检索结果-南通市图书馆

作者：吴海燕北京化工大学

学位级别：硕士

本文主要研究利用神经网络建立聚合反应过程分子量分布模型和实施控制的方法。由于聚合反应机理的多样性和随机性,使聚合物由许多具有相同重复单元但不同链长的分子组成,形成分子量分布,它对聚合物的质量有关键影响。对分子量分布的在... 详细信息

本文主要研究利用神经网络建立聚合反应过程分子量分布模型和实施控制的方法。由于聚合反应机理的多样性和随机性,使聚合物由许多具有相同重复单元但不同链长的分子组成,形成分子量分布,它对聚合物的质量有关键影响。对分子量分布的在线控制是提高聚合物微观质量的重要手段,目前尚无具有普适性的方法提出。由分子量分布作为控制对象输出的系统不同于其他系统,其被控参数不是常规的单参数或多参数变量,而是一组高度关联的参数集合。本文首先研究使用组合B样条神经网络建立分子量分布的静态模型,并基于此,利用最优化方法推导出控制策略,应用于实验室规模的苯乙烯聚合反应仿真研究,收到了很好的控制效果。在实现静态建模和控制的基础上,本文着重研究建立聚合物分子量分布动态模型以及实现控制的方法。首先使用B样条神经网络描述链长与分子量分布之间的非线性关系,其次选择可描述动态特性的线性递归神经网络表示控制变量与网络输出的函数关系。而网络输出可视为B样条神经网络的权值,它与网络基函数(B样条函数)之间可构成因子组合的线性形式,由此可把输入变量与分子量分布输出之间的关系以解析形式表示出来。把它代入控制目标函数中,通过最优化方法求解,推导出控制策略。将动态建模和控制策略应用于苯乙烯聚合反应过程,仿真研究结果可以证明方法的可行性。

关键词：分子量分布神经网络建模控制

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多模具约束的并行多机E/T调度问题的研究

多模具约束的并行多机E/T调度问题的研究

作者：亓宝梁北京化工大学

学位级别：硕士

自80年代初,Graham和Graves发表了机器调度的综述性文章以来,有关机器调度问题的研究越来越受到人们的重视,目前已经取得了一定的进展。机器调度问题不仅有着丰富的研究内容,同时又是一个在机械制造、逻辑、计算机结构、交通运输、航空... 详细信息

自80年代初,Graham和Graves发表了机器调度的综述性文章以来,有关机器调度问题的研究越来越受到人们的重视,目前已经取得了一定的进展。机器调度问题不仅有着丰富的研究内容,同时又是一个在机械制造、逻辑、计算机结构、交通运输、航空航天等方面有着广泛应用前景的研究领域。因此有关机器调度问题的研究更加具有吸引力和挑战性。本文主要研究了有模具数限制并带有公共交货期的并行多机E/T调度问题,最小化目标包括了提前/拖期惩罚、交货期成本。基于这种模型,先后提出了将模具作为生产成本的综合优化方法以及在并行多机生产过程中发生机器或模具损坏的情况下进行快速分析和再调度的方法。通过对单机E/T调度问题上已经得到的一些理论成果的研究和总结,设计了多模具并行多机E/T调度问题中公共交货期的估计方法和排序工件的启发式方法。然后利用遗传算法并结合启发式方法及模拟退火法分别对该问题的三种不同情况下的数学模型进行了优化仿真验证,针对该数学模型的特点采用了特殊的编码、解码方法,交叉、变异算子和修复染色体的方法,优化结果表明本文的方法是比较有效的。

关键词：并行多机E/T调度,公共交货期,模具约束,遗传算法,启发式规则,模拟退火法

自抗扰控制器在CSTR上的应用及其参数整定方法研究

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自抗扰控制器在CSTR上的应用及其参数整定方法研究

作者：董超北京化工大学

学位级别：硕士

自抗扰控制器（ADRC）是由韩京清教授在80年代提出的一类新型控制器，它通过新型的非线性反馈结构及相应的非线性控制律，对许多原本难以控制的非线性系统进行了有效的控制，在应用上也取得了有效的成果。但同时，自抗扰控制器存在着参... 详细信息

