模糊神经网络在精馏过程中的应用研究

发布时间：2017-03-28 15:18

  本文关键词：模糊神经网络在精馏过程中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文运用模糊神经网络知识,以酒精精馏塔为研究对象。针对酒精精馏塔系统模型复杂、系统具有时变性和系统变量的耦合性问题,研究把模糊神经网络运用到酒精精馏塔的建模和控制中。针对精馏塔系统模型复杂的问题,采取了建立精馏塔的机理-模糊神经网络的混合建模方法。分析机理模型,建立模糊神经网络补偿模型;把机理模型和模糊神经网络模型相结合建立稳态混合模型;MATLAB环境下测试混合模型,得出混合模型与实际系统之间的温度误差在?1℃,得出稳态混合模型能够较好地跟随实际系统稳态状态。针对精馏塔系统时变性的问题,利用模糊神经网络自调整PID控制器对系统进行控制。以酒精精馏塔塔顶温度系统为研究对象,在MATLAB环境下,仿真研究表明模糊神经网络自调整PID控制方法比传统PID控制更能满足精馏塔塔顶温度系统时变性的特点。针对精馏塔系统耦合性问题,利用模糊神经网络自调整PID控制器加模糊神经网络解耦器的控制方案。以精馏塔塔顶温度和塔底温度系统为研究对象,在MATLAB环境下,将模糊神经网络自调整PID控制器加解耦器的控制方案与传统PID控制器加解耦器的方案进行仿真对比,仿真研究表明此方案不仅能解决系统耦合性问题也能解决时变性问题。
【关键词】：模糊神经网络 精馏 建模 时变性 耦合性
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ051.81;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-13
• 1.1 选题背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 精馏过程的研究现状10-11
• 1.2.2 模糊神经网络的研究现状11-12
• 1.3 论文的主要内容12-13
• 2 精馏塔的混合模型13-37
• 2.1 精馏过程的建模方法13-14
• 2.2 机理模型14-26
• 2.2.1 精馏塔机理建模原理14
• 2.2.2 精馏过程分析14-19
• 2.2.3 机理建模的重要性19-20
• 2.2.4 机理模型的简化建立20-21
• 2.2.5 简化机理模型的计算21-26
• 2.3 模糊神经网络补偿模型26-30
• 2.3.1 模糊神经网络的结构原理26-28
• 2.3.2 模糊神经网络的学习方法28-30
• 2.3.3 模糊神经网络的建模步骤30
• 2.4 精馏塔的模糊神经网络-机理混合模型30-36
• 2.4.1 混合模型的建立30-31
• 2.4.2 混合模型的仿真31-36
• 2.5 本章小结36-37
• 3 模糊神经网络在精馏时变控制中的研究37-53
• 3.1 精馏塔系统的特点37
• 3.2 酒精精馏塔塔顶温度控制37-38
• 3.2.1 塔顶温度控制的变量选取37
• 3.2.2 酒精精馏塔塔顶温度研究模型的选取37-38
• 3.3 传统PID在塔顶温度控制中的研究38-41
• 3.3.1 传统PID基本原理38-40
• 3.3.2 传统PID在精馏塔塔顶温度控制中的仿真研究40-41
• 3.4 模糊神经网络在塔顶温度控制中的研究41-52
• 3.4.1 RBF神经网络的结构和学习方法41-43
• 3.4.2 RBF神经网络的辨识效果43-44
• 3.4.3 模糊神经网络自调整PID的基本原理44-49
• 3.4.4 模糊神经网络自调整PID对塔顶温度控制的仿真研究49-52
• 3.5 本章小结52-53
• 4 模糊神经网络在精馏解耦控制中的研究53-67
• 4.1 解耦基本方法简介53-54
• 4.2 模糊神经网络解耦54-55
• 4.3 精馏塔塔顶和塔底温度的控制模型55-56
• 4.3.1 塔顶度和塔底温度控制分析55
• 4.3.2 塔顶温度和塔底温度控制研究模型的选取55-56
• 4.4 模糊神经网络解耦器的设计56-60
• 4.4.1 模糊神经网络解耦的基本理论56-57
• 4.4.2 模糊神经网络解耦器的具体实现57-59
• 4.4.3 精馏塔温度模型对模糊神经网络解耦器的仿真测试59-60
• 4.5 塔顶和塔底温度的传统PID模糊神经网络解耦控制仿真60-62
• 4.6 塔顶和塔底温度的FNN-PID模糊神经网络解耦控制仿真62-66
• 4.7 本章小结66-67
• 5 结论67-69
• 5.1 总结67-68
• 5.2 展望68-69
• 参考文献69-71
• 致谢71

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