复杂系统模糊逻辑控制器设计和参数优化及其在线性低密度聚乙烯装置中的应用
发布时间：2022-11-05 03:59
五大通用合成树脂之一的聚乙烯（PE），由于其便宜的价格及优秀的性能，被广泛应用于工业、农业及日常生活中，在塑料工业中占有举足轻重的地位。聚乙烯生产是典型的聚合反应过程，具有高度复杂性、强关联性和非线性的特征，建模过程复杂，而且一些重要参数无法在线测量，因此目前的控制手段以PID控制结合人工经验为主，缺乏先进的控制手段。如何在现有基础上改善控制品质，提高产品质量，是亟待探索的问题，具有重要的社会经济价值。 本文尝试对部分关键参数进行模糊逻辑控制。模糊逻辑控制是建立在操作经验和专家知识上的先进控制方法，在处理模型的非线性，模型结构和干扰的不确定性，模型的时变特性以及面临复杂模型时具有独特的优势。而聚乙烯在实际生产中是一个复杂、时变、大时滞的非线性模型，因此模糊逻辑控制在实际的生产过程中具有较好的应用前景。模糊控制规则的选取、模糊变量的隶属度函数参数的选择主要依靠经验，因此有必要对原有的模糊控制器进行优化。考虑到模糊控制器的优化涉及到大范围、多参数、复杂和不连续的搜索，适合遗传算法的特点。此外，遗传算法的运行仅由适应度数值驱动而不需要被优化对象的局部信息，和模糊控制类似，对模...
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
致谢
第1章 绪论
1.1 模糊逻辑控制简介
1.1.1 应用及研究现状
1.1.2 模糊控制设计改进方向
1.1.3 基于线性低密度聚乙烯装置的应用前景
1.2 遗传优化算法
1.2.1 遗传优化算法现状及改进
1.2.2 遗传算法在模糊逻辑控制中的应用
1.3 聚乙烯生产参数控制
1.3.1 聚乙烯生产现状
1.3.2 聚乙烯生产参数控制
1.4 本课题的研究内容及意义
第2章 聚合物质量性能指标的建模研究
2.1 流化床机理的简化
2.2 动力学模型
2.3 瞬时熔融指数模型的推导
2.4 瞬时密度模型推导
2.5 累积熔融指数,密度模型的推导
2.6 模型的简化与参数校正
2.6.1 模型简化
2.6.2 参数检验
2.6.3 参数校正
2.7 本章小结
第3章 模糊逻辑控制器设计
3.1 模糊控制器设计基础
3.1.1 模糊控制的特点
3.1.2 模糊数学基础
3.2 模糊控制器设计
3.3 基于LLDPE质量性能指标模型的仿真及控制
3.3.1 常规PID控制
3.3.2 二维模糊逻辑控制
3.3.3 三维模糊逻辑控制
3.3.4 改进模糊逻辑控制
3.3.5 并联模糊逻辑控制
3.4 本章小结
第4章 模糊逻辑控制器参数优化
4.1 遗传算法基础
4.1.1 算法流程
4.1.2 遗传算法的特点
4.2 遗传算法的实现
4.2.1 参数编码
4.2.2 适应度函数
4.2.3 选择算子
4.2.4 交叉算子
4.2.5 变异算子
4.3 遗传算法用于优化LLDPE质量性能指标模糊控制器参数
4.4 遗传算法的改进
4.5 本章小结
第5章 结论和展望
参考文献
作者读研期间参与的科研项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于进化算法的优化平台设计[J]. 刘红星,肇莹,朱博,高敦堂. 计算机工程与应用. 2007(01)
[2]模糊控制器在水位控制系统中的应用[J]. 丛志茹,王春阳,王淑婷,刘春慧,韩宇. 长春理工大学学报. 2006(04)
[3]一个基于遗传算法的仿真优化包的设计与实现[J]. 姜昌华,胡幼华. 计算机仿真. 2006(12)
[4]Matlab遗传算法优化工具箱（GAOT）的研究与应用[J]. 周正武,丁同梅,田毅红,王晓峰. 机械研究与应用. 2006(06)
[5]基于递归神经网络的预测模糊控制[J]. 杜福银,徐扬. 西南交通大学学报. 2006(06)
[6]基于学习机制的退火并行遗传算法应用研究[J]. 梁旭,黄明. 系统工程学报. 2006(06)
[7]基于遗传算法和模糊控制的半主动悬架控制[J]. 张彦如,陈黎卿,刘忠存. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2006(12)
