连续搅拌反应釜的建模与控制研究

发布时间：2020-05-09 19:44

【摘要】：石油化工与人类的生活息息相关,为了更合理的开发和更有效的利用有限资源,克服传统方法的不足与缺陷,化工相关领域的研究不断地与各种新兴学科结合。随着工业4.0概念的提出与发展,在这些新兴学科领域里,自动控制技术起到越来越关键的作用,甚至成为衡量化工过程工业现代化程度的一个重要标准之一。在化工生产过程中,用到了各种原理复杂的过程设备,这些设备往往在机理上伴随着非线性、强耦合等特征,难以用传统的方法进行建模与控制,本文针对这一情况,以最为常见的化工设备—连续搅拌反应釜(Continuous stirred tank reactor,CSTR)为例,进行了模型导向的控制器设计方法研究。CSTR应用广泛,具备着成本低、换热能力强和产品稳定等优点,但是另一方面,在建模控制领域,它也存在着十分典型的非线性特征,所以,对CSTR这一具有代表性的化工设备进行建模控制研究,不但可以提高其设备自身的运行质量,提升操作稳定性,还可以为更多具有非线性特征的化工过程设备建模与控制研究提供参考与经验,有一定的理论和学术价值。本文主要采用了三种不同的方法,依次是基于U模型的控制方案,基于多变量离散模型的控制方案以及基于RBF神经网络辨识的控制方案,分别进行了一系列针对CSTR的控制器设计研究,并通过相应的计算机仿真,验证了在一定假设条件下,各个方法的可行性与有效性,并分析利弊。结果表明,通过合理的辨识模型进行控制器设计的思路在面对复杂的化工过程设备时,是一种可行且有效的方案,并且应用十分灵活,具有一定的应用价值。
【图文】：

5.1.1 RBF神经网络的结构一个基本的神经网络结构如图 5-1。图5-1 RBF神经网络基本模型Fig5-1 Basic model of RBF neural network它包含三个层次，输入层、输出层和中间层，输入层接受 d 个输入变量1 2( ) [ ( ), ( ), , ( )]Tdx k x k x k x k，k 代表采样次数。中间层含有hn 个单元，每个单元要根据基函数来处理本次的所有输入信息。输出层计算中间层输出的加权和来作为整个网
【学位授予单位】：中国石油大学(华东)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TQ052.5;TE65

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本文编号：2656643