基于神经网络PID的聚乙烯醇生产过程控制

论文摘要

醋酸乙烯合成中温控制系统是聚乙烯醇生产过程的重要组成部分,目前国内醋酸乙烯合成中温控制系统大多采用常规PID控制,但是由于醋酸乙烯合成中温控制系统是一个回路闭环系统,具有非线性、时变性、大迟延等特点,传统的PID在某些情况下难以达到理想的控制效果。基于知识且不依赖于模型的智能控制为解决这类问题提供了新的思路,成为目前提高过程控制质量的重要途经。而神经网络作为现代信息处理技术的一种,正在很多应用中显示它的优越性,它在自动控制领域的应用成果——神经网络控制也成为令人瞩目的发展方向。而神经网络PID控制技术在其中扮演了十分重要的角色,并且仍将成为未来研究与应用的重点技术之一,这是因为PID类型的控制技术在工业过程控制中仍占有主导地位,如果能发现性能优于PID的控制器,且具有类似PID易于使用的特点,无论在理论还是实践上都将具有重要的意义。本文以某公司聚乙烯醇改建扩建项目为背景,通过对醋酸乙烯生产过程的工艺特性进行深入分析,并结合原项目实际生产中存在的问题,首先从理论上对神经网络控制方法进行了必要改进,再将其与传统PID控制方法相结合,发挥各自控制的优越性,将其应用于合成反应温度控制系统的设计中,可以实现对合成反应中温的较好控制,解决了传统控制方法无能为力的大时滞、强干扰等问题。通过计算机仿真和理论分析证明了神经网络PID控制方法的有效性。最后,根据神经网络PID控制器原理设计了合成中温控制系统,并通过现场模拟实验,证明了基于神经网络的PID控制方法在工程应用中的可行性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 主要符号说明
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景和意义
• 1.2 聚乙烯醇的国内外生产现状及发展趋势
• 1.3 聚乙烯醇生产过程中醋酸乙烯合成简介
• 1.3.1 乙炔工序
• 1.3.2 合成工序
• 1.3.3 精馏工序
• 1.4 工厂控制现状及存在问题
• 1.5 本论文的主要研究任务
• 第二章 PID 控制器及BP神经网络概述
• 2.1 PID 控制器
• 2.1.1 PID 控制原理
• 2.1.2 增量式PID 控制算法
• 2.1.3 PID 控制器参数的选择
• 2.2 BP 神经网络
• 2.2.1 BP 神经网络结构
• 2.2.2 BP 学习算法
• 2.2.3 神经网络的学习规则
• 第三章 VAC 合成中温的神经网络PID控制研究
• 3.1 合成反应温度模型的建立
• 3.1.1 建立数学模型的意义
• 3.1.2 建立数学模型的方法
• 3.1.3 阶跃响应的获取
• 3.1.4 由阶跃响应确定近似传递函数
• 3.2 VAC 合成中温单神经元自适应PID 控制器研究
• 3.2.1 单神经元自适应PID 控制器的构成和算法
• 3.2.2 单神经元PID 控制器的稳定性分析
• 3.2.3 单神经元自适应PID 控制器的仿真研究
• 3.3 基于BP 神经网络的PID 控制器在VAC 合成中温中的应用研究
• 3.3.1 基于BP 神经网络的PID 控制器的构成和算法分析
• 3.3.2 基于BP 神经网络的PID 控制器的仿真研究
• 3.3.3 BP 神经网络与单神经元PID 控制器仿真比较
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于神经网络PID控制的VAC 合成中温控制系统设计
• 4.1 引言
• 4.2 M 函数与VC++的转换
• 4.2.1 BP 神经网络与PID 复合控制器的M 函数
• 4.2.2 BP 神经网络与PID 复合控制器的VC++编程
• 4.3 控制系统硬件结构
• 4.3.1 目前常用控制系统硬件构成
• 4.3.2 本控制系统硬件构成
• 4.4 控制软件系统的设计
• 第五章 总结和展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录A：SNPC 源程序
• 附录B：PNPC 源程序
• 附录C：BP神经网络C++源程序
• 个人简历 在读期间发表的学术论文