| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 合成氨生产现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 氢氮比控制的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 合成塔温度解耦控制的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本课题研究目的及意义 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 氨合成系统工作原理 | 第14-26页 |
| 2.1 氨合成系统工艺流程及控制 | 第14页 |
| 2.2 氨合成系统生产装置及其工作原理 | 第14-18页 |
| 2.2.1 造气炉及其工作原理 | 第14-17页 |
| 2.2.2 氨合成塔及其工作原理 | 第17-18页 |
| 2.3 氨合成系统氢氮比控制算法 | 第18-22页 |
| 2.3.1 影响氢氮比控制的因素 | 第18-20页 |
| 2.3.2 氢氮比控制算法 | 第20-22页 |
| 2.4 合成塔温度解耦算法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 影响合成塔温度的因素 | 第22-24页 |
| 2.4.2 温度解耦算法的选定 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 智能控制在氢氮比控制系统中应用研究 | 第26-44页 |
| 3.1 Smith 预估控制方案的设计 | 第26-27页 |
| 3.1.1 纯滞后补偿原理 | 第26-27页 |
| 3.1.2 纯滞后补偿控制的效果 | 第27页 |
| 3.2 神经网络自适应控制系统的结构设计 | 第27-32页 |
| 3.2.1 神经网络基本特性 | 第27-29页 |
| 3.2.2 RBF 神经网络基本结构 | 第29-30页 |
| 3.2.3 基于 RBF 神经网络在线整定 PID 控制 | 第30-32页 |
| 3.3 鲁棒控制方案设计 | 第32-37页 |
| 3.3.1 鲁棒控制问题的提出 | 第32-33页 |
| 3.3.2 干扰抑制问题 | 第33-34页 |
| 3.3.3 鲁棒稳定问题 | 第34-35页 |
| 3.3.4 鲁棒控制器的设计 | 第35-37页 |
| 3.4 MATLAB 编程及仿真实验结果 | 第37-43页 |
| 3.4.1 常规 PID 仿真实验 | 第38-39页 |
| 3.4.2 Smith 预估控制仿真实验 | 第39页 |
| 3.4.3 RBF 神经网络在线整定 PID 仿真实验 | 第39-41页 |
| 3.4.4 鲁棒控制仿真实验 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 智能控制在合成塔温度解耦控制中的应用 | 第44-58页 |
| 4.1 解耦控制原理 | 第44-48页 |
| 4.1.1 对角矩阵解耦原理 | 第44-45页 |
| 4.1.2 神经网络解耦原理 | 第45-48页 |
| 4.2 MATLAB 在解耦控制中的应用 | 第48-56页 |
| 4.2.1 耦合模型确定 | 第48-49页 |
| 4.2.2 MATLAB 仿真实验 | 第49-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 控制算法的 DCS实现 | 第58-66页 |
| 5.1 硬件选型 | 第58-60页 |
| 5.1.1 DCS 简介 | 第58页 |
| 5.1.2 选型原则及器件 | 第58-60页 |
| 5.2 上位机监控界面设计 | 第60-64页 |
| 5.2.1 SIMATIC WinCC 简介 | 第60页 |
| 5.2.2 氢氮比监控设计 | 第60-62页 |
| 5.2.3 温度解耦监控设计 | 第62-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |