近20年來,各種智能計算方法的興起極大地促進(jìn)了智能軟測量和智能控制在工業(yè)過程中的應(yīng)用。另一方面,一些傳統(tǒng)的化工生產(chǎn)裝置由于反應(yīng)機(jī)理復(fù)雜、生產(chǎn)介質(zhì)多相、大測量滯后等多方面原因,仍然處于操作人員參考定期的化驗分析數(shù)據(jù),基于自身經(jīng)驗人工調(diào)整生產(chǎn)過程參數(shù)的狀態(tài)。本文主要以某磷肥企業(yè)磷酸裝置萃取槽中SO₃濃度的軟測量及其控制為背景,研究了如何將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)以及智能預(yù)測控制等智能控制方法應(yīng)用于磷酸生產(chǎn)過程。 論文第一章綜述了智能控制技術(shù)的發(fā)展歷程及其在工業(yè)過程建模與控制中的重要作用,分析了磷酸生產(chǎn)過程控制的現(xiàn)狀和需求,提出了采用智能控制技術(shù)實現(xiàn)磷酸生產(chǎn)過程先進(jìn)控制的研究課題。 在此基礎(chǔ)上,第二章分析了磷酸生產(chǎn)工藝原理,重點介紹了二水法濕法磷酸生產(chǎn)流程,分析了萃取槽中SO₃濃度在磷酸生產(chǎn)過程中的重要性,并指出建立SO₃濃度的軟測量模型和實現(xiàn)基于軟測量模型的智能預(yù)測控制是實現(xiàn)磷酸生產(chǎn)過程先進(jìn)控制與優(yōu)化的關(guān)鍵。 在分析磷酸生產(chǎn)過程SO₃濃度影響因素的基礎(chǔ)上,第三章采用T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
致謝
第一章 綜述
    1.1 引言
    1.2 智能軟測量和智能預(yù)測控制
        1.2.1 軟測量
        1.2.2 智能預(yù)測控制
    1.3 濕法磷酸生產(chǎn)過程控制的現(xiàn)狀與需求
    1.4 論文主要工作
第二章 濕法磷酸生產(chǎn)工藝流程
    2.1 概述
    2.2 濕法磷酸的生產(chǎn)方法
    2.3 硫酸法制濕法磷酸的工藝原理
    2.4 濕法磷酸生產(chǎn)工藝流程
    2.5 濕法磷酸生產(chǎn)過程的工藝流程
第三章 基于模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SO₃軟測量模型
    3.1 引言
    3.2 模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.1 模糊系統(tǒng)
        3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.3 三種智能軟測量算法
        3.3.1 基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
        3.3.2 基于FCM-RBF多模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
        3.3.3 基于RBF多模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
    3.4 工業(yè)應(yīng)用研究
        3.4.1 輔助變量選取
        3.4.2 基于T-S模型軟測量
        3.4.3 基于FCM-RBF多模型軟測量
        3.4.4 基于RBF多模型軟測量
        3.4.5 幾種算法的對比分析
    3.5 結(jié)論
第四章 基于軟測量模型的預(yù)測控制算法
    4.1 引言
    4.2 算法描述
        4.2.1 改進(jìn)的廣義預(yù)測控制算法
        4.2.2 T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的控制策略
    4.3 仿真研究
    4.4 結(jié)論
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表論文情況
作者簡介



本文編號：3922415