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第 47卷 第 4期 石 油 化 工 自 动 化 V01.47.No.4
2011年 8月 AUT0M AT10N IN PETR()_CHEM ICAL INDUSTRY August,2011
基于小波神经网络的热值软测量建模
杨思远 ,徐佩亮 ,王振雷
(1.华东理工大学 ,上海 200237;2.盘锦辽河油 田天意石油装备有限公司,辽宁 盘锦 124010)
摘要 :提出了一种基于小波神经网络的软测量建模方法和学习算法,这种方法被用来 “测量”裂解炉燃料气热值。小波神
经网络具有 2层结构:小波降噪层和多层感知器层。小波降噪层主要用来对过程数据进行降噪变换,提高源信号的信噪比,多
层感知器层用来辨识过程模型。小波神经网络不但具有 多层感知器 网络的 自学 习和逼近性能 ,而且可以利用小波降噪理论 ,克
服源信号 的噪声干扰 。小波变换可以变换初始数据并进行特征提取 ,变换后的数据具有更高的信噪比,仿真结果显示小波神经
网络具有 良好的逼近能力和泛化性能 。
关键词 :小波神经网络;软测量 ;遗传算法;燃料气热值
中图分类号 :TP273 文献标志码 :A 文章编号 :1007—7324(2011)04—0034—04
ModelingofSoftMeasurementforCalorificValues
Basedon W aveletNeuralNetwork
rangSiyuan ,XuPeiliang ,W angZhenlei
(1.EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai,200237,China;
2.PanjinLiaoheOilfieldTianyiPetroleum EquipmentCompanyLtd.,Panjin,124010,China)
Abstract:A kindofmodelingandstudymethodforsoftmeasurementbasedonwaveletneuralnetwork
(WNN)isproposed.Itisusedtomeasurethecalorificvaluesoffuelgasin thecrackersystem.The
W NN modelconsistsoftwolayers:thewaveletde—noisinglayerandmultilayerperceptronlayer.The
waveletde~nosinglayerismainlyusedfordatade~noisingtransform toincreasethesignalandnoiseratio
.
ofthesourcesigna1.M ultilayerperceptron layerisused foridentifying theprocessmode1.W NN not
onlyownsthe property ofselflearning and approximation which are held by multilayerperceptions
network,butalsocan overcomethenoisedisturb to thesourcesignalusing thede—noising theory of
wavelet.Thewaveletcan transform theoriginaldataandextractthefeatures.Thetransformed data
showsmuchhighersignalnoiseratio.ThesimulationresultsindicatethattheW NN ownsmuchbetter
approximationandthegeneral
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