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精馏塔建模及温度的自适应解耦控制研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题背景及研究意义第11页
    1.2 精馏过程仿真建模意义第11-12页
    1.3 精馏过程控制概述第12-15页
        1.3.1 精馏塔常规控制第12-13页
        1.3.2 精馏塔的先进控制第13-14页
        1.3.3 精馏塔的智能控制第14-15页
    1.4 论文主要内容及章节安排第15-17页
第2章 精馏过程的模型建立及控制系统分析第17-31页
    2.1 精馏过程原理第17-18页
    2.2 精馏塔的特性第18-20页
        2.2.1 控制目标第18页
        2.2.2 精馏塔静态特性第18-20页
        2.2.3 精馏过程扰动分析第20页
    2.3 精馏过程动态数学模型的建立第20-26页
        2.3.1 塔顶冷凝回流罐模型第21页
        2.3.2 中间塔板模型第21-23页
        2.3.3 塔釜模型第23页
        2.3.4 能量平衡方程的计算第23-26页
        2.3.5 液相流量的求解第26页
    2.4 精馏塔动态数学模型的仿真第26-30页
        2.4.1 仿真结构第26-27页
        2.4.2 仿真应用第27-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第3章 精馏过程的温度控制第31-39页
    3.1 精馏塔系统温度控制方案第31-32页
    3.2 传统PID在精馏塔温度控制中的应用第32-34页
        3.2.1 传统PID基本原理第32-33页
        3.2.2 传统PID在精馏塔温度控制系统中的仿真第33-34页
    3.3 精馏塔温度的前馈解耦控制第34-37页
        3.3.1 精馏塔温度控制模型的选取第34-35页
        3.3.2 前馈解耦控制结构第35-36页
        3.3.3 精馏塔温度前馈解耦控制系统仿真第36-37页
    3.4 本章小结第37-39页
第4章 基于PSO的PID神经网络解耦控制第39-50页
    4.1 PID神经网络解耦控制原理第39-42页
        4.1.1 前向算法第40页
        4.1.2 反传算法第40-42页
    4.2 改进粒子群优化算法第42-46页
        4.2.1 粒子群算法第42-44页
        4.2.2 对粒子群算法的改进第44-46页
    4.3 PSO算法优化的PIDNN控制系统仿真第46-48页
    4.4 本章小结第48-50页
第5章 控制模型系统在实际装置中的应用第50-58页
    5.1 燃料油常压蒸馏实验装置介绍第50-52页
        5.1.1 装置简介第50-51页
        5.1.2 工艺原理及流程第51-52页
    5.2 控制系统结构第52-55页
        5.2.1 硬件结构第52-53页
        5.2.2 神经网络PID解耦控制器的实现第53-55页
    5.3 系统调试及运行结果第55-57页
        5.3.1 现场调试第55-56页
        5.3.2 系统调试结果第56-57页
    5.4 本章小结第57-58页
结论第58-60页
参考文献第60-64页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第64-65页
致谢第65页

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