软测量技术在SMB色谱分离过程中的应用

针对SMB  色谱分离过程中组分纯度难于实时在线测量的问题,建立了一种基于BP  神经网络的软测量模型。首先对实际生产中的原始数据，经过过失误差剔除及滤波处理后得到一套训练数据和校验数据组成训练样本，然后采用BP  神经网络进行训练，得到组分纯度的非参数模型。为加快网络收敛速度，采用改进BP算法对其进行训练。在MATLAB  工作平台上进行了大量的仿真研究，对该模型进行验证，仿真结果表明，该方法的有效性。关键词：模拟移动床;软测量;人工神经元网络;BP  算法;改进BP  算法Abstract:  In  order  to  realize  the  online  measurement  in  SMB  separation  process,  a  soft  sensor  model  based  on  BP  neural  network  which  measures  two  components  purity  is  built  up.  First  by  filter  process  of  practical  primal  data,  the  training  samples  are  gained.  Then  the  nonparametric  model  on  component  purity  is  developed  by  use  of  BP  neural  network.  Improved  BP  algorithm  is  applied  to  fast  convergence.  Much  computer  simulation  on  Matlab  validates  this  method.Keywords:  Simulated  moving  bed;  Soft-sensor;  Artificial  neural  network  (ANN);  BP  algorithm;  Improved  BP  algorithm