| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 醋酸脱水非均相共沸精馏过程 | 第11-12页 |
| 1.2.1 共沸精馏原理 | 第11页 |
| 1.2.2 共沸剂的选择 | 第11页 |
| 1.2.3 醋酸脱水共沸精馏 | 第11-12页 |
| 1.3 软测量概述 | 第12-16页 |
| 1.3.1 软测量原理 | 第12-15页 |
| 1.3.2 软测量技术研究热点 | 第15-16页 |
| 1.4 模型预测控制概述 | 第16-18页 |
| 1.4.1 预测控制原理 | 第16-17页 |
| 1.4.2 预测控制研究热点 | 第17-18页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 醋酸共沸精馏过程流程模拟 | 第20-27页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 Aspen流程模拟软件 | 第20-21页 |
| 2.3 Aspen Plus稳态模拟 | 第21-25页 |
| 2.3.1 醋酸精馏流程建立 | 第21页 |
| 2.3.2 模拟参数设置 | 第21-23页 |
| 2.3.3 流程模拟仿真及调试 | 第23-25页 |
| 2.4 Aspen Dynamics动态模拟 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 在线更新的小波核极限学习机醋酸浓度软测量 | 第27-44页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 极限学习机原理 | 第27-32页 |
| 3.2.1 单隐含层前向神经网络(SLFNs) | 第27-29页 |
| 3.2.2 ELM算法 | 第29-32页 |
| 3.2.3 ELM研究现状 | 第32页 |
| 3.3 基于小波核极限学习机的醋酸浓度软测量 | 第32-41页 |
| 3.3.1 小波核极限学习机算法(KELM) | 第33-35页 |
| 3.3.2 小波核极限学习机醋酸浓度软测量 | 第35-38页 |
| 3.3.3 软测量预测效果 | 第38-41页 |
| 3.4 在线更新的小波核极限学习机醋酸浓度软测量 | 第41-43页 |
| 3.4.1 在线更新的小波核极限学习机算法 | 第41-42页 |
| 3.4.2 软测量预测效果 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于小波核极限学习机的模型预测控制(KMPC) | 第44-58页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 KMPC预测控制 | 第44-50页 |
| 4.3 醋酸精馏塔常规控制系统 | 第50-51页 |
| 4.4 醋酸精馏塔先进控制系统 | 第51-56页 |
| 4.4.1 内回流控制 | 第51-53页 |
| 4.4.2 基于在线更新软测量的KMPC预测控制 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士期间完成的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |