井下助排剂生产线自动控制系统设计
发布时间：2021-04-30 21:03
井下助排剂是一种能够提高地层工作残液返排效率的表面活性剂。因其效果显著,已经广泛应用于各大油田之中。但助排剂种类繁多,生产工艺也各有不同。生产过程中各种参数的控制将会直接影响到助排剂产品的产量和质量。因此,设计一个稳定性好、可靠性高、控制精确的自动控制系统,对助排剂生产线而言就显得尤为重要。本文以助排剂生产线自动控制系统设计为目标,在分析了原生产线状况后,针对其存在的问题,结合厂家要求和现场情况,提出了基于西门子S7-300 PLC和PROFINET与PROFIBUS-DP相结合的自控系统设计方案,并进行了系统硬件部分设计和软件部分设计。硬件部分采用IPC+PLC+从站的形式,并对现场硬件设备进行了选型。软件部分利用WinCC V7.4设计上位机程序,利用STEP7 V5.6进行PLC程序的编写,并利用WinCC Flexible 2008完成了触摸屏界面的绘制。在助排剂生产过程中,为了实现对反应釜温度的精确控制,本文结合生产工艺及反应釜结构特点,提出基于BP神经网络的PID控制算法,实现了恒温控制,并通过MATLAB仿真软件验证了BP神经网络PID算法的优越性和可靠性。实际运行表明,...
【文章来源】：西安石油大学陕西省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景
1.2 课题研究现状
1.3 课题研究目的和意义
1.3.1 课题研究目的
1.3.2 课题研究意义
1.4 论文研究内容
第二章 助排剂生产线控制系统方案设计
2.1 助排剂生产过程概况
2.1.1 助排剂生产现场概述
2.1.2 助排剂生产工艺流程
2.1.3 核心反应设备介绍
2.2 助排剂生产线控制系统需求分析
2.2.1 控制系统整体需求
2.2.2 系统监控变量分析与统计
2.3 控制系统总体方案设计
2.3.1 控制系统设计流程和原则
2.3.2 控制系统硬件架构
2.3.3 控制系统软件架构
2.4 本章小结
第三章 助排剂生产线控制系统硬件设计
3.1 控制系统硬件构成
3.2 控制系统硬件选型
3.2.1 上位机硬件选型
3.2.2 PLC硬件选型
3.2.3 触摸屏选型
3.2.4 传感器选型
3.3 控制系统硬件连接
3.4 系统控制柜设计
3.5 本章小结
第四章 助排剂生产线控制系统软件设计
4.1 PLC控制程序设计
4.1.1 PLC硬件组态与通信
4.1.2 控制系统程序的实现
4.2 上位机WinCC组态设计
4.2.1 WinCC简介
4.2.2 WinCC项目创建与画面组态
4.3 触摸屏的组态
4.3.1 项目创建与变量管理
4.3.2 触摸屏画面组态
4.4 控制系统调试
4.5 本章小结
第五章 反应釜温度控制策略研究
5.1 常规PID控制
5.1.1 PID控制原理
5.1.2 反应釜温度闭环控制系统
5.1.3 PID控制分析
5.2 BP神经网络算法
5.2.1 神经网络概述
5.2.2 BP神经网络原理
5.3 BP神经网络PID控制器设计
5.4 BP神经网络PID反应釜控温的应用
5.4.1 反应釜控温策略选择
5.4.2 BP神经网络PID控制算法
5.4.3 基于BP神经网络的PID控制算法流程
5.5 MATLAB系统仿真及结果分析
5.5.1 反应釜温度模型建立
5.5.2 控制系统仿真及结果分析
5.6 MATLAB与 Win CC通讯方法
5.7 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
附录
攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊PID的硅溶胶反应釜温度控制系统的设计[J]. 严麒,黎洪生,曹阳阳. 无线互联科技. 2018(07)
[2]基于神经网络的PID网络化控制系统建模与仿真[J]. 邱占芝,李世峰. 系统仿真学报. 2018(04)
[3]基于神经网络的两种PID控制方法研究及仿真[J]. 罗艳芬. 科技创新导报. 2017(28)
[4]神经网络PID控制器对植物工厂温度控制研究[J]. 崔世钢,秦建华,张永立. 天津职业技术师范大学学报. 2017(03)
[5]工业自动化控制系统发展现状及趋势[J]. 曾礼德. 中国石油和化工标准与质量. 2012(08)
[6]人工神经网络的发展及应用[J]. 毛健,赵红东,姚婧婧. 电子设计工程. 2011(24)
[7]两种数字PID算法在电锅炉温度控制系统中的应用比较[J]. 韩小愚. 现代机械. 2011(04)
[8]基于现场总线技术的智能楼宇设计[J]. 裘永军,金振训. 软件导刊. 2010(11)
[9]反应釜温度控制的研究现状及化工自动化发展现状[J]. 杨军民. 广东化工. 2010(05)
[10]PVC聚合釜温度自适应控制[J]. 周哲民,汤光华. 工业控制计算机. 2010(04)
硕士论文
[1]基于BP神经网络的PID控制系统研究与设计[D]. 李捷菲.吉林大学 2019
[2]油墨反应釜温度控制系统的研究与应用[D]. 魏小宇.太原理工大学 2019
[3]基于BP神经网络PID的橡胶挤出机温控系统研究[D]. 孟向海.青岛科技大学 2019
[4]基于S7-300 PLC的空压站监控系统研究[D]. 周佳英.西安石油大学 2018
[5]反应釜炉温智能PID控制系统设计[D]. 高晴.西安工程大学 2018
