| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·醋酸乙烯合成工艺简介 | 第9-11页 |
| ·乙烯液相法 | 第10页 |
| ·乙烯气相法 | 第10页 |
| ·合成过程 | 第10-11页 |
| ·醋酸乙烯合成反应器中温控制现状 | 第11-12页 |
| ·本课题研究目的及内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 合成醋酸乙烯系统工艺及算法选定 | 第14-26页 |
| ·合成醋酸乙烯系统工艺流程及生产指标 | 第14-15页 |
| ·醋酸乙烯合成系统生产装置及其工作原理 | 第15-21页 |
| ·醋酸蒸发器及其工作原理 | 第15-16页 |
| ·管式换热器结构及其工作原理 | 第16-18页 |
| ·流化床反应器及其工作原理 | 第18-19页 |
| ·流化床反应器的数学模型分析 | 第19-21页 |
| ·合成反应器中温控制算法的选定 | 第21-25页 |
| ·影响合成反应器中温的因素 | 第21-23页 |
| ·合成反应器中温控制算法的选定 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 反应器中温的神经网络 PID控制研究 | 第26-38页 |
| ·PID 控制原理 | 第26-27页 |
| ·PID 控制器参数的自整定方法 | 第27-28页 |
| ·基于神经网络的 PID 控制器设计 | 第28-31页 |
| ·醋酸乙烯合成中温控制系统的模型建立 | 第31-35页 |
| ·神经网络 PID 控制器的仿真研究 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 醋酸乙烯合成系统神经网络控制算法研究 | 第38-53页 |
| ·BP 神经网络的介绍 | 第38-39页 |
| ·BP 神经网络的学习过程 | 第39-43页 |
| ·BP 网络的前馈计算 | 第39-40页 |
| ·修正 BP 网络权值的规则 | 第40-42页 |
| ·BP 算法的步骤 | 第42-43页 |
| ·VAc 合成反应器 BP 神经网络设计 | 第43-47页 |
| ·网络信息容量与训练样本数 | 第43页 |
| ·训练样本集的准备 | 第43-45页 |
| ·训练集的设计 | 第45页 |
| ·初始权值的设计 | 第45-46页 |
| ·BP 网络结构设计 | 第46-47页 |
| ·BP 神经网络控制 Matlab 训练仿真及验证 | 第47-52页 |
| ·对 BP 神经网络控制器训练仿真 | 第47-51页 |
| ·BP 神经网络控制效果仿真验证 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于 DCS的控制算法研究与实现 | 第53-63页 |
| ·硬件选型 | 第53-57页 |
| ·DCS 简介 | 第53-54页 |
| ·JX-300 DCS 系统介绍 | 第54页 |
| ·控制站的设计 | 第54-57页 |
| ·DCS 机柜的选型 | 第55页 |
| ·DCS 卡件的选型 | 第55-57页 |
| ·系统组态 | 第57-62页 |
| ·组态的概念 | 第57页 |
| ·DCS 系统基本配置组态 | 第57-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |