基于神经网络的汽油干点软测量

针对常压蒸馏塔产品质量(汽油干点)测量困难的特点,建立质量指标(汽油干点)与其影响因素的多层前馈神经网络,应用神经网络的输入输出非线性函数逼近原理,将易于测量的温度压力等参数作为网络的输入,使经过BP算法学习的神经网络输出与实际化验的质量指标(汽油干点)值逼近。以此方法来实现常压蒸馏塔产品质量的在线软测量,以获得控制与优化所需的实时质量测量信号。这种软测量为实现常压塔的质量优化控制奠定了基础。     

模糊C均值聚类在萃取精馏塔软测量中的应用

丁二烯萃取精馏过程中,副产品抽余液（BBR）的质量（丁二烯含量）和很多工艺参数有关,工艺参数之间又是相互关联、耦合的,并有有噪声。应用主元分析法（PCA）将这些工艺数据进行压缩和抽提,解决了工艺参数间的相关问题,同时去掉了一些信息量不大,并带来噪声的主成分。用模糊C均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集,每一子集用径向基函数（RBF）网络进行训练来获得子模型,然后用模糊聚类产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到BBR中顺丁烯的含量,由于顺丁烯的含量来估计丁二烯含量。结果表明,这种软测量算法具有较好的建模效果,由于采取了数据分组训练,大大节省了建模的训练时间,比单纯的基于神经网络的方法要快得多。这种方法有很好的泛化结果和预报精度,对工艺操作具有指导意义。     

基于鲁棒误差函数的BP算法

提出一种基于鲁棒误差函数的ＢＰ学习算法,并对这种算法进行了仿真研究。结果表明该算法增强了ＢＰ网络的泛化能力,提高了ＢＰ网络的鲁棒性,加快了ＢＰ网络的收敛速度。     

神经网络在软测量技术中的应用

软测量技术是通过数学模型来估计工程上难以检测的变量值。由于神经网络方法能够描述高度非线性的输入输出关系,因此,基于神经网络的软测量技术已经成为很有吸引力的研究领域,它将辅助变量作为神经网络的输入,将主导变量作为其输出,通过训练网络来实现主导变量在线估计。对基于神经网络的软测量技术进行了综述并详细介绍了神经网络软仪表的结构和方法,给出了神经网络软仪表的系统开发框架,讨论了它在过程控制中的应用,对其发展作了简要的展望。     

粗集理论在萃取精馏塔软测量中的应用

丁二烯萃取精馏过程中，副产品抽余液(BBR)的质量(丁二烯含量)和很多工艺参数有关，工艺参数之间又是相互关联、耦合的，并具有噪声。应用粗集方法将这些工艺数据进行压缩和抽提，解决了工艺参数间的相关问题，同时去掉了一些信息量不大，并带来噪声的成分。用模糊C均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集，每一子集用径向基函数(RBF)网络进行训练来获得子模型，然后用模糊聚类产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到BBR中顺丁烯的含量，由顺丁烯的含量来估计丁二烯含量。结果表明，这种软测量算法具有较好的建模效果，由于采取了数据分组训练，大大节省了建模的训练时间，比单纯的基于神经网络的方法要快得多。     

动态流量软测量建模方法研究

为了解决工业中动态流量测量困难的问题,引入软测量方法对动态流量进行测量.考虑BP算法建立软测量模型时收敛速度慢,易陷"局部极小"等不足,提出一种经遗传算法优化的BP网络进行软测量建模,用遗传算法先确定BP网络的网络结构和参数,将训练一定次数后得到的连接权值作为遗传计算的初始值,再用遗传算法确定BP网络的最优连接权值,最后把用BP算法训练得到的网络用于建模.文中对在燕山大学液压实验室采集的数据进行仿真,实验结果表明这种改进的建模方法在模型的训练速度和精度上有了较大的改善.     

基于软测量的检测技术

在剖析软测量基本思想的基础上，通过实例对基于软测量的不同检测技术及应用进行了详细的分析和对比。结果表明：基于软测量思想可以形成3种不同于间接测量的典型形式检测技术．它们之间的最大不同是测量模型的输入输出与工业对象输入输出之间关系的差异．     

沥青氧化塔针入度软测量

针对沥青生产过程中的重要质量指标难以测量问题进行研究。采用部分最小二乘与神经网络相结合的方法建立软测量模型。并分别通过3种网络结构对过程数据进行仿真实验。结果表明，采用改进RBF网络建立的软测量模型在泛化能力和收敛速度上都有明显提高。     

基于改进BP方法的精炼炉电压和电流软测量建模

在精炼过程中,精确地测量电弧电流和电弧电压对提高调节器性能、生产优质钢和提高冶炼效率有着重要的理论和实践意义.首先建立基于BP神经网络的电弧电流及电压软测量模型,然后针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值点的缺点,对模型进行改进,提出基于遗传算法的BP神经网络软测量模型.在MATLAB仿真平台中对建立的两个模型进行仿真比较,结果表明基于遗传算法的BP神经网络软测量模型在收敛速度、泛化能力等方面都要明显优于单一的基于BP神经网络建立的测量模型.     

