基于PCA-RBF神经网络的工业裂解炉收率在线预测软测量方法

为了解决工业裂解炉收率在线预测的问题,研究了基于PCA(principal component analysis)-RBF(radial basis function)神经网络模型的多输入多输出(MIMO)软测量方法及其在线校正技术。该方法由主元分析PCA、RBF神经网络和在线校正3部分组成,可以实现工业裂解炉收率的在线预测,具有实时性好、建模周期短、计算量小、校正方便等特点。本文给出的SRT-IV型工业裂解炉收率预测例子及其结果表明该软测量方法应用于工业裂解炉收率的在线预测是有效的。     

负脉式电池组充电均衡维护器的作用和原理

随着电动自行车的大力推广,越来越多的普通百姓都用上了电动自行车,但电动自行车的电池维护却成了一个世界性的难题,由于技术所限,大部分电动自行车电池都采用到期换新电池的方法来达到提高续航公里数的目的,这种方法既不经济也不环保。经过本人多年的研究,发现电动车续航公里数下降大部分是因为电池组的平衡失调引起的,而非真正的电池寿命到期,只要我们采取措施让电池组的所有个体电压保持平衡,再加上充电时的负脉冲进行维护,就会大大延长电动车电池的使用寿命。     

基于PCA-RBF神经网络的工业烈解炉收率在线预测软测量方法

为了解决工业烈解炉收率在线预测的问题,研究了基于PCA(principalcomponentanalysis)-RBF(radialbasisfunction)神经网络模型的多输出(MIMO)软测量方法及其在线校正技术.该方法由主元分析PCA、RBF神经网络和在线校正3部分组成,可以实现工业裂解炉止率的在线预测,具有实时性好、建模周期短、计算量小、校正方便等特点,本文给出的SRT-IV型工业裂解炉收率预测例子及其结果表明该软测量方法应用于工业裂解炉收率的在线预测是有效的.