用BP神经网络实现润滑油闪点软测量的研究

摘要：

酮苯脱腊溶剂回收装置的节能优化控制必须在保证润滑油的质量前提。该文利用BP神经网络独到的非线性映射功能，提出用“软测量”技术来估计润滑油的质量指标“闪点”。将辅助变量作为ANN的输入，将主导变量作为输出，可通过网络学习来解决不可测量的软测量问题。需要指出的是，训练样本的空间分布和训练方法对ANN的性能有极大的影响.对于大规模的复杂过程，则可采用多个网络和局部训练的方法，以避免整个网络神经元数目太大的学习速度过缓的问题。实践证明该方法实用。

关键词： BP神经网络 软测量 润滑油 闪点 质量控制

作者: 熊刚 许晓鸣

作者单位: 自动化和控制研究所,坦佩雷理工大学(芬兰) 上海交通大学自动化系(上海)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届全球智能控制与自动化大会

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 1114～1118

在线出版日期: 2000-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）