自抗扰控制器（ADRC）是由韩京清教授在80年代提出的一类新型控制器，它通过新型的非线性反馈结构及相应的非线性控制律，对许多原本难以控制的非线性系统进行了有效的控制，在应用上也取得了有效的成果。但同时，自抗扰控制器存在着参数过多，不易整定的缺陷，因此在后来的发展中，一部分学者将控制器中原本的非线性部分重新改造为线性部分，出现了新型的线性自抗扰控制器及其众多改型，在控制器阶次、结构、非线性部分上发展出各种不同的形式。本文在充分研究自抗扰控制器的基础上，做出了如下工作：首先，对于几种不同的结构的自抗扰控制器，在原理和结构上进行了深入的研究，对其中各部分的形式及其作用进行了分析，同时在MATLAB环境下，进行控制器的仿真实验研究，验证了自抗扰控制器的有效性，得到了一定的参数整定经验。其次，对于一个典型的工业对象（CSTR）中进行的聚丙烯聚合反应过程进行了分析，对反应温度和反应釜液位实施了三种类型的自抗扰控制实验，并与典型的PID控制器进行了对比，从而验证了自抗扰控制器的使用效果和应用广泛性。并在MATLAB仿真和MPCE实验平台工作基础上，总结出一般自抗扰控制器的参数经验整定方法。最后，对现有的几种常用自抗扰控制器参数整定方法进行了研究，并总结了它们的各类优点与缺点。在对常用的Z-N继电法进行PID参数整定方法研究的基础上，尝试了一种自抗扰控制器的参数整定方法。分析和推导了自抗扰控制器对标准二阶对象控制的基础理论，在仿真和实验的基础上，总结出相应的整定公式，提出了新的参数整定方法。

关键词：自抗扰控制器 CSTR 参数整定 ZN法继电器

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基于判别分析和二阶网络的新型HME建模

基于判别分析和二阶网络的新型HME建模

作者：张继宾北京化工大学

学位级别：硕士

建模是分析问题和解决问题的一种重要的手段。对于复杂且具有严重非线性的系统，应用一般的单模块的神经元网络建立的系统模型往往不能满足要求。因此，本文在动态委员会机器的框架基础上，结合判别分析和单模块二阶神经元网络的优势，... 详细信息

建模是分析问题和解决问题的一种重要的手段。对于复杂且具有严重非线性的系统，应用一般的单模块的神经元网络建立的系统模型往往不能满足要求。因此，本文在动态委员会机器的框架基础上，结合判别分析和单模块二阶神经元网络的优势，建立了一种具有训练速度快、泛化能力强、对复杂函数逼近能力强等优点的组合网络——新型分层混合专家网络。分层混合专家各个模块的性能直接影响网络的整体性能。在新型分层混合专家模型中，专家网络采用二阶网络模型;以判别分析为基础，借鉴模块化设计理念，改进了门网结构。这种门网抛弃了传统网状结构，结构清晰，模块分工明确，训练参数少。专家和门网模块的改进与设计，从根本上降低了分层混合专家网络的训练难度，提高了网络的训练速度和泛化能力。以典型的包含严重非线性的化工过程——pH值混合槽为仿真对象，对新型分层混合网络模型进行实验。结果表明：利用这种新的网络模型，对于静态系统过程和动态系统过程，都有很快的学习速度和较高的精度逼近系统模型。针对这种新型物理模型结构的分层混合专家网络应用和实现，在算法方面，提出了划分输入空间的交叉分类模式，并采用分步训练的方式对整个网络训练。首次提出负数概率概念，并建立了合理的门网数学模型，以降低模型误差。在BP算法中加入了自适应方法，并给出了相应的准则;对初始权值的设计进行了初步探讨，给出了初始权值选择方法。以pH值混合槽模型为仿真对象进行实验，实验结果表明，算法各方面的改进和设计，有效的降低了网络的训练难度和模型误差，提高了模型的逼近精度，说明了方法改进的有效性。基于新方法的新型分层混合专家模型网络融合了各种方法的优点，具有学习速度快、逼近精度较高、泛化能力好、网络的复杂度低和令人满意的动态组合网络的整体性能，实验证明，它适合解决环境信息复杂、背景知识不清楚和推理规则不明确的建模问题，为解决现实中困难的建模问题提供了一种行之有效的方法。

