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超临界二氧化碳萃取分蘖葱头精油的自动控制系统的研究

摘要第1-3页
Abstract第3-6页
第一章 绪论第6-12页
   ·选题的目的及意义第6-7页
   ·论文选题的国内外发展现状第7-9页
     ·国外发展现状第7-8页
     ·国内发展现状第8-9页
   ·超临界CO_2流体萃取技术的应用第9-11页
     ·食品方面第9-10页
     ·医药和保健方面第10页
     ·农业第10-11页
   ·本文研究内容及章节安排第11页
   ·本章小结第11-12页
第二章 超临界二氧化碳萃取分蘖葱头工艺参数的确定第12-21页
   ·超临界CO_2流体萃取原理第12-16页
     ·超临界CO_2流体萃取的基本特点第13-14页
     ·SC-CO_2萃取的典型工艺流程第14-16页
   ·影响超临界CO_2萃取分蘖葱头精油的因素第16-19页
     ·压力第16-17页
     ·温度第17-18页
     ·流量第18页
     ·时间第18-19页
     ·其它因素第19页
   ·影响因素的综合考虑第19-20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 超临界CO_2萃取分蘖葱头精油系统的总体设计第21-29页
   ·系统结构第21-23页
     ·温度控制第22页
     ·压力控制第22页
     ·流量控制第22-23页
   ·系统设计与现有设备的优缺点第23-24页
   ·高压容器快开与提升机构第24-28页
     ·高压容器快开与提升结构的基本原理第25页
     ·快开系统中控制的工作原理第25-27页
     ·快开装置中PLC控制系统中的应用第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第四章 萃取釜温度系统模型的建立第29-34页
   ·萃取釜温度系统模型的建立第29-30页
   ·最小二乘辨识模型求解第30-33页
   ·本章小结第33-34页
第五章 超临界CO_2萃取分蘖葱头精油的控制算法第34-48页
   ·常规PID控制第34-36页
     ·Ziegler-Nichols整定的PID参数第34页
     ·仿真分析第34-36页
   ·单神经元自适应PID控制第36-40页
     ·单神经元PID算法第36-37页
     ·增益K自调整单神经元自适应PID算法第37-39页
     ·增益K自调整单神经元自适应PID的仿真第39-40页
     ·仿真分析第40页
   ·BP神经网络的PID控制第40-46页
     ·BP神经网络的PID控制算法第41-44页
     ·BP神经网络的缺陷及其改进方法第44-45页
     ·改进的BP神经网络的PID的仿真第45-46页
   ·实验结论第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第六章 总结与展望第48-49页
   ·总结第48页
   ·展望第48-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-54页
作者简介第54页
攻读硕士学位期间研究成果第54-55页

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