五大通用合成樹脂之一的聚乙烯（PE），由于其便宜的價(jià)格及優(yōu)秀的性能，被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)及日常生活中，在塑料工業(yè)中占有舉足輕重的地位。聚乙烯生產(chǎn)是典型的聚合反應(yīng)過程，具有高度復(fù)雜性、強(qiáng)關(guān)聯(lián)性和非線性的特征，建模過程復(fù)雜，而且一些重要參數(shù)無法在線測量，因此目前的控制手段以PID控制結(jié)合人工經(jīng)驗(yàn)為主，缺乏先進(jìn)的控制手段。如何在現(xiàn)有基礎(chǔ)上改善控制品質(zhì)，提高產(chǎn)品質(zhì)量，是亟待探索的問題，具有重要的社會經(jīng)濟(jì)價(jià)值。 本文嘗試對部分關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行模糊邏輯控制。模糊邏輯控制是建立在操作經(jīng)驗(yàn)和專家知識上的先進(jìn)控制方法，在處理模型的非線性，模型結(jié)構(gòu)和干擾的不確定性，模型的時(shí)變特性以及面臨復(fù)雜模型時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢。而聚乙烯在實(shí)際生產(chǎn)中是一個(gè)復(fù)雜、時(shí)變、大時(shí)滯的非線性模型，因此模糊邏輯控制在實(shí)際的生產(chǎn)過程中具有較好的應(yīng)用前景。模糊控制規(guī)則的選取、模糊變量的隸屬度函數(shù)參數(shù)的選擇主要依靠經(jīng)驗(yàn)，因此有必要對原有的模糊控制器進(jìn)行優(yōu)化�？紤]到模糊控制器的優(yōu)化涉及到大范圍、多參數(shù)、復(fù)雜和不連續(xù)的搜索，適合遺傳算法的特點(diǎn)。此外，遺傳算法的運(yùn)行僅由適應(yīng)度數(shù)值驅(qū)動而不需要被優(yōu)化對象的局部信息，和模糊控制類似，對模... 

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
致謝
第1章 緒論
    1.1 模糊邏輯控制簡介
        1.1.1 應(yīng)用及研究現(xiàn)狀
        1.1.2 模糊控制設(shè)計(jì)改進(jìn)方向
        1.1.3 基于線性低密度聚乙烯裝置的應(yīng)用前景
    1.2 遺傳優(yōu)化算法
        1.2.1 遺傳優(yōu)化算法現(xiàn)狀及改進(jìn)
        1.2.2 遺傳算法在模糊邏輯控制中的應(yīng)用
    1.3 聚乙烯生產(chǎn)參數(shù)控制
        1.3.1 聚乙烯生產(chǎn)現(xiàn)狀
        1.3.2 聚乙烯生產(chǎn)參數(shù)控制
    1.4 本課題的研究內(nèi)容及意義
第2章 聚合物質(zhì)量性能指標(biāo)的建模研究
    2.1 流化床機(jī)理的簡化
    2.2 動力學(xué)模型
    2.3 瞬時(shí)熔融指數(shù)模型的推導(dǎo)
    2.4 瞬時(shí)密度模型推導(dǎo)
    2.5 累積熔融指數(shù),密度模型的推導(dǎo)
    2.6 模型的簡化與參數(shù)校正
        2.6.1 模型簡化
        2.6.2 參數(shù)檢驗(yàn)
        2.6.3 參數(shù)校正
    2.7 本章小結(jié)
第3章 模糊邏輯控制器設(shè)計(jì)
    3.1 模糊控制器設(shè)計(jì)基礎(chǔ)
        3.1.1 模糊控制的特點(diǎn)
        3.1.2 模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
    3.2 模糊控制器設(shè)計(jì)
    3.3 基于LLDPE質(zhì)量性能指標(biāo)模型的仿真及控制
        3.3.1 常規(guī)PID控制
        3.3.2 二維模糊邏輯控制
        3.3.3 三維模糊邏輯控制
        3.3.4 改進(jìn)模糊邏輯控制
        3.3.5 并聯(lián)模糊邏輯控制
    3.4 本章小結(jié)
第4章 模糊邏輯控制器參數(shù)優(yōu)化
    4.1 遺傳算法基礎(chǔ)
        4.1.1 算法流程
        4.1.2 遺傳算法的特點(diǎn)
    4.2 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 參數(shù)編碼
        4.2.2 適應(yīng)度函數(shù)
        4.2.3 選擇算子
        4.2.4 交叉算子
        4.2.5 變異算子
    4.3 遺傳算法用于優(yōu)化LLDPE質(zhì)量性能指標(biāo)模糊控制器參數(shù)
    4.4 遺傳算法的改進(jìn)
    4.5 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論和展望
參考文獻(xiàn)
作者讀研期間參與的科研項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于進(jìn)化算法的優(yōu)化平臺設(shè)計(jì)[J]. 劉紅星,肇瑩,朱博,高敦堂.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2007(01)
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[3]一個(gè)基于遺傳算法的仿真優(yōu)化包的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 姜昌華,胡幼華.  計(jì)算機(jī)仿真. 2006(12)
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碩士論文
[1]一類非線性不確定時(shí)滯系統(tǒng)的滑�？刂芠D]. 趙飛.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006
[2]基于遺傳算法的水庫優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 陳玉芬.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2006



本文編號：3701880