基于GRBF神经网络的多级煤气压缩系统建模

作者：褚菲; 董世建; 王福利; 王小刚

来源：东北大学学报(自然科学版), 2012, (07): 913-916.

• 煤气系统
• 机理建模
• 混合建模
• 自适应遗传算法
• 神经网络 gas system
• mechanistic modeling
• hybrid modeling
• adaptive genetic algorithms
• neural network

以某钢厂燃气、蒸汽联合循环发电机组煤气压缩系统为背景,建立以煤水分离器、离心式压缩机和冷却器为核心的多级煤气压缩系统机理模型.采用自适应遗传算法辨识机理模型中某些难以确定的重要参数.由于多级煤气压缩系统的影响因素较多,机理模型预测结果不精确.利用基于广义径向基函数的神经网络补偿机理模型的误差,建立GRBF神经网络和机理模型并联的多级煤气系统的混合模型.试验结果表明相比于机理模型,混合模型有更高的预测精度.

• 单位
  东北大学; 流程工业综合自动化国家重点实验室