关键词：建模分层混合专家门网判别分析二阶网络负数概率交叉分类分步训练

灰箱建模方法研究及其在间歇反应过程中的应用

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灰箱建模方法研究及其在间歇反应过程中的应用

作者：孙娅苹北京化工大学

学位级别：硕士

间歇反应过程在化学工业过程中占有十分重要的地位。由于间歇过程具有很强的非线性、缺少稳态操作条件、反应过程的不确定性、未知扰动、过程变量的限制和有限的在线测量信息等特性,不易建立准确的数学模型。本文研究的灰箱建模方法,就... 详细信息

间歇反应过程在化学工业过程中占有十分重要的地位。由于间歇过程具有很强的非线性、缺少稳态操作条件、反应过程的不确定性、未知扰动、过程变量的限制和有限的在线测量信息等特性,不易建立准确的数学模型。本文研究的灰箱建模方法,就是针对这一类复杂的非线性动态系统的建模问题而进行,以制备橡胶硫化促进剂的间歇缩合反应过程作为建模对象进行模型验证。本文的主要内容包括：以机理分析和神经网络建模为基础,结合灰箱建模思想,研究了误差补偿的灰箱建模方法(Grey-box Modeling with Error Compensation, GMEC)。该方法首先利用了系统分解思想,将复杂系统分解为线性部分和非线性部分;其次,针对系统特性,在机理分析基础上,采用对角递归神经网络(DRNN)建立线性部分的系统模型;然后,结合误差补偿思想将实际系统与线性部分模型输出的差值作为非线性部分的神经网络的训练目标,同时建立线性部分与非线性部分的关联关系,从而建立系统的输入输出模型。本文提出了一种新的灰箱建模方法：基于反应基元(Fundamental Genes, FG)的建立复杂非线性系统模型的灰箱建模方法(Grey-box Modeling Based on Fundamental Genes, GMFG)。该方法首先根据先验知识及系统特性分析引入过程的初始反应基元,并以此为出发点建立结构逼近神经网络模型(Structure Approaching Neural Network, SANN),实现基元之间的关联,赋予网络节点实际的物理意义;然后通过提出的最小化预测误差,结合逐步回归分析方法(Stepwise Regression Analysis, SRA)选择最优反应基元,优化网络结构,建立起表示系统变量关系的灰箱模型。在基于反应基元的灰箱建模方法的基础之上进行改进,提出了改进的基于反应基元的智能灰箱建模方法(Improved Grey-box Modeling Based on Fundamental Genes, IGMFG)。该智能灰箱建模方法首先构建候选反应基元池,然后通过粒子群优化算法优化选择最优反应基元来建立系统模型。在建模过程中,保留GMFG的优点的同时,对GMFG建模方法的初始化反应基元和优化选择最优基元这两大方面进行了改进。以实验室制备橡胶硫化促进剂的间歇缩合反应过程作为建模对象,对上述三种灰箱建模的仿真结果,从建模精度、“白箱化”程度,以及优缺点等方面进行分析和比较,并与黑箱建模的并联神经网络建模结果进行比较,表明了这三种灰箱建模方法的可行性和高效性,同时也证明了引入反应基元的建模思想对化工过程或对象的“白箱化”建模的创新性和重要性。最后的部分是对灰箱建模中还需深入研究的问题进行总结和展望。

关键词：灰箱建模化工过程建模非线性动态系统系统辨识结构逼近神经网络间歇反应混合神经网络建模建模方法

建立PVA醇解度软仪表及回收塔优化控制的研究

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建立PVA醇解度软仪表及回收塔优化控制的研究

作者：周淑云北京化工大学

学位级别：硕士

本文首先以北京有机化工厂多品种车间的聚乙烯醇(PVA)生产过程为研究对象，在机理分析的基础上，分别采用最小二乘回归和BP神经元网络的方法建立了测量PVA醇解度的软仪表。在研究、分析了BP网络训练精度和泛化能力关系的基础上，找到了B... 详细信息

