【摘要】：石油化工與人類的生活息息相關(guān),為了更合理的開發(fā)和更有效的利用有限資源,克服傳統(tǒng)方法的不足與缺陷,化工相關(guān)領(lǐng)域的研究不斷地與各種新興學(xué)科結(jié)合。隨著工業(yè)4.0概念的提出與發(fā)展,在這些新興學(xué)科領(lǐng)域里,自動控制技術(shù)起到越來越關(guān)鍵的作用,甚至成為衡量化工過程工業(yè)現(xiàn)代化程度的一個重要標(biāo)準(zhǔn)之一。在化工生產(chǎn)過程中,用到了各種原理復(fù)雜的過程設(shè)備,這些設(shè)備往往在機(jī)理上伴隨著非線性、強(qiáng)耦合等特征,難以用傳統(tǒng)的方法進(jìn)行建模與控制,本文針對這一情況,以最為常見的化工設(shè)備—連續(xù)攪拌反應(yīng)釜(Continuous stirred tank reactor,CSTR)為例,進(jìn)行了模型導(dǎo)向的控制器設(shè)計方法研究。CSTR應(yīng)用廣泛,具備著成本低、換熱能力強(qiáng)和產(chǎn)品穩(wěn)定等優(yōu)點,但是另一方面,在建�？刂祁I(lǐng)域,它也存在著十分典型的非線性特征,所以,對CSTR這一具有代表性的化工設(shè)備進(jìn)行建�？刂蒲芯�,不但可以提高其設(shè)備自身的運行質(zhì)量,提升操作穩(wěn)定性,還可以為更多具有非線性特征的化工過程設(shè)備建模與控制研究提供參考與經(jīng)驗,有一定的理論和學(xué)術(shù)價值。本文主要采用了三種不同的方法,依次是基于U模型的控制方案,基于多變量離散模型的控制方案以及基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的控制方案,分別進(jìn)行了一系列針對CSTR的控制器設(shè)計研究,并通過相應(yīng)的計算機(jī)仿真,驗證了在一定假設(shè)條件下,各個方法的可行性與有效性,并分析利弊。結(jié)果表明,通過合理的辨識模型進(jìn)行控制器設(shè)計的思路在面對復(fù)雜的化工過程設(shè)備時,是一種可行且有效的方案,并且應(yīng)用十分靈活,具有一定的應(yīng)用價值。
【圖文】：

5.1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)一個基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 5-1。圖5-1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型Fig5-1 Basic model of RBF neural network它包含三個層次，輸入層、輸出層和中間層，輸入層接受 d 個輸入變量1 2( ) [ ( ), ( ), , ( )]Tdx k x k x k x k，k 代表采樣次數(shù)。中間層含有hn 個單元，每個單元要根據(jù)基函數(shù)來處理本次的所有輸入信息。輸出層計算中間層輸出的加權(quán)和來作為整個網(wǎng)
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)(華東)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TQ052.5;TE65

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本文編號：2656643