| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 前言 | 第12-32页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状及进展 | 第14-28页 |
| ·PTA生产工艺及特点 | 第14-15页 |
| ·PX催化氧化反应机理 | 第15-17页 |
| ·PX氧化反应过程动力学研究 | 第17-22页 |
| ·智能计算方法及其研究 | 第22-24页 |
| ·PTA生产过程模型化的研究 | 第24-25页 |
| ·模型预测控制算法及其发展 | 第25-27页 |
| ·PX氧化过程先进控制的研究 | 第27-28页 |
| ·本文的主要研究内容和安排 | 第28-32页 |
| 第2章 面向工业过程的智能建模方法 | 第32-58页 |
| ·PX氧化反应智能建模过程数据预处理 | 第32-38页 |
| ·过程的稳态检测 | 第32-33页 |
| ·基于一阶差分粗差剔除的自适应多项式滤波稳态检测法 | 第33-38页 |
| ·机器学习及改进的支持向量机 | 第38-57页 |
| ·机器学习问题的描述 | 第39-41页 |
| ·支持向量机 | 第41-43页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第43-46页 |
| ·一种改进的自适应加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLS-SVM) | 第46-51页 |
| ·AIGA-WLS-SVM的仿真测试 | 第51-53页 |
| ·基于AIGA-WLS-SVM的PX氧化反应动力学参数拟合 | 第53-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第3章 工业PX氧化反应过程的智能混合建模 | 第58-80页 |
| ·PX氧化反应生产过程简介 | 第58-60页 |
| ·基于机理与知识融合的PX氧化反应过程智能建模 | 第60-68页 |
| ·PX氧化主反应过程建模 | 第60-62页 |
| ·PX氧化主反应过程模型的智能优化校正 | 第62-68页 |
| ·综合自由基主副反应动力学的工业PX氧化反应过程智能建模 | 第68-79页 |
| ·基于自由基机理的PX氧化燃烧副反应动力学 | 第68-70页 |
| ·自适应差分进化算法 | 第70-73页 |
| ·基于自由基主副反应的智能机理建模与优化校正 | 第73-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 第4章 PX氧化反应过程操作参数的智能优化 | 第80-97页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·改进的自适应免疫算法 | 第81-85页 |
| ·自适应免疫算法(MSIGA) | 第81-83页 |
| ·仿真研究 | 第83-85页 |
| ·基于MSIGA的PX氧化反应过程优化 | 第85-96页 |
| ·关键操作参数的灵敏度分析 | 第85-88页 |
| ·PX氧化反应过程优化问题的描述与构建 | 第88-91页 |
| ·基于MSIGA的PX氧化反应过程的优化分析 | 第91-96页 |
| ·小结 | 第96-97页 |
| 第5章 PX氧化反应过程的动态建模与控制 | 第97-113页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·PX氧化反应过程动态建模 | 第97-99页 |
| ·PX氧化反应过程的控制特性分析 | 第99-101页 |
| ·PX氧化反应器反应状况的主要表征 | 第99-100页 |
| ·PX氧化反应器的影响因素 | 第100-101页 |
| ·PX氧化反应系统动态响应特性 | 第101-112页 |
| ·小结 | 第112-113页 |
| 第6章 PX氧化反应过程的多变量预测控制 | 第113-126页 |
| ·引言 | 第113页 |
| ·PX氧化反应器的DMC多变量预测控制 | 第113-125页 |
| ·DMC多变量预测控制 | 第114-115页 |
| ·基于Aspen Dynamics的PX氧化反应器的多变量预测控制仿真 | 第115-125页 |
| ·小结 | 第125-126页 |
| 第7章 结束语 | 第126-129页 |
| ·本文的主要工作总结 | 第126-127页 |
| ·进一步的讨论与展望 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-139页 |
| 致谢 | 第139-140页 |
| 攻读博士学位期间发表论文和科研情况 | 第140-141页 |