本文首先以北京有机化工厂多品种车间的聚乙烯醇(PVA)生产过程为研究对象，在机理分析的基础上，分别采用最小二乘回归和BP神经元网络的方法建立了测量PVA醇解度的软仪表。在研究、分析了BP网络训练精度和泛化能力关系的基础上，找到了BP网络的最佳权值。由于静态BP网络的输入变量集比较全面地反映了PVA反应的信息，它和最小二乘回归法建立的软仪表相比，性能更加可靠，在日常工艺生产中有一定的参考价值。其次，本文针对北京有机化工厂回收工段精馏三塔的精馏过程，采用了采样型可变偏置控制，结合均匀调节、前馈调节等方法，实现了过程的优化节能控制。通过考核，表明节能效果比较好。针对实际运行过程中存在的问题，本文提出了一些改进方法。

关键词：软仪表最小二乘回归人工神经元网络醇解度优化控制

利用结构分解和参数分解的灰箱建模方法建立化学反应器模型

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利用结构分解和参数分解的灰箱建模方法建立化学反应器模型

作者：刘华北京化工大学

学位级别：硕士

在科学技术日益蓬勃发展的今天,化学工业作为国民经济支柱产业之一的地位也日渐重要。但是化工过程本身原理复杂,模型结构以及参数难以获取,反应具有非线性,时变性等特点,而且部分过程数据无法通过传感器准确的在线获取。这一系列原因... 详细信息

在科学技术日益蓬勃发展的今天,化学工业作为国民经济支柱产业之一的地位也日渐重要。但是化工过程本身原理复杂,模型结构以及参数难以获取,反应具有非线性,时变性等特点,而且部分过程数据无法通过传感器准确的在线获取。这一系列原因使得化工过程建模成为工业生产过程的一个瓶颈。因此,如何提高化工模型的精度和可推广性已成为化学工业生\产领域的一个重点和难点。这对于提高化工生产效率,增加生产过程的安全性,减少原材料损耗,提高企业的核心竞争力都有十分重要的意义。本文针对化工反应过程,提出一种新的基于结构分解和参数分离的灰箱建模方法。化学反应器是化工生产过程中的关键设备,论文研究针对连续搅拌釜式反应器(CSTR)展开。许多CSTR都具有以下特点：其反应机理已知,可通过物料守恒和热量守恒方程及Arrhenius方程描述,但其中重要参数各异且未知。建立CSTR模型,应当充分利用上述特点,构成模型的结构框架,并在辨识模型参数时,保留其中已知参数,只对未知参数辨识。总之,所提方法尽最大可能利用系统的先验知识,提升了模型的可靠性和精度。论文首先以一个较简单的CSTR(只含一种反应速率)研究建模方法,然后扩展到较复杂的(具有多个反应速率)CSTR反应过程,最后探讨了使用该方法建立聚合反应过程分子量分布数学模型的途径。仿真研究结果表明,所提方法具有可行性,建立的结构逼近灰箱模型具有较高的可靠性,在与某些灰箱建模方法的比较中,显示出更好的泛化能力和精度。

关键词：灰箱建模 CSTR 聚合反应分子量分布建模

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针对三种类型化工过程的灰箱建模方法探讨

针对三种类型化工过程的灰箱建模方法探讨

作者：雷晓义北京化工大学

学位级别：硕士

在经济与科技高速发展的今天，化工行业对国家的发展仍然起着举足轻重的作用。虽然自控技术在近几十年取得了显著的进步并且在各行各业得到了很大的应用，但是对存在参数未知、结构未知及非线性严重且不易实现对象建模的化工过程进行有... 详细信息

