%0 Journal Article
%T 基于PLS-混合Pi-Sigma模糊神经网络模型的甲醇合成装置变换工序CO变换率软测量建模
%A 程剑
%A 宋淑群
%A 张凌波
%A 顾幸生
%J 华东理工大学学报
%P 66-71
%D 2015
%X 煤制甲醇合成变换过程中，需要把原料气中的一部分CO变换成CO2与H2，以提高H2的含量。为了能够快速地得到CO的变换率，利用偏最小二乘在提取信息、去噪、精简数据等方面的优势，将其与混合PiSigma模糊神经网络进行了融合，建立了CO变换率预测模型。该模型仿真时间短且具有较高的精度，能够指导并调整甲醇合成净化气中的碳氢比。
%K 偏最小二乘
%K Pi
%K Sigma神经网络
%K 高木
%K 关野模型
%K 甲醇
%U http://journal.ecust.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=201501011&flag=1