化工過程關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測(cè)對(duì)于化工過程的安全、平穩(wěn)和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要的指導(dǎo)和預(yù)警作用,考慮到化工過程的機(jī)理復(fù)雜性和非線性等特點(diǎn),特別是由于管線和容器的積分作用使得過程變量之間存在較大的時(shí)間延遲,建立有效的化工過程關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測(cè)方法具有技術(shù)挑戰(zhàn)性。模糊認(rèn)知圖是一種能夠融合知識(shí)表達(dá)和推理的軟計(jì)算方法,本論文面向化工過程關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測(cè),提出了一種基于時(shí)延估計(jì)模糊認(rèn)知圖的方法,論文的主要研究?jī)?nèi)容及取得的成果如下:1.深入分析了模糊認(rèn)知圖在知識(shí)表達(dá)方面的優(yōu)勢(shì),研究了傳統(tǒng)模糊認(rèn)知圖的結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)換函數(shù),針對(duì)其對(duì)時(shí)間信息處理方面的不足,提出了一種基于時(shí)延估計(jì)模糊認(rèn)知圖的方法,通過結(jié)構(gòu)的改進(jìn)和時(shí)間信息的處理,使得所建立的模糊認(rèn)知圖模型更能有效地表征實(shí)際系統(tǒng)的運(yùn)行狀況,對(duì)過程參數(shù)之間的關(guān)系描述更為準(zhǔn)確。2.化工過程變量之間往往存在著時(shí)間滯后,并且關(guān)鍵過程參數(shù)與關(guān)聯(lián)變量間的關(guān)系具有模糊性。為此,基于所提出的時(shí)延估計(jì)模糊認(rèn)知圖模型,研究給出了化工過程關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測(cè)方法,利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和灰色關(guān)聯(lián)分析方法確定模糊認(rèn)知圖的結(jié)構(gòu),并使用互相關(guān)函數(shù)對(duì)變量間的時(shí)延進(jìn)行整體估計(jì),最后使用智能優(yōu)化算法進(jìn)行模型參數(shù)的學(xué)習(xí),建立基于時(shí)延估計(jì)的... 

【文章來源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?ＦＣＭ的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)??Ｆｉｇ．２－１?Ｔｈｅ?ＦＣＭ?ｔｏｐｏｌｏｇｙ??在ＦＣＭ中，概念節(jié)點(diǎn)的集合Ｃ?＝?｛Ｃ，，Ｃ２，．．．，０；｝，表示ＦＣＭ中的ｎ個(gè)概念節(jié)點(diǎn)的??

?第二章時(shí)延估計(jì)模糊認(rèn)知圖???圖２－３基本ＦＣＭ結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇ．２－３?Ｂａｓｉｃ?ＦＣＭ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｄｉａｇｒａｍ??ＦＣＭ的閾值函數(shù)采用Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)（式２－５），其中ｒ是常數(shù)，用來決定曲線的形狀。??由Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)的曲線圖２－４可知，參數(shù)ｒ的取值絕對(duì)值越大時(shí)，；ｃ經(jīng)過轉(zhuǎn)換函數(shù)所??對(duì)應(yīng)的數(shù)值范圍的變化就越劇烈，ｘ可對(duì)應(yīng)的值域的范圍就越小，反之參數(shù)ｒ的絕對(duì)??值越小，ｘ經(jīng)過轉(zhuǎn)換函數(shù)所對(duì)應(yīng)的數(shù)值范圍的變化就越緩慢，ｘ可對(duì)應(yīng)的值域的范圍??就越大。所以應(yīng)該根據(jù)實(shí)際的需求來確定參數(shù)ｒ的取值。??ｑ??ｉ＊￣＂?｜?．?－－￣１?Ｉ?ｉ＾－￣￣＊＊ｊ???ｉ?ｉ??－１?－ＯＢ?－０６?＊０４?－０２?０?０２?０．４?０６?０８?１??Ｘ??圖?２＊４?Ｓｉｇｍｏｉｄ?函數(shù)??Ｆｉｇ．２－４?Ｓｉｇｍｏｉｄ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ??通過分析Ｓ型曲線的圖形和ＦＣＭ的轉(zhuǎn)換函數(shù)可知，在ＦＣＭ的建立過程中，如果??采用式子（２－６）和Ｓｉｇｍｏｉｄ型曲線來建立模型，在參數(shù)ｒ?＞０和ｘ＞０同時(shí)滿足條件的話，??概念節(jié)點(diǎn)的值就意味著總是在大于０．５，即?＜⑷＞０．５。由公式（２－６）可知，概念節(jié)點(diǎn)?＜⑴??的值由與之相關(guān)的概念節(jié)點(diǎn)岣１）和?及％有關(guān)，在閾值函數(shù)的參數(shù)ｒ＞０時(shí)，??只要滿足４（／－１）＞〇，和％＞〇，不論４（卜１），％的值有多小，??概念節(jié)點(diǎn)將馬上跳變到０．５以上，這顯然是不符合實(shí)際情況的。同時(shí)由式（２－６）??１３??

?第二章時(shí)延估計(jì)模糊認(rèn)知圖???一定的時(shí)間滯后，因此使用時(shí)延模糊認(rèn)知圖進(jìn)行預(yù)測(cè)有一定的合理性。??考慮如下數(shù)值實(shí)例：??ｙ（ｔ）?＝?０．５?？?ｘ，?（／?－?３０）?＋?０．３?？?ｘ２?（／?－?４７）?式（２－２１）??其中，ｘ，、＆為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)曲線如圖２－６和圖２－７所示。??５５??＇?１?????????０?１０００?２０００?３０００?４０００?５０００?６０００??Ｔｉｍｅ??圖２－６時(shí)序數(shù)據(jù)；ｃｉ??Ｆｉｇ．２－６?Ｔｉｍｅ?ｓｅｒｉｅｓ?ｄａｔａ?ｘ＼??ｘ２??１７９．８??？?１?１?１?１???１７９?８?／＼??：＼?ｒｊ?■??ｓｉ：?ｖＡ?／??１７８２?？??１７８??＊?１?１?＇?＇???０?１０００?２０００?３０００?４０００?５０００?６０００??Ｔｉｍｅ??圖２－７時(shí)序數(shù)據(jù)ｘ２??Ｆｉｇ．２－７?Ｔｉｍｅ?ｓｅｒｉｅｓ?ｄａｔａ?ｊｑ??根據(jù)對(duì)象的先驗(yàn)信息，建立ＦＣＭ結(jié)構(gòu)，采集６０００個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行時(shí)延估計(jì)，建立??ＴＤ－ＦＣＭ，并對(duì)其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。通過對(duì)比基本ＦＣＭ和ＴＤ－ＦＣＭ預(yù)測(cè)模型的建立過??程和實(shí)驗(yàn)結(jié)果，研宄了?ＦＣＭ中不同因素對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，驗(yàn)證了所提出ＴＤ－ＦＣＭ??方法在處理時(shí)間延時(shí)和預(yù)測(cè)的有效性。??（１）基本ＦＣＭ預(yù)測(cè)模型建立方法??①基本ＦＣＭ結(jié)構(gòu)的構(gòu)造??１９??

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3321749