在经济与科技高速发展的今天，化工行业对国家的发展仍然起着举足轻重的作用。虽然自控技术在近几十年取得了显著的进步并且在各行各业得到了很大的应用，但是对存在参数未知、结构未知及非线性严重且不易实现对象建模的化工过程进行有效的控制仍然是一个难题。因此，为了实现化工过程对象的有效控制，实现生产效率的提高以及达到节能减排和资源有效利用等的生产要求，首先要解决的问题就是如何合理的建立化工对象的模型。本文针对三种类型化工对象展开建模，即对象结构已知而部分参数未知、对象结构和参数均部分未知、对象结构和参数均未知的情况。主要的灰箱建模思想是将回声状态网络（ESN）、先验知识以及根据物理化学定律挖掘的反应基元等元素进行合理的结合，进而实现化工对象的灰箱建模。此外，考虑到不同类型对象的特点，又利用了其他灰箱建模方法进行了对象建模的探讨。本文主要包含以下几个方面内容： 1、提出了ESN的迭代改进算法。分别将带遗忘因子的递推最小二乘（FFRLS）和无先导卡尔曼滤波（UKF）用于ESN的权值训练。考虑到ESN是一种新型的动态神经网络，具有很强的非线性逼近能力。此外，状态池可以根据实际的需要进行稀疏连接等。因此将ESN用于本文的灰箱建模当中。但是ESN的传统训练方法存在以下不足之处：首先所需训练样本数据较大。其次由于训练是通过一次求逆得到的，所以在数据所构成矩阵不可求逆等情况下，应用此方法进行权值的训练会受到限制。再次这样的训练方法不能应用于在线建模和辨识的地方，不利于建模方法的扩展。为了能够很好的将ESN应用于后续化工对象建模当中，提高建模的精度和扩展建模方法的应用范围。本文将FFRLS和UKF分别应用于ESN输出神经元为线性和非线性函数的权值的训练中。通过对黑箱模型的训练仿真实验，说明了上述方法对ESN训练不仅提高了建模精度、实现了在线更新，而且优于ESN传统的训练方法。 2、针对结构已知、参数部分未知的过程对象提出了，基于结构和参数寻优的灰箱建模方法、基于ESN和结构逼近的灰箱建模方法以及基于黄金分割的在线修正算法。基于结构和参数寻优的灰箱建模方法是一种利用NPSO算法和对象结构相结合的灰箱建模方法。此方法在保持已知的机理结构和参数的情况下，通过NPSO的全局搜索能力对模型的未知参数进行寻优搜索，进而建立对象的灰箱模型。基于ESN和结构逼近的灰箱建模方法：首先对于未知的参数进行经验给定。其次充分利用ESN的特点，将对象结构和参数融入到状态池内，以实现结构上逼近原型模型。最后通过训练模型的输出权值弥补经验参数给定造成的建模误差。本文应用上述改进的训练方法完成对权值的训练。针对输入信号超出其范围，造成模型输出误差较大时，本文对已建灰箱模型的可测变量进行实时监测，当出现较大偏差时，利用黄金分割法对关键参数进行修正，进而使模型输出的误差减小。 3、针对结构和参数均部分未知的过程对象，提出了基于迭代线性化和结构逼近的灰箱建模方法、基于对数线性化的结构及参数辨识的灰箱建模方法。基于迭代线性化和结构逼近的灰箱建模方法：首先通过迭代线性化的方法对对象的未知结构部分进行处理。其次将对象的已知结构和处理过的部分融入到ESN的状态池内。最后利用FFRLS算法对ESN的状态池内权值进行训练，进而实现灰箱建模。基于对数线性化的结构及参数辨识的灰箱建模方法：首先保留已知的结构部分，对于未知的部分进行对数线性化处理。其次利用FFRLS算法对结构未知部分进行辨识。最后利用FFRLS算法对于参数未知部分进行辨识，进而实现对象的灰箱建模。 4、针对结构及参数均未知的对象，提出了基于ESN和基元的灰箱建模方法。在此灰箱建模方法建模的过程中首先对建模对象进行特性分析。其次根据分析结果以及相关理论知识挖掘反应所需的关键基元。然后将所获基元作为ESN状态池内的状态，赋予节点实际的意义。最后通过训练输出权值弥补建模过程中的误差，进而实现灰箱建模。最后针对本文建模方法未能解决的部分问题进行了阐述。

关键词：灰箱建模 CSTR ESN FFRLS 化工过程建模

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催化裂化反应故障诊断系统的研究与开发

催化裂化反应故障诊断系统的研究与开发

作者：郑璇北京化工大学

学位级别：硕士

在工业自动化程度日益提高的今天,安全生产问题越来越得到重视。催化裂化流程作为炼油过程的龙头,其安全稳定的生产是保证石化企业经济效益与社会效益的基础。本文以炼化工业中易发生事故的催化裂化装置为对象,设计故障诊断专家系统,利... 详细信息

