 .本文提出一种新的网络训练方法———在线训练法 ,提高了在线检测系统的预测精度 .实际应用表明 ,这种方法可以有效克服人工神经网络离线训练的不足 ,提高动态在线检测系统的可靠性 ,并且省时省力