建立PVA醇解度软仪表及回收塔优化控制的研究-控制理论与控制工程专业论文.docxVIP

29340 北京化工大学学位论文用纸 建立 PVA 醇解度软仪表及回收塔优化控制的研究 摘要 本文首先以北京有机化工厂多品种车间的聚乙烯醇 (PVA) 生产 过程为研究对象?在机理分析的基础上费分别采用最小二乘回归和 BP 神经元网络的方法建立了测量 PVA 醇解度的软仪表。在研究、分析了 BP 网络训练精度和泛化能力关系的基础上?找到了 BP 网络的最佳权 值。由于静态 BP 网络的输入变量集比较全面地反映了 PVA 反应的信 息，它和最小二乘回归法建立的软仪表相比，性能更加可靠?在日常 工艺生产中有一定的参考价值。 其次费本文针对北京有机化工厂回收工段精馆三塔的精馆过程， 采用了采样型可变偏置控制?结合均匀调节、前馈调节等方法声实现 了过程的优化节能控制。通过考核，表明节能效果比较好。针对实际 运行过程中在在的问题?本文提出了一些改进方法。 关键词:软仪表 F 最小二乘回归?人工神经元网络?醇解度?优化控 制 北京化工大学学位论文周纸 Study on Soft Sensor for Alcoholysis Degree ofPVA and Optimal Control for Distillation Column 电 ABSTRACT Firstly，two kinds of 80ft sensor 缸e developed and compared for alcoholysis degree in the process of PVA on the basis of mechanistic analysis，which 缸e based on techniques of the least squ缸e regression and artificial neural network (ANN). Compared with the former，也e soft sensor ANN-based is more reliable in performance due to the more input information available. 1t can provide operating 阴de for industrial use. Secondly，the optimal con仕01 strategies are presented for 由e third distillation column in Beijing Organic Chemical Plant. The effectiveness of the method has been proved through industria1 application.ηlfough system studies，improved suggestions for further optimization control are ? put forward. ， KEY WORD: 80ft sensor，least spuare regression ，artificial neural network， alcoholysis degree，optimal control -2- 北京化工大学学位论文周纸 北京化工大学学位论文周纸 第一章前言 1. 1 引言 一切工业生产的首要目的都是为了获得合格的产品，所以说质量控制是所有 控制的核心。为了实现良好的质量控制 p 就必须对产品质量或与产品质量密切相 关的重要过程变量进行严格控制。然而，由于在线分析仪器、仪表不仅价格昂贵步 维护保养复杂 9 而且由于分析仪表滞后大，最终将导致控制系统性能下降?难以 满足生产要求。这在石油化工生产中实例很多，例如反应器中反应物浓度、粘度、 转化率及催化剂活性，精馆塔产品成分、塔板效率等。近年来，为解决这类变量 的测量问题?软测量技术得到了很大发展。 软测量的基本思想就是把自动控制理论与生产工艺过程知识有机结合起来， 根据某种最优准则，选择一组既与主导变量 CPrimary Variable) 有密切联系又 容易测量的变量 (Secondary Variable) ，构造出某种数学关系，实现对主导变 量的估计。换句话说，建立一个软仪表其实质就是构泡一个过程对象的数学模型。 可用图卜l 来表示过程对象的输入输出关系模型[仆。其中 u 表示输入〈包括可测 的干扰和控制变量)， y 代表输出〈包括辅助变量和主导变量)， ω 代表过程驱动 噪声， w 代表测量噪声 ，z 代表测量输出。软仪表的目的声是利用所有可获得的 信息求取主导变量的最佳估计值。因此，软仪表与一般意义下的数学模型又 有所不同。软仪表的性能将依赖于过程的描述，噪声和扰坊的特征?辅助变量的 ? 选