基于离散PSO算法的Claus硫磺回收过程模型变量的选择

摘要：

　　克劳斯(Claus)硫磺回收过程中存在诸多影响质量指标的变量，利用全部变量建模会增加模型复杂性，且获取的冗余信息会降低建模精度。针对这个问题，本文提出采用基于离散粒子群的算法(PSO)进行建模变量的选择。首先，采用离散PSO算法，通过迭代优化得到建模的最优输入变量组合，再通过偏最小二乘(PLS)对所选变量建立建模。结果表明，该方法通过更少的建模变量获得更高的模型精度。

关键词： 硫磺回收 克劳斯工艺 离散粒子群优化算法 最小二乘法

作者: 刘对 李丽娟 张湜

作者单位: 南京工业大学自动化与电气工程学院，江苏，南京，211816

会议类型: 国内会议

会议名称: 第23届过程控制会议

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 1-4

在线出版日期: 2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）