内部热耦合节能过程RBF先控策略研究

【摘要】：精馏操作是石油化工领域中应用最为广泛、也是能源消耗最为巨大的一个单元操作,在化工生产过程中占据非常关键的地位。内部热耦合精馏节能技术到目前为止是所有精馏节能技术里面节能效果最好、潜力最大的节能方案,引来了国际上众多著名学者的关注,它的研究目前正处在精馏节能的最前沿,节能技术的众多专家都关注过该领域,而精馏节能技术的主流学者全部都在该领域从事研究。但是由于内部热耦合精馏的机理特别复杂,该过程动态具有强病态非线性,以及变量之间的强耦合性和对干扰的高度敏感性。但由于内部热耦合精馏机制特别复杂,具有很强的病态非线性、对干扰的高灵敏度以及强耦合性。这就对内部热耦合精馏塔的控制带来了很大困扰,国内外到目前为止的研究都是基于机理模型的控制研究,但是由于机理建模时间长,在线校正比较困难,不适合在线运行。因此本文尝试从机器学习的角度来进行建模控制,考虑从RBF机器学习的角度来解决此控制方案。本文主要对内部热耦合精馏过程节能的RBF先进控制研究,试图找到一个或多个优良的RBF控制解决方案,提供给这个新技术产业化的支持。主要的工作与成果如下： 1.针对内部热耦合精馏这个极具节能潜力的对象,研究了国内外关于内部热耦合精馏的控制策略,并提出了RBF神经网络内模控制方案,通过苯一甲苯物系为研究实例,结果表明,与传统的PID控制和一般IMC控制方案相比RBF-IMC具有更好的控制效果。。 2.针对神经网络模型建立过程中的研究,提出了一种基于减聚类、梯度下降和PSO优化的混合算法,通过与常规RBF的比较,表明了PSO-RBF-IMC控制算法的有效性,能够更好的跟踪输出和拥有更好的精度。 3.基于对内模结构的国内外现状研究,考虑在传统的内模结构上加入一个反馈滤波器来进行精度和鲁棒性的权衡,克服RBF-IMC干扰下的模型失配,研究结果表明新的控制方案TDOF-PSO-RBF-IMC具有更好的控制效果和优势。 【关键词】：内部热耦合精馏塔 RBF神经网络 内模控制
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TQ053.5
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-25
• 1.1 节能研究背景和现状9-10
• 1.2 精馏节能技术10-12
• 1.3 内部热耦合精馏节能技术12-16
• 1.4 国内外热耦合精馏的先进控制研究16-18
• 1.5 内模控制的研究现状18-19
• 1.6 神经网络内模控制19-24
• 1.6.1 神经网络理论19
• 1.6.2 神经网络的功能和特点19-20
• 1.6.3 径向基函数网络20-21
• 1.6.4 径向基函数网络的结构21-23
• 1.6.5 神经网络在内模控制中的应用23-24
• 1.7 小结24-25
• 第2章 内部热耦合精馏塔的神经网络内模控制25-59
• 2.1 内部热耦合精馏塔的模型特性25-26
• 2.2 内模控制系统的结构和原理26-28
• 2.3 实际内模控制器28-29
• 2.4 神经网络模型29-34
• 2.4.1 RBF神经网络模型29-34
• 2.5 神经网络内模控制34-46
• 2.5.1 内部模型(正模型)的建立36-42
• 2.5.2 内模控制器(逆模型)建模42-46
• 2.6 基于PSO的RBF神经网络优化46-49
• 2.7 控制效果与分析49-56
• 2.7.1 伺服响应50-51
• 2.7.2 定值响应51-56
• 2.8 小结56-59
• 第3章 二自由度神经网络内模控制方案59-69
• 3.1 引言59
• 3.2 二自由度内模控制结构59-61
• 3.3 内模控制器的设计61-62
• 3.3.1 前馈控制器G_c的设计61
• 3.3.2 反馈滤波器G_f的设计61-62
• 3.4 控制效果及对比62-67
• 3.4.1 伺服响应62-64
• 3.4.2 定值响应64-67
• 3.5 小结67-69
• 第4章 总结与展望69-71
• 4.1 全文总结69-70
• 4.2 研究设想与展望70-71
• 参考文献71-78
• 作者攻读硕士期间的主要成果78

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