基于模糊神经网络的丙烯精馏过程先进控制研究
本文首先对丙烯精馏过程机理进行了深入研究和分析，应用ASPENPLUS软件对工业装置进行模拟仿真，获得了丙烯精馏过程深层机理知识库，优化了工艺操作参数。进而将模糊系统与人工神经网络结合起来，提出了一种模糊CMAC网络结构，并给出了该网络的学习步骤和算法，通过实例仿真验证了文中提出的模糊CMAC网络具有良好的拟合性能和泛化能力。在上述研究基础上，本文将丙烯精馏过程深层知识库与模糊神经网络建模技术紧密结合起来，建立丙烯精馏过程塔顶产品浓度软测量模型，并应用该模型实施了丙烯精馏塔塔顶丙烷浓度的推断控制。工业装置实时运行效果表明，该先进控制系统运行效果令人满意，达到了丙烯精馏塔塔顶产品浓度“卡边”控制和节能降耗的效果。
丙烯精馏;流程模拟;模糊神经网络;软测量;先进控制
北京化工大学
硕士
化学工程
陈晓春;张秀斌
2005
中文
TQ221.212;TQ018
67
2006-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）