软测量技术及其应用

本文阐述了软测量技术的原理及应用现状，并分析了其现存的问题，同时，对这项技术未来的研究和发展趋势作了展望。     

一种新的多变量自适应解耦控制器及其在二元精馏塔上的应用

本文提出了一种新的多变量自适应解耦控制器.该控制器将解耦补偿器与最小方差技术相结合,可以对闭环系统实现动静态解耦.应用本文提出的自适应解耦控制器和常规 PI 控制器分别在某二元试验精馏塔上进行了组分控制实验.实验结果表明,本文提出的自适应解耦控制器的控制性能明显优越于 PI 控制器.     

塔式精馏反应器在羟乙基乙二胺合成中的应用

本文研究了采用精馏反应器由乙二胺与环氧乙烷合成羟乙基乙二胺的工程问题。并通过动力学探讨,提出了适合该反应类型的气液精馏反应器结构.应用这种反应器,可使羟乙基乙二胺收率由釜式反应器的60%提高到85%.     

二元精馏塔中的内模解耦控制的应用

针对一类有多变量、强耦合、大时滞特点的精馏塔控制系统,为了提高系统的整体控制性能,文中给出了内模解耦控制器的设计过程,该控制器具有同时兼解耦器、内模控制器的特性,采用解耦原理与内模控制融合方法设计,其解耦作用是使系统成对角优势,避开动态解耦技术要求精确模型且可能为物理不可实现对象的矛盾,其内模控制可补偿不精确解耦及时滞导致的控制品质下降。通过解耦分析和稳态误差分析,推导出解耦内模控制器的表达式。仿真研究结果表明该控制器控制系统具有较好的解耦能力和较强的鲁棒性．具有很好的应用前景。     

分隔壁精馏塔操作特性研究

以乙醇、丙醇及丁醇为例,对分隔壁精馏塔用于三元混合物分离的操作特性及节能效果进行了模拟分析与研究.确定了分隔壁精馏塔的优化操作条件,即回流比为10、中间出料位置为第16块理论板、进入分隔壁进料侧的汽液相流量分别为30kmol/h和80kmol/h,分隔壁的上下部连接位置分别为第10块板和第23块板.结果表明:与常规精馏流程相比,采用分隔壁精馏塔可节能30.49%上.     

神经网络用于液体空气精馏塔工况模拟

建立了模拟液体空气精馏塔不同工况的神经网络模型,取得了比较满意的结果。克服了机理模型计算复杂、计算时间长的缺点,对实现生产工况的在线监控具有一定的指导意义。     

隔离壁精馏塔萃取精馏制无水乙醇

用隔离壁精馏塔萃取精馏制无水乙醇。在溶剂比为1．8,回流比为3：1,乙醇原料进料速度为1．6mL／min时,塔顶乙醇的质量分数达到99．5％;塔釜乙二醇的质量分数达到96．4％,可直接作萃取剂循环利用。用Aspen Plus对该工艺和二塔萃取精馏工艺对比,结果与实验相一致,塔顶组成相对误差为0．5％,塔釜组成相对误差2．4％。结果显示该工艺比现有工艺少一个塔、一个再沸器和一个冷凝器,节能12％,降低了能耗和设备投资。     

隔离壁萃取精馏塔分离甲乙酮/水

利用隔离壁萃取精馏塔分离甲乙酮/水的共沸物。考察了溶剂比、回流比和进料速度对分离过程的影响。当溶剂比为3、回流比为3.5、进料速度为1.6 mL/min时,塔顶甲乙酮的质量分数达到98.8%,塔釜乙二醇质量分数达到96.3%。利用Asp-en Plus对该新工艺进行了模拟。结果表明,模拟值与实验值相一致。此新工艺比常规萃取精馏工艺节能5.6%。     

反应精馏法合成一氯丙酮

采用塔式反应器,用反应精馏的方法合成一氯丙酮,可以有效控制二氯丙酮的形成,当反应区域一氯丙酮的含量过高时易形成二氯丙酮,在反应精馏塔内通过调节反应区物料组成选定了合适的提馏段塔板数,使反应区一氯丙酮质量分数保持相对恒定值,使反应最终产物一氯丙酮含量在98％以上,二氯丙酮控制在0．5％以下。     

酒精精馏塔的模糊解耦控制

针对酒精精馏过程中精馏塔塔顶和塔底2个温度控制回路存在较强耦合,提出一种酒精精馏塔模糊解耦控制器的设计和实现方法,并应用于筛板式酒精精馏塔实验装置。试验结果表明,此控制系统实现了解耦控制的要求,与常规的2个独立PID回路控制相比较,在产品质量和节约能耗方面都具有较大的优势。