本文關(guān)鍵詞：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在精餾過程中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文運用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識,以酒精精餾塔為研究對象。針對酒精精餾塔系統(tǒng)模型復(fù)雜、系統(tǒng)具有時變性和系統(tǒng)變量的耦合性問題,研究把模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用到酒精精餾塔的建模和控制中。針對精餾塔系統(tǒng)模型復(fù)雜的問題,采取了建立精餾塔的機理-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合建模方法。分析機理模型,建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型;把機理模型和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合建立穩(wěn)態(tài)混合模型;MATLAB環(huán)境下測試混合模型,得出混合模型與實際系統(tǒng)之間的溫度誤差在?1℃,得出穩(wěn)態(tài)混合模型能夠較好地跟隨實際系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)狀態(tài)。針對精餾塔系統(tǒng)時變性的問題,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自調(diào)整PID控制器對系統(tǒng)進行控制。以酒精精餾塔塔頂溫度系統(tǒng)為研究對象,在MATLAB環(huán)境下,仿真研究表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自調(diào)整PID控制方法比傳統(tǒng)PID控制更能滿足精餾塔塔頂溫度系統(tǒng)時變性的特點。針對精餾塔系統(tǒng)耦合性問題,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自調(diào)整PID控制器加模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦器的控制方案。以精餾塔塔頂溫度和塔底溫度系統(tǒng)為研究對象,在MATLAB環(huán)境下,將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自調(diào)整PID控制器加解耦器的控制方案與傳統(tǒng)PID控制器加解耦器的方案進行仿真對比,仿真研究表明此方案不僅能解決系統(tǒng)耦合性問題也能解決時變性問題。
【關(guān)鍵詞】：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 精餾 建模 時變性 耦合性
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TQ051.81;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 選題背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 精餾過程的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文的主要內(nèi)容12-13
• 2 精餾塔的混合模型13-37
• 2.1 精餾過程的建模方法13-14
• 2.2 機理模型14-26
• 2.2.1 精餾塔機理建模原理14
• 2.2.2 精餾過程分析14-19
• 2.2.3 機理建模的重要性19-20
• 2.2.4 機理模型的簡化建立20-21
• 2.2.5 簡化機理模型的計算21-26
• 2.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型26-30
• 2.3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)原理26-28
• 2.3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法28-30
• 2.3.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模步驟30
• 2.4 精餾塔的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-機理混合模型30-36
• 2.4.1 混合模型的建立30-31
• 2.4.2 混合模型的仿真31-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在精餾時變控制中的研究37-53
• 3.1 精餾塔系統(tǒng)的特點37
• 3.2 酒精精餾塔塔頂溫度控制37-38
• 3.2.1 塔頂溫度控制的變量選取37
• 3.2.2 酒精精餾塔塔頂溫度研究模型的選取37-38
• 3.3 傳統(tǒng)PID在塔頂溫度控制中的研究38-41
• 3.3.1 傳統(tǒng)PID基本原理38-40
• 3.3.2 傳統(tǒng)PID在精餾塔塔頂溫度控制中的仿真研究40-41
• 3.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在塔頂溫度控制中的研究41-52
• 3.4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)方法41-43
• 3.4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識效果43-44
• 3.4.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自調(diào)整PID的基本原理44-49
• 3.4.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自調(diào)整PID對塔頂溫度控制的仿真研究49-52
• 3.5 本章小結(jié)52-53
• 4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在精餾解耦控制中的研究53-67
• 4.1 解耦基本方法簡介53-54
• 4.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦54-55
• 4.3 精餾塔塔頂和塔底溫度的控制模型55-56
• 4.3.1 塔頂度和塔底溫度控制分析55
• 4.3.2 塔頂溫度和塔底溫度控制研究模型的選取55-56
• 4.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦器的設(shè)計56-60
• 4.4.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦的基本理論56-57
• 4.4.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦器的具體實現(xiàn)57-59
• 4.4.3 精餾塔溫度模型對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦器的仿真測試59-60
• 4.5 塔頂和塔底溫度的傳統(tǒng)PID模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制仿真60-62
• 4.6 塔頂和塔底溫度的FNN-PID模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制仿真62-66
• 4.7 本章小結(jié)66-67
• 5 結(jié)論67-69
• 5.1 總結(jié)67-68
• 5.2 展望68-69
• 參考文獻69-71
• 致謝71

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