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基于改进PLS算法的延迟焦化装置建模研究与应用

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 引言第9-10页
    1.2 延迟焦化工艺第10-11页
        1.2.1 延迟焦化发展进程第10页
        1.2.2 国内外延迟焦化技术发展第10-11页
    1.3 软测量技术第11-15页
        1.3.1 软测量技术产生及现状第11-12页
        1.3.2 软测量模型原理第12页
        1.3.3 软测量技术步骤第12-13页
        1.3.4 建立软测量模型的方法第13-14页
        1.3.5 软测量技术的应用与发展第14-15页
    1.4 偏最小二乘算法概述第15-17页
        1.4.1 偏最小二乘算法背景第15页
        1.4.2 偏最小二乘算法的研究现状第15-16页
        1.4.3 核偏最小二乘算法第16-17页
    1.5 论文安排第17-19页
第2章 基于PLS-混合PI-SIGMA模糊神经网络的焦炭塔生焦速率建模第19-41页
    2.1 引言第19页
    2.2 偏最小二乘算法第19-23页
        2.2.1 相关理论基础第19-20页
        2.2.2 PLS的基本原理第20-21页
        2.2.3 交叉有效性检验第21-22页
        2.2.4 PLS的基本步骤第22-23页
    2.3 混合型PI-SIGMA模糊神经网络第23-26页
        2.3.1 模糊神经网络背景第23-24页
        2.3.2 模糊神经网络的融合方式第24页
        2.3.3 模糊神经网络的发展第24页
        2.3.4 高阶神经网络第24-26页
    2.4 TS模糊模型第26-29页
        2.4.1 BP算法原理介绍第26-27页
        2.4.2 模糊神经的Takagi-Sugeno系统第27页
        2.4.3 混合型PI-SIGMA神经网络结构第27-29页
    2.5 PLS算法与混合PI-SIGMA神经网络网络的融合第29-30页
    2.6 延迟焦化焦炭塔工艺介绍第30-32页
    2.7 焦炭塔生焦速率模型的建立第32-40页
    2.8 本章小结第40-41页
第3章 基于改进KPLS的延迟焦化柴油95%点的软测量建模第41-62页
    3.1 引言第41页
    3.2 核偏最小二乘算法第41-45页
        3.2.1 相关理论基础第41-42页
        3.2.2 核函数第42-43页
        3.2.3 核偏最小二乘算法基本原理第43-44页
        3.2.4 核偏最小二乘算法基本步骤第44-45页
    3.3 延迟焦化分馏塔工艺分析第45-47页
        3.3.1 分馏原理介绍第45-46页
        3.3.2 分馏塔的控制第46-47页
    3.4 基于粒子群-KPLS算法的延迟焦化柴油95%软测量第47-55页
        3.4.1 主成分分析算法第48-49页
        3.4.2 主成分分析的计算步骤第49-51页
        3.4.3 影响柴油95%点的主要因素第51-52页
        3.4.4 样本数据预处理第52-53页
        3.4.5 粒子群算法优化KPLS参数第53-54页
        3.4.6 基于粒子群-KPLS的柴油95%点软测量建模第54-55页
    3.5 基于改进KPLS的延迟焦化柴油95%的软测量建模第55-61页
    3.6 本章小结第61-62页
第4章 延迟焦化分析测算系统软件设计与开发第62-72页
    4.1 引言第62页
    4.2 延迟焦化分析测算系统软件的设计第62-64页
    4.3 延迟焦化分析测算系统软件的实现第64-68页
    4.4 软件实际应用效果第68-71页
        4.4.1 分馏塔柴油95%点模型实际运行情况第69-70页
        4.4.2 焦炭塔生焦速率模型实际运行情况第70-71页
    4.5 本章小结第71-72页
第5章 结论第72-73页
    5.1 总结第72页
    5.2 展望第72-73页
参考文献第73-78页
致谢第78-79页
作者攻读硕士学位期间发表和完成的学术论文及获奖情况第79页

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