CO2精制生产过程工艺参数优化方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·年产3万吨二氧化碳精致回收系统简介 | 第8-10页 |
| ·课题研究意义及研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作和内容安排 | 第11-13页 |
| 2 二氧化碳精制回收系统的控制方案设计 | 第13-23页 |
| ·平衡蒸馏(闪蒸)原理 | 第13-15页 |
| ·闪蒸罐原理 | 第15-17页 |
| ·控制方案 | 第17-22页 |
| ·二氧化碳精制生产过程目前采用的控制方法 | 第17-19页 |
| ·基于神经网络的工艺参数优化方法 | 第19-22页 |
| ·本章小节 | 第22-23页 |
| 3 基于BP神经网络的控制方法 | 第23-36页 |
| ·神经网络简介 | 第23-26页 |
| ·神经网络的特性及类型 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络 | 第24-26页 |
| ·神经网络控制 | 第26-27页 |
| ·神经网络建模 | 第27-29页 |
| ·神经网络建模分类 | 第27-28页 |
| ·神经网络建模步骤及特点 | 第28-29页 |
| ·神经网络建模的具体过程 | 第29-31页 |
| ·预测模型 | 第29-30页 |
| ·参数优化模型 | 第30-31页 |
| ·控制方案在非线性系统中的仿真 | 第31-35页 |
| ·预测模型 | 第31-33页 |
| ·参数优化模型 | 第33-35页 |
| ·本章小节 | 第35-36页 |
| 4 基于卡尔曼滤波的BP神经网络 | 第36-46页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第36-38页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第38-39页 |
| ·基于卡尔曼滤波的神经网络 | 第39-41页 |
| ·卡尔曼神经网络在非线性系统中的应用 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 实际项目中的仿真研究 | 第46-55页 |
| ·现场数据的预处理 | 第46-47页 |
| ·预测模型和工艺参数模型的建立 | 第47-51页 |
| ·预测模型 | 第47-49页 |
| ·工艺参数优化模型 | 第49-51页 |
| ·基于神经网络的控制方法在实际系统中的仿真研究 | 第51-54页 |
| ·本章小节 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