[8]面向组合优化问题的一种全新遗传算法[J]. 路平,葛小伟,侯黎强. 计算机工程与设计. 2006(23)
[9]基于改进遗传算法的水轮机PID调速器参数优化[J]. 孙美凤,张俊红,沈祖诒. 中国农村水利水电. 2006(12)
[10]一种自适应模糊PID控制器的设计及应用[J]. 叶润玉. 福建工程学院学报. 2006(06)
硕士论文
[1]一类非线性不确定时滞系统的滑模控制[D]. 赵飞.哈尔滨工业大学 2006
[2]基于遗传算法的水库优化调度研究[D]. 陈玉芬.西北农林科技大学 2006
本文编号：3701880
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
致谢
第1章 绪论
1.1 模糊逻辑控制简介
1.1.1 应用及研究现状
1.1.2 模糊控制设计改进方向
1.1.3 基于线性低密度聚乙烯装置的应用前景
1.2 遗传优化算法
1.2.1 遗传优化算法现状及改进
1.2.2 遗传算法在模糊逻辑控制中的应用
1.3 聚乙烯生产参数控制
1.3.1 聚乙烯生产现状
1.3.2 聚乙烯生产参数控制
1.4 本课题的研究内容及意义
第2章 聚合物质量性能指标的建模研究
2.1 流化床机理的简化
2.2 动力学模型
2.3 瞬时熔融指数模型的推导
2.4 瞬时密度模型推导
2.5 累积熔融指数,密度模型的推导
2.6 模型的简化与参数校正
2.6.1 模型简化
2.6.2 参数检验
2.6.3 参数校正
2.7 本章小结
第3章 模糊逻辑控制器设计
3.1 模糊控制器设计基础
3.1.1 模糊控制的特点
3.1.2 模糊数学基础
3.2 模糊控制器设计
3.3 基于LLDPE质量性能指标模型的仿真及控制
3.3.1 常规PID控制
3.3.2 二维模糊逻辑控制
3.3.3 三维模糊逻辑控制
3.3.4 改进模糊逻辑控制
3.3.5 并联模糊逻辑控制
3.4 本章小结
第4章 模糊逻辑控制器参数优化
4.1 遗传算法基础
4.1.1 算法流程
4.1.2 遗传算法的特点
4.2 遗传算法的实现
4.2.1 参数编码
4.2.2 适应度函数
4.2.3 选择算子
4.2.4 交叉算子
4.2.5 变异算子
4.3 遗传算法用于优化LLDPE质量性能指标模糊控制器参数
4.4 遗传算法的改进
4.5 本章小结
第5章 结论和展望
参考文献
作者读研期间参与的科研项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于进化算法的优化平台设计[J]. 刘红星,肇莹,朱博,高敦堂. 计算机工程与应用. 2007(01)
[2]模糊控制器在水位控制系统中的应用[J]. 丛志茹,王春阳,王淑婷,刘春慧,韩宇. 长春理工大学学报. 2006(04)
[3]一个基于遗传算法的仿真优化包的设计与实现[J]. 姜昌华,胡幼华. 计算机仿真. 2006(12)
[4]Matlab遗传算法优化工具箱（GAOT）的研究与应用[J]. 周正武,丁同梅,田毅红,王晓峰. 机械研究与应用. 2006(06)
[5]基于递归神经网络的预测模糊控制[J]. 杜福银,徐扬. 西南交通大学学报. 2006(06)
[6]基于学习机制的退火并行遗传算法应用研究[J]. 梁旭,黄明. 系统工程学报. 2006(06)
[7]基于遗传算法和模糊控制的半主动悬架控制[J]. 张彦如,陈黎卿,刘忠存. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2006(12)
[8]面向组合优化问题的一种全新遗传算法[J]. 路平,葛小伟,侯黎强. 计算机工程与设计. 2006(23)
[9]基于改进遗传算法的水轮机PID调速器参数优化[J]. 孙美凤,张俊红,沈祖诒. 中国农村水利水电. 2006(12)
[10]一种自适应模糊PID控制器的设计及应用[J]. 叶润玉. 福建工程学院学报. 2006(06)
硕士论文
[1]一类非线性不确定时滞系统的滑模控制[D]. 赵飞.哈尔滨工业大学 2006
[2]基于遗传算法的水库优化调度研究[D]. 陈玉芬.西北农林科技大学 2006
本文编号：3701880
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