本文關(guān)鍵詞：化工系統(tǒng)圖形化建模仿真平臺的設(shè)計與開發(fā)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京化工大學(xué)》 2012年

化工系統(tǒng)圖形化建模仿真平臺的設(shè)計與開發(fā)

王雙劍  

【摘要】：化工系統(tǒng)模型對于研究系統(tǒng)的動態(tài)特性、控制和安全性能評價、操作人員培訓(xùn)等均有重要作用。然而，由于化工對象是復(fù)雜的物質(zhì)、能量和信息系統(tǒng)，其模型構(gòu)建需要精深的專業(yè)知識和嫻熟的軟件設(shè)計與實現(xiàn)能力，是制約仿真器開發(fā)質(zhì)量和速度的瓶頸。本文針對這一問題，開展了以下工作： （1）建立了化工系統(tǒng)動態(tài)建模的基本單元的模型庫。 該模型庫基于嚴格的化學(xué)工程原理，采用流、積表達方法，采用統(tǒng)一的接口標(biāo)準(zhǔn)，具有良好的可組裝性。主要內(nèi)容：物質(zhì)系統(tǒng)性質(zhì)計算模塊、石油系統(tǒng)特征化模塊、化工基本單元操作模塊（管道、泵、壓縮機、容器、精餾塔、換熱器、閃蒸分離、調(diào)節(jié)器、邏輯控制單元等）。 （2）推導(dǎo)了多輸入多輸出Hammerstein模型的矩陣格式，提出了改進的新型神經(jīng)動力學(xué)算法辨識模型參數(shù)。 為了彌補機理建模在實際應(yīng)用中的不足，本文推導(dǎo)了多輸入多輸出Hammerstein模型的矩陣格式，，并提出了一種改進的新型神經(jīng)動力學(xué)算法。應(yīng)用此算法，可同時辨識出Hammerstein模型的多組未知參數(shù)，求解精度高，收斂速度快。文章對改進的新型神經(jīng)動力學(xué)算法進行了參數(shù)的收斂性分析。之后，本文推導(dǎo)了基于Hammerstein模型的混合模型，并利用其建立實際模型與機理模型之間的偏差模型，具有很好的補償效果。 （3）提出了平臺建設(shè)的六層結(jié)構(gòu)，并構(gòu)建了平臺。 系統(tǒng)分析了化工系統(tǒng)建模和仿真的需求，根據(jù)對平臺建設(shè)的研究和通用型分析，總結(jié)了平臺的六大層次：運行層、工藝流程層、設(shè)備連接層、模型連接層、過程控制層、物理屬性層。并根據(jù)此六層層次，設(shè)計并軟件實現(xiàn)了化工建模與仿真平臺。平臺在圖形化的前提下，包含了建模功能和仿真功能。建模平臺滿足圖形化建模、初始化、屬性編輯、數(shù)據(jù)存儲等。仿真平臺主要包含指導(dǎo)員、流程運行、儀表數(shù)據(jù)顯示等。 （4）將本文建立的平臺應(yīng)用于建設(shè)常減壓初餾系統(tǒng)和常壓系統(tǒng)的流程模型，實際驗證了平臺的有效性。實踐表明，該平臺建模時間短，建模方便、門檻低、用戶不必集成很多的化工知識，即可構(gòu)建流程模型并仿真，具有可重用以及廣泛通用性等。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TQ019;TP311.52
【目錄】：

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相關(guān)機構(gòu)

>西南交通大學(xué)

>武漢理工大學(xué)

>哈爾濱工程大學(xué)

>重慶大學(xué)

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相關(guān)作者

>王雙劍 >萬春陽

>李懷陽 >陳蕾

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本文編號：118678