聚氯乙烯(Polyvinyl Chloride,PVC)生產(chǎn)過程,是一個大規(guī)模的工業(yè)過程,而且具有非常復雜的化學反應�；谏a(chǎn)過程控制層面考慮,主要具有以下幾種特征,其中包括變量之間的強耦合性與非線性、系統(tǒng)參數(shù)的大時滯以及慢時變等,是一種十分常見的復雜被控對象。在生產(chǎn)過程中,也會具有很多的不確定性因素,如果仍采用傳統(tǒng)的控制方法,則無法使工業(yè)指標得到滿足,由于先進控制方法的出現(xiàn),則可以對這些復雜被控對象產(chǎn)生較佳的控制效果。提出一種基于數(shù)據(jù)降維聚氯乙烯生產(chǎn)過程神經(jīng)網(wǎng)絡軟測量建模方法。基于7種數(shù)據(jù)降維方法,對聚氯乙烯生產(chǎn)過程神經(jīng)網(wǎng)絡軟測量模型輸入高維數(shù)據(jù)進行降維,將聚合過程涉及到的現(xiàn)場數(shù)據(jù)均降至三維數(shù)據(jù),即在三維空間中作出所有數(shù)據(jù)點;采用多種方法實現(xiàn)了氯乙烯轉化速率的仿真研究與預測,主要包括梯度方法、動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡軟測量模型、聚類方法以及正交最小二乘法的RBF神經(jīng)網(wǎng)路等。仿真結果標明基于數(shù)據(jù)降維策略的聚氯乙烯生產(chǎn)過程神經(jīng)網(wǎng)絡軟測量建模方法能準確預測PVC聚合生產(chǎn)過程的各項指標,具有一定實際意義�；诰勐纫蚁┢徇^程和子空間建�；驹怼⒍嘧兞狂詈舷到y(tǒng)解耦方法及PID控制器參數(shù)整定方法,提出...

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
1.緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 聚氯乙烯生產(chǎn)過程工藝
    1.3 先進控制方法
    1.4 PVC生產(chǎn)過程中存在的問題
        1.4.1 聚合過程
        1.4.2 汽提過程
        1.4.3 精餾過程
    1.5 本文主要內容和結構安排
2.基于數(shù)據(jù)降維聚氯乙烯生產(chǎn)過程神經(jīng)網(wǎng)絡軟測量建模方法
    2.1 引言
    2.2 聚氯乙烯(PVC)聚合過程及軟測量模型結構
        2.2.1 PVC聚合過程工藝
        2.2.2 軟測量模型結構
    2.3 軟測量建模所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.3.2 動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡
    2.4 數(shù)據(jù)降維方法
        2.4.1 主成分分析
        2.4.2 局部保留投影
        2.4.3 核主成分分析
        2.4.4 期望最大主成分分析
        2.4.5 局部切空間排列
        2.4.6 T分布隨機鄰域嵌入
        2.4.7 鄰域保持嵌入
    2.5 仿真研究
    2.6 小結
3.基于子空間建模的聚氯乙烯汽提過程解耦控制
    3.1 引言
    3.2 PVC汽提過程
    3.3 聚氯乙烯汽提過程子空間建模
        3.3.1 子空間建模
        3.3.2 汽提過程建模
    3.4 多變量耦合系統(tǒng)解耦
        3.4.1 對角陣解耦
        3.4.2 前饋補償解耦
    3.5 PID控制
        3.5.1 PID控制策略
        3.5.2 PID控制器參數(shù)整定方法
    3.6 仿真研究
    3.7 小結
4.基于智能優(yōu)化算法的聚氯乙烯精餾過程PID控制
    4.1 引言
    4.2 PVC精餾過程
    4.3 優(yōu)化算法
        4.3.1 BFO算法
        4.3.2 PSO算法
        4.3.3 PSO-BFO算法
    4.4 仿真研究
    4.5 小結
5.結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況
致謝
作者簡介



本文編號：3817920