溶剂脱水塔的建模与优化研究
| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·系统建模 | 第9-11页 |
| ·软测量模型及其方法 | 第11-14页 |
| ·软测量模型及技术 | 第12-13页 |
| ·常见的软测量建模方法 | 第13-14页 |
| ·化工过程的操作优化 | 第14-16页 |
| ·PTA装置溶剂脱水塔的现状 | 第16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第二章 软测量建模方法-回归分析 | 第18-29页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·多元线性回归(MLR) | 第19-23页 |
| ·多元线性回归模型推导 | 第19-20页 |
| ·实例验证 | 第20-23页 |
| ·主成分回归(PCR) | 第23-28页 |
| ·主成份回归模型推导 | 第23-27页 |
| ·实例验证 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 软测量建模方法-人工神经网络 | 第29-46页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·神经网络的特点和及应用 | 第30-31页 |
| ·多层前传网模型 | 第31-42页 |
| ·网络拓扑结构 | 第31-32页 |
| ·网络的工作方式 | 第32-34页 |
| ·目标函数和训练算法 | 第34-38页 |
| ·目标函数 | 第34页 |
| ·BP算法 | 第34-36页 |
| ·LM算法 | 第36-38页 |
| ·样本预处理 | 第38-39页 |
| ·模型的性能指标 | 第39-40页 |
| ·过拟合问题 | 第40-42页 |
| ·实例验证 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 回归分析与ANN结合的混和建模 | 第46-55页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·PCA-BP神经网络的软测量建模 | 第47-51页 |
| ·输入变量的初选 | 第47页 |
| ·隐层节点数的确定 | 第47-48页 |
| ·PCA-BP神经网络模型结构 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络的LM优化算法 | 第49页 |
| ·PCA-BP神经网络软测量模型的在线校正 | 第49-51页 |
| ·PCA-BP神经网络模型训练和测试 | 第51页 |
| ·数据预处理 | 第51页 |
| ·模型仿真训练与测试 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-55页 |
| 第五章 溶剂脱水塔的模拟和优化 | 第55-74页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·溶剂脱水塔稳态模拟计算 | 第56-62页 |
| ·确定溶剂脱水塔流程模拟的分离组分 | 第56-57页 |
| ·流程模拟计算模块的确定 | 第57-58页 |
| ·溶剂脱水塔过程模拟计算试验方案的设计 | 第58-61页 |
| ·正交试验设计及正交设计表的使用 | 第59-60页 |
| ·正交设计的数据处理 | 第60-61页 |
| ·流程模拟计算 | 第61-62页 |
| ·工艺条件优化 | 第62-73页 |
| ·回归模型的建立 | 第62-69页 |
| ·溶剂脱水塔塔底水含量的回归模型 | 第62-64页 |
| ·溶剂脱水塔塔顶醋酸含量的回归模型 | 第64-68页 |
| ·溶剂脱水塔塔顶产品采出量的回归模型 | 第68-69页 |
| ·溶剂脱水塔过程操作优化 | 第69-73页 |
| ·离线优化 | 第69-70页 |
| ·优化目标函数的确定 | 第70-71页 |
| ·基于稳态模型的操作参数寻优 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·本文工作小结 | 第74-75页 |
| ·今后的研究发展方向 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 作者攻读硕士学位期间完成的论文 | 第80页 |
