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

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。