[发明专利]基于RBF与ADDHP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法

权利要求书

1.基于RBF与ADDHP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1：通过分析天然气吸收塔脱硫工艺过程，确定影响脱硫效果的主要因素为酸性天然气处理量和醇胺溶液循环量，分别用u1和u2表示，由此构成控制信号u(k)＝[u1，u2]；

步骤2：确定脱硫过程模型输入样本数据、 输出样本数据，采用输入层神经元个数为4，隐含层节点为10，输出层神经元个数为2，隐含层传递函数为tansig函数，输出层传递函数为purelin函数，期望误差最小值为0.0001，修正权值的学习效率为0.05的BP神经网络建立天然气吸收塔脱硫过程模型；

步骤3：设定控制目标值运用RBF神经网络对ADDHP控制方法中的评价网络和执行网络进行逼近求解，并通过执行网络和评价网络分别得到控制信号u(k)＝[u1，u2]和性能指标函数对系统状态的偏导建立RBF-ADDHP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法；

步骤4：将步骤3所得控制信号u(k)＝[u1，u2]和当前时刻系统状态x(k)＝[x1，x2]作为吸收塔脱硫过程模型输入，从而得到系统输出x(k+1)；

步骤5：计算控制误差E(k)，若小于期望误差，结束训练，否则返回步骤3。

2.根据权利要求1所述的基于RBF与ADDHP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法，其特征在于步骤3中的RBF-ADDHP控制方法具体包括以下步骤：

步骤2-1：根据控制误差E(k)，采用RBF神经网络更新评价网络和执行网络权值；

步骤2-2：计算控制信号u(k)；

步骤2-3：计算评价网络输出λ(k+1)。

3.根据权利要求1所述的基于RBF与ADDHP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法，其特征在于：

步骤5中控制误差E(k)计算公式为：

式中，函数U(k)为效用函数。