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1.
面向抽油机节能的GRNN过程建模及工艺参数优化   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对抽油机系统效率低,能耗大的问题,提出一种基于数据挖掘的抽油机建模及节能优化方法。抽油机的工艺参数理想与否是决定抽油机效率的一个重要因素,而抽油机模型的有效性又是优化工艺参数的关键。抽油机工作过程是一个复杂非线性系统,很难用准确的数学模型描述,广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)非线性映射能力强、容错性高,适于解决非线性系统建模问题。为此,提出利用GRNN确定工艺参数与增产节能指标的映射关系,建立抽油机模型;实验结果表明模型的拟合度较好,建模效果良好。紧接着,运用具有智能特性的Pareto向量评价微粒群算法(vector evaluated particle swarm optimization based on pareto,VEPSO-BP)对模型进行搜索寻优,确定工艺参数的最优值,并用优化后的工艺参数指导实际生产;实验结果表明优化后的抽油机采油系统产量提高6.6%以上,用电量降低4.1%以上,验证了所提方法的可行性和有效性。  相似文献   
2.
复杂化工过程建模对于工艺操作变量优化、指导技术决策具有重要意义,人工神经网络是其广泛采用的建模工具.但化工过程往往是复杂非线性动态系统,而描述其过程的神经网络模型往往是一个静态映射.没有考虑也很难考虑其操作变量与内部状态变量共同对目标性能的影响,从而导致依赖静态模型的技术决策效果不稳定.将静态过程模型看成是复杂非线性动态模型在操作变量子空间上的投影模型,为保证该投影模型实时逼近理想的非线性动态模型的精度,提出用Kalman滤波实时更新神经网络模型的权值,建立基于Kalman滤波神经网络子空间逼近的非线性动态工艺演化建模方法.鉴于扩展Kalman滤波的计算复杂性和精确性,采用无迹卡尔曼滤波刷新神经网络模型的权值.最后,把该方法应用于氢氰酸(HCN)工艺过程的动态演化建模试验,结果表明,该方法高精度地跟踪了非线性动态演化化工过程.因此,基于Kalman滤波神经网络子空间逼近的建模方法适用于非线性动态工艺演化建模.  相似文献   
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