酚醛樹脂作為一種常見的化工原料,其成品中游離酚含量是檢驗其純度的重要指標(biāo)之一,隨著酚醛樹脂的應(yīng)用愈加廣泛,對其純度的要求也越來越高。由于影響酚醛樹脂合成過程的變量因素眾多,最終成品的質(zhì)量難以得到保證,且目前為止沒有固定方法可對其純度進行測量,因此使用計算機技術(shù)對酚醛樹脂純度的預(yù)測具有重要的實際意義�；谶@一問題,本文以某工廠生產(chǎn)的酚醛樹脂為研究對象,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軟測量技術(shù)為理論基礎(chǔ),設(shè)計了一種酚醛樹脂純度的軟測量模型。首先,介紹并分析了酚醛樹脂生產(chǎn)工藝,結(jié)合現(xiàn)場工藝人員的實際經(jīng)驗,確定出影響成品純度的14個可測變量,并進行樣本數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理。其次,對處理后的樣本數(shù)據(jù)進行主成分分析,將原本與酚醛樹脂成品純度相關(guān)的14個變量,轉(zhuǎn)換為可完全代表原始數(shù)據(jù)所有信息的7個主成分變量,實現(xiàn)了對原始數(shù)據(jù)集的降維。然后,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了酚醛樹脂純度軟測量模型,初步將建模方法分為全元法和要元法。選擇MATLAB軟件編寫程序,對設(shè)計好的酚醛樹脂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行訓(xùn)練和仿真預(yù)測,并通過分析對比預(yù)測結(jié)果的相對誤差等指標(biāo),得出以要元法進行建立的預(yù)測模型性能相對更加優(yōu)秀一些。最后,采用標(biāo)準(zhǔn)差分進化算法對BP... 

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景與研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 軟測量技術(shù)發(fā)展概述
        1.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)概述
    1.3 主要研究任務(wù)
    1.4 本章小結(jié)
第二章 酚醛樹脂的生產(chǎn)工藝簡介及數(shù)據(jù)采集
    2.1 酚醛樹脂生產(chǎn)工藝原理
    2.2 酚醛樹脂純度的影響因素分析
    2.3 樣本數(shù)據(jù)采集
    2.4 本章小結(jié)
第三章 數(shù)據(jù)預(yù)處理及輔助變量的確定
    3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.1.1 誤差處理
        3.1.2 數(shù)據(jù)歸一化
    3.2 輔助變量的確定
        3.2.1 主成分分析方法簡介
        3.2.2 主成分分析步驟
        3.2.3 酚醛樹脂純度的主成分分析
    3.3 本章小結(jié)
第四章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)酚醛樹脂純度軟測量模型的建立
    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹及算法描述
        4.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法
        4.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程
        4.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法公式推導(dǎo)
    4.2 酚醛樹脂純度軟測量建模路線
    4.3 酚醛樹脂純度軟測量建模軟件分析
    4.4 酚醛樹脂純度軟測量模型結(jié)構(gòu)設(shè)計
    4.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序的實現(xiàn)
        4.5.1 網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和訓(xùn)練
        4.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真和預(yù)測
    4.6 本章小結(jié)
第五章 預(yù)測結(jié)果分析及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)化
    5.1 全元法與要元法模型預(yù)測結(jié)果的分析與對比
        5.1.1 全元法與要元法預(yù)測結(jié)果分析
        5.1.2 預(yù)測結(jié)果的對比
    5.2 基于標(biāo)準(zhǔn)差分進化算法的預(yù)測模型優(yōu)化
        5.2.1 標(biāo)準(zhǔn)差分進化算法描述
        5.2.2 DE算法參數(shù)設(shè)置及特點分析
        5.2.3 基于差分進化優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型
    5.3 酚醛樹脂純度軟測量模型優(yōu)化效果分析
    5.4 軟測量模型的校正
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
研究成果及發(fā)表的論文
作者及導(dǎo)師簡介
附件


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]一種改善BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的方法研究[J]. 高宇航.  微型機與應(yīng)用. 2017(06)
[4]一種融合AutoEncoder與CNN的混合算法用于圖像特征提取[J]. 劉興旺,王江晴,徐科.  計算機應(yīng)用研究. 2017(12)
[5]一種針對區(qū)間型數(shù)據(jù)的新主成分分析法[J]. 侯自盼,李生剛.  紡織高�；A(chǔ)科學(xué)學(xué)報. 2016(02)
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博士論文
[1]酚醛樹脂的接枝改性研究[D]. 劉洋.東北大學(xué) 2013

碩士論文
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[2]環(huán)氧改性酚醛樹脂的研究[D]. 曾莉.武漢工程大學(xué) 2015
[3]基于遺傳-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字的識別方法[D]. 張魁.西安科技大學(xué) 2012
[4]基于K均值聚類和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耐火材料損傷模式識別[D]. 李希.武漢科技大學(xué) 2012
[5]鑄造用粘合劑酚醛樹脂環(huán)境風(fēng)險評價的研究[D]. 余心固.大連海事大學(xué) 2012
[6]耐高溫酚醛模塑料的制備及熱性能研究[D]. 朱葉剛.浙江大學(xué) 2011



本文編號：3670173