| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 工业云 | 第11-15页 |
| 1.3.1 工业云体系架构 | 第11-15页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 化工行业中典型工艺流程介绍 | 第16-21页 |
| 2.1 流化床干燥器的工艺流程 | 第16-18页 |
| 2.1.1 流化床干燥器的工艺原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 流化床干燥器的分类 | 第17-18页 |
| 2.2 精馏塔的工艺过程 | 第18-19页 |
| 2.3 反应釜的工艺过程 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于PCS7的仿真系统设计与实现 | 第21-28页 |
| 3.1 西门子PCS7软件系统概述 | 第21-23页 |
| 3.1.1 系统各个组件的功能介绍 | 第21-22页 |
| 3.1.2 系统的运行过程及特点 | 第22-23页 |
| 3.2 流化床干燥器建模 | 第23-25页 |
| 3.2.1 仿真平台构建的技术路线 | 第23-24页 |
| 3.2.2 流化床系统的建模 | 第24-25页 |
| 3.3 精馏塔的建模 | 第25页 |
| 3.3.1 精馏过程数学模型的建立 | 第25页 |
| 3.4 反应釜的建模 | 第25-26页 |
| 3.4.1 化工反应釜系统辨识模型建立 | 第26页 |
| 3.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 DCS系统的仿真实现以及控制算法优化 | 第28-58页 |
| 4.1 流化床干燥器各部分的控制策略 | 第28-31页 |
| 4.1.1 进料口的控制策略 | 第29页 |
| 4.1.2 换热系统的控制策略 | 第29-30页 |
| 4.1.3 空气输送控制策略 | 第30页 |
| 4.1.4 流化床系统的整体控制策略 | 第30-31页 |
| 4.2 流化床干燥器系统的CFC编程 | 第31-41页 |
| 4.2.1 进料的CFC编程 | 第31-32页 |
| 4.2.2 换热介质的CFC编程 | 第32-33页 |
| 4.2.3 空气输送的CFC编程 | 第33页 |
| 4.2.4 回路中控制模块参数优化整定 | 第33-37页 |
| 4.2.5 基于PCS7仿真平台的模型预测控制实现 | 第37-41页 |
| 4.3 流化床干燥器系统过程参数优化实验 | 第41-43页 |
| 4.4 精馏塔的控制策略 | 第43-47页 |
| 4.4.1 精馏塔中主要的功能块搭建 | 第44页 |
| 4.4.2 精馏塔控制策略的优化 | 第44-45页 |
| 4.4.3 PCS7中DMC预测控制实现 | 第45-47页 |
| 4.5 反应釜的控制策略 | 第47-55页 |
| 4.5.1 反应釜系统各模块控制策略设计 | 第48-52页 |
| 4.5.2 系统的整体结构及SFC功能图的建立 | 第52-55页 |
| 4.6 WINCC组态画面的建立 | 第55-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 化工仿真系统的云通信 | 第58-80页 |
| 5.0 工业云的发展 | 第58-59页 |
| 5.1 阿里云平台 | 第59-61页 |
| 5.1.1 阿里云物联网套件 | 第59-60页 |
| 5.1.2 产品架构 | 第60-61页 |
| 5.2 仿真系统与阿里云的通讯 | 第61-63页 |
| 5.3 工业网关及硬件组态 | 第63-64页 |
| 5.4 四容水箱控制系统及网关中的硬件组态 | 第64-72页 |
| 5.4.1 数据采集 | 第65-66页 |
| 5.4.2 PCS7中的硬件及网络组态 | 第66-68页 |
| 5.4.3 网关中的编程 | 第68-70页 |
| 5.4.4 NODE-RED中的节点配置 | 第70-72页 |
| 5.5 云通讯 | 第72-79页 |
| 5.5.1 MQTT协议的功能概述 | 第74-75页 |
| 5.5.2 MQTT基于TCP的连接 | 第75-76页 |
| 5.5.3 使用MQTT连接阿里云 | 第76-79页 |
| 5.6 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 结论和展望 | 第80-82页 |
| 6.1 主要结论 | 第80页 |
| 6.2 研究展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |