化学反应工程与工艺
化學反應工程與工藝
화학반응공정여공예
CHEMICAL REACTION ENGINEERING AND TECHNOLOGY
2009年
3期
280-284
,共5页
液相本体法%聚丙烯%神经网络%小波变换%熔融指数%等规度%功率谱分析
液相本體法%聚丙烯%神經網絡%小波變換%鎔融指數%等規度%功率譜分析
액상본체법%취병희%신경망락%소파변환%용융지수%등규도%공솔보분석
建立了基于小波变换和BP神经网络的温度和压力信号模型,用于聚丙烯产品质量预测模型.聚合前期的升温过程对最终产品质量影响大,第一个模型运用db4小波对前期聚合温度(压力)信号进行变换,将所得的部分系数作为神经网络输入参数,研究了聚合前期温度(压力)与熔融指数的关系.第二个模型以分解信号的功率频谱作为部分输入,预测聚丙烯的等规度.两个模型仿真结果表明,用温度变换结果作为输入比压力作为输入具有优势,熔融指数的相对误差为2.91%,等规度预测值的相对误差最小为1.0%,效果比较令人满意.
建立瞭基于小波變換和BP神經網絡的溫度和壓力信號模型,用于聚丙烯產品質量預測模型.聚閤前期的升溫過程對最終產品質量影響大,第一箇模型運用db4小波對前期聚閤溫度(壓力)信號進行變換,將所得的部分繫數作為神經網絡輸入參數,研究瞭聚閤前期溫度(壓力)與鎔融指數的關繫.第二箇模型以分解信號的功率頻譜作為部分輸入,預測聚丙烯的等規度.兩箇模型倣真結果錶明,用溫度變換結果作為輸入比壓力作為輸入具有優勢,鎔融指數的相對誤差為2.91%,等規度預測值的相對誤差最小為1.0%,效果比較令人滿意.
건립료기우소파변환화BP신경망락적온도화압력신호모형,용우취병희산품질량예측모형.취합전기적승온과정대최종산품질량영향대,제일개모형운용db4소파대전기취합온도(압력)신호진행변환,장소득적부분계수작위신경망락수입삼수,연구료취합전기온도(압력)여용융지수적관계.제이개모형이분해신호적공솔빈보작위부분수입,예측취병희적등규도.량개모형방진결과표명,용온도변환결과작위수입비압력작위수입구유우세,용융지수적상대오차위2.91%,등규도예측치적상대오차최소위1.0%,효과비교령인만의.
