聚酯工业分子量分布的计算机控制

基于模型预估、模式识别与在线专家系统,在涤纶工业首次实现了聚酯过程分子量分布的计算机控制,取得了明显的技术经济效果。     

基于结构逼近式神经网络的间歇反应器优化控制

利用结构逼近式混合神经网络（SAHNN）建立了一类典型放热液相二级平行间歇反应的数学模型。基于主产物浓度和反应温度的递归神经网络（RNN）模型,使用混合PSO-SQP算法求解该间歇反应主产物产率最大化问题,进而得到反应温度优化曲线。鉴于反应温度实时可测,提出扩展的EISE指标,该指标把实时计算的模型误差引入控制策略,为基于模型的控制增加了反馈通道,增强了控制方法的鲁棒性和抗干扰性能。利用 原理对所提出的一步超前预测控制做了稳定性分析,证明了算法的正确性。研究的结果充分证明了基于SAHNN混合神经网络模型的优化控制策略的有效性。     

基于间歇反映器的迭代学习控制

根据间歇反应的特性,提出改进型的PID迭代学习算法。用这种方法实现的PID控制器结果简单,作用于系统中可以得到较强的鲁棒性和较好的动态特性。通过仿真结果可以看出这种方法具有很好的可行性和实用性。     

聚合反应周期进料对分子量分布可控性分析

对聚合产品的分子量分布实现在线控制是保证高分子产品质量的重要任务。以实验室规模的乙烯基丁基醚管式阳离子聚合反应为研究对象,验证了单体、引发剂周期进料对分子量分布有加宽效应,并从混合平均分布的角度研究了周期进料对分子量分布的影响,从而分析了实现分子量分布控制的可行性。     

基于asNMPC方法的非线性网络化实时反馈控制

在网络化控制系统中,网络的介入带来了一些不利于系统控制的问题,如数据传输中普遍存在的随机时变延时,数据丢失和数据时序颠倒等。在预测控制思想的基础上,针对前馈通道和反馈通道同时存在网络传输环节的情况,采用asNMPC(advanced-step nonlinear model predictive control)方法实现了对于非线性网络化控制系统中上述问题的补偿控制。模型失配情况下与DMC(dynamic matrix control)进行比较,仿真结果表明了asNMPC方法对于非线性网络化控制系统的有效性。     

一类缩聚反应过程的分子量分布模型

以一个工业化聚酯生产过程为例,将反应度法和生成函作为工具,建立了描述此类缩聚反应过程的反应动力不冢其分子量分布的数学模型,并介绍了求解数学模型的方法。     

Modeling and optimum operating conditions for FCCU using artificial neural network

A self-organizing radial basis function(RBF) neural network(SODM-RBFNN) was presented for predicting the production yields and operating optimization. Gradient descent algorithm was used to optimize the widths of RBF neural network with the initial parameters obtained by k-means learning method. During the iteration procedure of the algorithm, the centers of the neural network were optimized by using the gradient method with these optimized width values. The computational efficiency was maintained by using the multi-threading technique. SODM-RBFNN consists of two RBF neural network models: one is a running model used to predict the product yields of fluid catalytic cracking unit(FCCU) and optimize its operating parameters; the other is a learning model applied to construct or correct a RBF neural network. The running model can be updated by the learning model according to an accuracy criterion. The simulation results of a five-lump kinetic model exhibit its accuracy and generalization capabilities, and practical application in FCCU illustrates its effectiveness.     

碳纤维微机控制系统

本文叙述了碳纤维微型机控制系统的一般构成,并着重介绍了在本系统中使用的多功能多通路的可控硅过零数字触发电路;通用的热电偶信号线性化程序及利用中断在线修改参数及键盘命令等实时操作功能。     

利用结构逼近式混合神经网络实现间歇反应器的建模

提出了一种新的混合神经网络建模方法——结构逼近式混合神经网络。基于此结构建立的混合神经网络可以充分利用已知非线性系统的结构信息,使神经网络“灰盒”化,更好地解释和描述系统各变量间的因果关系,从而提高网络的建模精度和模型的可靠性。本文介绍了这类神经网络的基本特性、拓扑结构和训练方法。报告了一个典型放热液相二级平行间歇反应的建模过程;并针对间歇反应过程测量滞后的情况,与两种不同的混合神经网络模型作了比较,仿真和比较结果证明了方法的有效性。     

连续直接酯化过程质量指标的软测量

以天津石化化纤厂聚酯(PET)装置为研究对象,针对该装置的工艺流程特点,建立了酯化反应过程的数学模型。该模型以实测的工艺操作参数为输入,以酯化率、酸值、皂化值、二甘醇含量等质量指标为输出,为现场操作人员提供了快速及时的生产信息。