[6]基于PLC的油田加热炉自动控制系统设计[D]. 韦舒婷.东北石油大学 2018
[7]间歇反应釜三阶段温度控制系统研究与应用[D]. 梁警卫.天津工业大学 2018
[8]基于S7-300 PLC软冗余的油田注水站计算机监控系统研究[D]. 程瑞洲.西安石油大学 2016
[9]制药反应釜智能温度控制系统设计[D]. 王子敬.济南大学 2016
[10]大型丁腈胶乳反应釜自动控温系统的研究与应用[D]. 杨亚威.河北科技大学 2016
本文编号：3169471
【文章来源】：西安石油大学陕西省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景
1.2 课题研究现状
1.3 课题研究目的和意义
1.3.1 课题研究目的
1.3.2 课题研究意义
1.4 论文研究内容
第二章 助排剂生产线控制系统方案设计
2.1 助排剂生产过程概况
2.1.1 助排剂生产现场概述
2.1.2 助排剂生产工艺流程
2.1.3 核心反应设备介绍
2.2 助排剂生产线控制系统需求分析
2.2.1 控制系统整体需求
2.2.2 系统监控变量分析与统计
2.3 控制系统总体方案设计
2.3.1 控制系统设计流程和原则
2.3.2 控制系统硬件架构
2.3.3 控制系统软件架构
2.4 本章小结
第三章 助排剂生产线控制系统硬件设计
3.1 控制系统硬件构成
3.2 控制系统硬件选型
3.2.1 上位机硬件选型
3.2.2 PLC硬件选型
3.2.3 触摸屏选型
3.2.4 传感器选型
3.3 控制系统硬件连接
3.4 系统控制柜设计
3.5 本章小结
第四章 助排剂生产线控制系统软件设计
4.1 PLC控制程序设计
4.1.1 PLC硬件组态与通信
4.1.2 控制系统程序的实现
4.2 上位机WinCC组态设计
4.2.1 WinCC简介
4.2.2 WinCC项目创建与画面组态
4.3 触摸屏的组态
4.3.1 项目创建与变量管理
4.3.2 触摸屏画面组态
4.4 控制系统调试
4.5 本章小结
第五章 反应釜温度控制策略研究
5.1 常规PID控制
5.1.1 PID控制原理
5.1.2 反应釜温度闭环控制系统
5.1.3 PID控制分析
5.2 BP神经网络算法
5.2.1 神经网络概述
5.2.2 BP神经网络原理
5.3 BP神经网络PID控制器设计
5.4 BP神经网络PID反应釜控温的应用
5.4.1 反应釜控温策略选择
5.4.2 BP神经网络PID控制算法
5.4.3 基于BP神经网络的PID控制算法流程
5.5 MATLAB系统仿真及结果分析
5.5.1 反应釜温度模型建立
5.5.2 控制系统仿真及结果分析
5.6 MATLAB与 Win CC通讯方法
5.7 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
附录
攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊PID的硅溶胶反应釜温度控制系统的设计[J]. 严麒,黎洪生,曹阳阳. 无线互联科技. 2018(07)
[2]基于神经网络的PID网络化控制系统建模与仿真[J]. 邱占芝,李世峰. 系统仿真学报. 2018(04)
[3]基于神经网络的两种PID控制方法研究及仿真[J]. 罗艳芬. 科技创新导报. 2017(28)
[4]神经网络PID控制器对植物工厂温度控制研究[J]. 崔世钢,秦建华,张永立. 天津职业技术师范大学学报. 2017(03)
[5]工业自动化控制系统发展现状及趋势[J]. 曾礼德. 中国石油和化工标准与质量. 2012(08)
[6]人工神经网络的发展及应用[J]. 毛健,赵红东,姚婧婧. 电子设计工程. 2011(24)
[7]两种数字PID算法在电锅炉温度控制系统中的应用比较[J]. 韩小愚. 现代机械. 2011(04)
[8]基于现场总线技术的智能楼宇设计[J]. 裘永军,金振训. 软件导刊. 2010(11)
[9]反应釜温度控制的研究现状及化工自动化发展现状[J]. 杨军民. 广东化工. 2010(05)
[10]PVC聚合釜温度自适应控制[J]. 周哲民,汤光华. 工业控制计算机. 2010(04)
硕士论文
[1]基于BP神经网络的PID控制系统研究与设计[D]. 李捷菲.吉林大学 2019
[2]油墨反应釜温度控制系统的研究与应用[D]. 魏小宇.太原理工大学 2019
[3]基于BP神经网络PID的橡胶挤出机温控系统研究[D]. 孟向海.青岛科技大学 2019
[4]基于S7-300 PLC的空压站监控系统研究[D]. 周佳英.西安石油大学 2018
[5]反应釜炉温智能PID控制系统设计[D]. 高晴.西安工程大学 2018
[6]基于PLC的油田加热炉自动控制系统设计[D]. 韦舒婷.东北石油大学 2018
[7]间歇反应釜三阶段温度控制系统研究与应用[D]. 梁警卫.天津工业大学 2018
[8]基于S7-300 PLC软冗余的油田注水站计算机监控系统研究[D]. 程瑞洲.西安石油大学 2016
[9]制药反应釜智能温度控制系统设计[D]. 王子敬.济南大学 2016
[10]大型丁腈胶乳反应釜自动控温系统的研究与应用[D]. 杨亚威.河北科技大学 2016
本文编号：3169471
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