神经网络在聚合过程中的应用

介绍了神经网络在聚合反应过程中的建模，预测、优化，控制和故障诊断及模式识别方面的应用，讨论了其优点和局限性，并分析今后神经网络的发展趋势。     

基于改进UKF的滚动时域估计方法及其在PVC聚合过程中的应用

聚合过程具有高度非线性和时变性等特点,参数在线估计有助于聚合过程控制性能和优化效果的改善。滚动时域估计(MHE)方法是一种用于聚合过程参数和状态估计的有效方法。本文提出了一种基于改进无迹卡尔曼滤波(UKF)的滚动时域估计方法,用于氯乙烯聚合过程机理模型时变参数的估计。滚动时域估计方法的关键问题之一是抵达成本(Arroval Cost)的近似估算,文中采用2种采样策略来实现抵达成本的自适应计算和更新。将提出的方法应用于氯乙烯聚合过程传热系数的在线估计,并与传统的滚动时域估计方法相比较,体现了该方法的有效性。     

高纯乙腈连续精制工艺及计算机智能控制系统设计与应用

设计了高纯度乙腈连续精制工艺流程,应用先进的计算机监控技术与智能控制技术实现过程的实时监测与自动控制。工艺应用变压、共沸、精馏等技术,有效地解决了产品纯度和收率低等难题,计算机监控系统由S7-300 PLC、IPC及iFIX加以构建,针对大惯性、大时滞对象,采用自适应模糊-Smith智能控制策略来提高系统稳态精度与自适应能力。工业应用表明,过程运行稳定、系统实时性强、控制精度高、产品质量高、经济效益显著。     

草甘膦合成过程建模与控制策略研究

针对草甘膦生产过程中的大时滞、非线性对象,把Sm ith预估控制原理和模糊控制器参数的自适应调整方法结合起来,提出带积分的自适应模糊-Sm ith控制策略,基本控制级采用模糊控制,协调级采用自适应机制实时调整控制器的量化和比例因子,积分器实时进行积分。MATLAB仿真结果表明,该控制策略具有良好的动静态特性及更强的鲁棒性,是解决草甘膦合成过程温度控制问题的一种有效策略。     

氯乙烯悬浮聚合过程引发体系优化

在氯乙烯悬浮聚合过程机理模型的基础上,建立了复合引发体系的优化模型,并进行了二元引发体系的优化研究,得到了不同引发剂配比下的最大聚合速率等高线和临界转化率时的聚合时间等高线。结果可以用来指导复合引发剂的配方设计,有助于聚合热的均匀释放、聚合釜冷却能力的充分利用和聚合釜生产率的提高。     

三唑磷合成过程计算机控制

介绍了三唑磷合成过程计算机控制的系统方案.根据三唑磷合成过程的特点,设计了自动配料系统、模拟量控制系统、顺序控制系统,通过此3部分控制系统的有机结合,实现了整个合成过程的自动控制.经现场实际运行,获得较为满意的控制效果.     

基于UKF的滚动时域估计方法研究

在实际工业过程中,模型参数往往具有一定的时变性和非线性。为了能够有效地实施过程操作优化,常常要对过程模型参数进行在线估计。滚动时域估计方法是解决非线性系统模型参数在线估计的1种实用方法。滚动时域估计方法的关键问题之一是抵达成本(Arrival Cost)的计算,针对简化计算抵达成本带来的精度问题,提出采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法来近似估算目标函数中的抵达成本。最后,将基于UKF的滚动时域估计方法应用于2个例子中。结果表明,基于UKF的滚动时域估计方法具有较好的估计效果。     

大时滞过程自适应智能模糊-Smith控制研究

为进一步提高模糊-Smith控制的稳态精度及自适应能力,提出自适应智能模糊-Smith控制策略,其基本控制级采用模糊-Smith控制,协调级采用自适应机制实时调整控制器量化因子和比例因子,智能积分器根据偏差及偏差变化率实时调整积分作用。仿真结果表明,该控制策略具有更好的动静态特性及更强的鲁棒性。     

化工过程故障诊断中的多元统计方法

综述了多元统计方法在化工过程故障诊断领域的理论进展和应用现状,介绍了一些主要的多元统计方法,其中包括主元分析、部分最小二乘、独立成分分析和Fisher判别分析,展望了多元统计方法在化工过程故障诊断领域的发展与应用前景。     

先进控制技术在制浆造纸过程中的应用

本文就各种先进控制技术在制浆造纸过程中的应用现状进行综述,包括自适应控制、鲁棒控制、预测控制、智能控制和软测量技术等。最后对其应用前景进行了分析,提出小波理论与智能控制技术有机结合,将在制浆造纸生产过程中具有良好的应用潜力。