周丽春，靳鑫，刘毅，高增梁，金福江（华侨大学信息科学与工程学院，福建 厦门 360；浙江工业大学过程装备及其再制造教育部工程研究中心，浙江 杭州 3004）



即时局部建模在填料塔液泛气速预测的应用

周丽春1，靳鑫2，刘毅2，高增梁2，金福江1
（1华侨大学信息科学与工程学院，福建 厦门 361021；2浙江工业大学过程装备及其再制造教育部工程研究中心，浙江 杭州 310014）

摘要：填料塔在工业生产中应用广泛，准确预测填料塔的液泛气速具有重要的应用价值。实际的填料类型多种多样，获取的填料数据也存在差异，单一全局模型的预测效果受到一定的限制。首先给出了岭参数极限学习机模型及其节点增加的递推算法，以有效更新在线模型。结合即时学习方式，提出了局部递推岭参数极限学习机在线建模方法，用于填料塔液泛气速的预测。实验结果表明所提出方法能更充分挖掘数据间的相关信息，预测效果优于相应的全局模型。关键词：非线性系统；动态建模；神经网络；递推算法；极限学习机；系统工程

2015-12-24收到初稿，2015-12-30收到修改稿。

联系人：刘毅。第一作者：周丽春（1978—），女，讲师。

引 言

填料塔具有生产能力大、压力降小、操作弹性大等优点，在石油化工、精细化工、医药、环保等行业广泛应用。液泛的发生是现有工业填料塔分离操作存在的主要问题，降低了生产效率，严重时甚至会引起停车，影响整个生产系统的正常操作[1]。液泛是逆流填料塔中气液两相交互作用达到的一种特定的流体力学现象。……