在工业自动化程度日益提高的今天,安全生产问题越来越得到重视。催化裂化流程作为炼油过程的龙头,其安全稳定的生产是保证石化企业经济效益与社会效益的基础。本文以炼化工业中易发生事故的催化裂化装置为对象,设计故障诊断专家系统,利用Visual Prolog语言实现并通过实例仿真测试,最终达到该系统能够对多数异常工况推理分析,及时查找出故障原因,提供相应的处理措施。本论文的主要研究成果包括以下几个方面:1、全面了解和掌握催化裂化装置的工艺流程及其故障情况,收集和整理大量的故障知识和规则。根据催化裂化的流程特点和装置结构功能将其划分为5个部分,从而使系统条理化,便于管理。2、以催化裂化装置为对象,使用基于产生式规则推理的专家系统故障诊断方法,结合Visual Prolog语言在知识表示与逻辑推理的优势设计故障诊断系统。3、根据知识的特性将故障征兆分为来自现场的报警和来自不可监控的信息两类,使诊断依据更丰富,可以在线和离线故障诊断;加入了参数输入环节,使系统更加灵活,便于使用;加入了案例查询和历史故障记录功能,便于总结、管理和维护。4、结合Visual Prolog编程原理从软件功能设计及VIP编程的角度对该催化裂化故障诊断系统进行介绍,并就各个模块的设计与开发进行具体的讨论。5、以“化工过程及系统控制仿真实习系列软件”中的FCCU软件通过几个故障实例测试本故障诊断系统的性能。实现该系统能够在催化裂化生产过程发生故障的前后,正确推理出故障原因并给出相应的处理措施,以达到安全生产和指导操作的目的。

关键词：故障诊断催化裂化专家系统 Visual Prolog语言

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GPU加速全局光照与红外多点触摸系统研究

GPU加速全局光照与红外多点触摸系统研究

作者：王维翊北京化工大学

学位级别：硕士

虚拟植物生长(植物生长建模)研究是伴随着计算机科学、仿真科学及农林业科学等多个领域的发展而产生的一门交叉性学科。其主要研究目的和工作为：探索植物生长机理并在计算机中对该机理进行重建与仿真,从而进一步指导农林业及相关技术(... 详细信息

虚拟植物生长(植物生长建模)研究是伴随着计算机科学、仿真科学及农林业科学等多个领域的发展而产生的一门交叉性学科。其主要研究目的和工作为：探索植物生长机理并在计算机中对该机理进行重建与仿真,从而进一步指导农林业及相关技术(地理信息系统、水土保持、沙漠化、数字城市等)的发展。在虚拟植物仿真中,光照的模拟是最重要的环节之一,除视觉效果模拟外,更重要的意义在于研究光照对植物生长过程的影响。本论文第一部分将计算机图形学全局光照理论、并行计算技术与虚拟植物生长相结合,探讨适合于虚拟植物的光照仿真模型及相应算法。该部分主要工作如下：1、研究辐射度算法及其在GPU上的并行实现;2、研究光子映射算法及其在GPU上的并行实现,并探讨其在三维虚拟植物上的应用;3、编写三维植物可视化及光照模拟软件wxVisualPlant。近年来多点触摸操控系统由于其高操作维度及更直观的操作模式,已成为人机交互的一个重要研究方向。在大尺寸交互平台(区别于手持设备)中,由于成本及可靠性等多方面原因,不适宜采用传统的电容式和电阻式多点触摸屏。本论文第二部分研发了基于红外光线、计算机视觉、图像处理等技术的多点触摸操控平台,并基于TUIO协议实现了该操控平台与虚拟现实软件的结合。该部分主要工作如下：1、研究并设计基于红外光的多点操控平台硬件及相关触摸识别系统;2、研发基于上述硬件平台及TUIO协议的控制驱动;3、该系统与虚拟现实应用的结合研究。

关键词：虚拟植物全局光照 GPU计算多点触摸虚拟现实