氯碱生产过程多参数优化控制的研究

发布时间：2022-11-10 18:51

　　氯碱工业属于高能耗产业,亦是国民生活中一个重要的支柱产业。为了降低生产过程中的能耗,对于氯碱电解过程的优化控制尤为重要。由于电解过程尤为复杂,化学性质以及变量很多,所以建立一个氯碱多参数优化控制系统,以达到节能降耗的目的是需要研究的重点。本文首先分析了氯碱电解过程中电流效率以及直流电耗的影响因素,和其适用于生产范围的控制条件,然后根据生产数据利用核主元素法进行分析,得出了三个主要的影响因素。由于机理模型构建起来很复杂,而且达不到想要的控制效果,选择了Elman神经网络对其进行了模型建立。建立好神经网络模型后,为了提高控制精度,选择了BP神经网络作为控制系统中的控制器,但是BP神经网络有不足,为了弥补这些,经分析与研究,选择了改进的量子多目标进化算法来进行BP神经网络的权值、阈值优化。在量子多目标进化算法的改进中,使用了非支配排序算子以及基于Pareto个体引力的选择策略。为了令改进的量子多目标进化算法对BP神经网络控制器有更好的优化效果,提出了算法融合方法,设计了具体的融合步骤,使量子多目标进化算法对BP神经网络控制器的权值、阈值进行了充分的优化。由于实际生产过程中,随着时间的变化,生... 

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
引言
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 氯碱生产节能技术发展现状
        1.2.1 氧阴极(ODC)技术的应用
        1.2.2 陶瓷膜技术的应用
        1.2.3 二次盐水精制树脂寿命延长
        1.2.4 三效逆流离子膜烧碱蒸发浓缩技术
        1.2.5 其他技术
    1.3 多目标优化及其发展
        1.3.1 研究意义
        1.3.2 多目标优化的发展现状
    1.4 本章小节
第2章 氯碱电解槽工艺分析及其模型建立
    2.1 氯碱电解槽的能耗及其影响因素分析
        2.1.1 电流效率指标分析
        2.1.2 槽电压指标分析
        2.1.3 电解电耗指标分析
        2.1.4 阳极PH值的影响
        2.1.5 阳极液浓度的影响
        2.1.6 阴极液浓度的影响
        2.1.7 操作温度的影响
        2.1.8 压力压差的影响
    2.2 机理模型构建
        2.2.1 主要影响因素的选取
        2.2.2 影响因素分析
        2.2.3 机理模型构建
    2.3 预测模型的建立
    2.4 本章小结
第3章 氯碱电解多目标控制系设计及量子优化算法
    3.1 控制系统的总体设计
    3.2 人工神经网络
    3.3 BP人工神经网络
        3.3.1 BP人工神经网络简介
        3.3.2 BP人工神经网络控制器
        3.3.3 神经网络的学习和训练
        3.3.4 BP神经网络的缺点
    3.4 多目标进化算法
        3.4.1 进化算法
        3.4.2 进化算法的缺点
    3.5 量子多目标进化算法
        3.5.1 量子进化算法简介
        3.5.2 量子多目标进化算法
    3.6 本章小结
第4章 算法融合以及控制系统在线修正
    4.1 算法的融合
        4.1.1 融合的关键因素
        4.1.2 算法的融合
        4.1.3 算法流程
    4.2 控制系统的在线修正
    4.3 本章小结
第5章 氯碱电解多参数优化系统的仿真实验与结果分析
    5.1 传统人工参数设置的仿真实验
    5.2 基于量子多目标进化算法的仿真实验
    5.3 人工参数设置和基于量子多目标进化算法的仿真实验对比
    5.4 在线修正和非在线修正的基于量子多目标进化算法的仿真实验对比
    5.5 本章小结
结论
参考文献
致谢
导师简介
作者简介
学位论文数据集


【参考文献】：
期刊论文
[1]烧碱行业现状分析及前景预测[J]. 郭靖.  氯碱工业. 2018(10)
[2]一次盐水精制膜法工艺与钡法工艺的运行比较[J]. 李军,刘建群,谭强,颉小虎.  化工设计通讯. 2018(08)
[3]离子膜电解装置特点及其优化控制对策[J]. 冯挺剑.  化工设计通讯. 2018(07)
[4]Robust Recommendation Algorithm Based on Kernel Principal Component Analysis and Fuzzy C-means Clustering[J]. YI Huawei,NIU Zaiseng,ZHANG Fuzhi,LI Xiaohui,WANG Yajun.  Wuhan University Journal of Natural Sciences. 2018(02)
[5]离子膜制烧碱工艺降低能耗技术优化[J]. 林向俊.  化工管理. 2017(30)
[6]氯碱行业节能降耗技术分析[J]. 杨振军,刘庆平,赵学军.  上海化工. 2017(02)
[7]DCS在实验室盐水电解中的应用[J]. 张栋梁,张正董,郝成龙,王学军.  氯碱工业. 2016(10)
[8]氯碱生产中DCS供电系统运行分析[J]. 潘登.  氯碱工业. 2016(09)
[9]氧阴极氯碱电解的发展现状及经济分析[J]. 赵学军,袁玮.  中国氯碱. 2016(03)
[10]二次盐水精制树脂塔运行周期延长技术的应用[J]. 孙俊艳,张军,周龙东,吴雪娟,陈忠勤,李一青.  中国氯碱. 2016(03)

博士论文
[1]量子计算及其在智能优化与控制中的应用[D]. 李盼池.哈尔滨工业大学 2009

硕士论文
[1]氯碱生产过程节能控制技术开发与工程实践[D]. 蒋长城.浙江工业大学 2017
[2]离子膜烧碱电解装置清洁生产工艺研究[D]. 杨开勇.北京化工大学 2016
[3]100kt/a离子膜烧碱技改项目研究[D]. 陈欣.浙江工业大学 2008
[4]氧化铝生产苛性比值软测量神经网络模型的在线修正方法研究[D]. 朱波.中南大学 2005



本文编号：3705118