聚乙烯生产过程建模及PID控制器设计

论文摘要

在大型聚乙烯工业装置生产中,熔融指数和密度是聚乙烯产品质量最重要的指标。因此建立准确的乙烯聚合过程模型,在生产中,对两种牌号之间的切换进行优化控制,能够减少过渡料的数量,降低生产成本,有着重要的经济意义。本文以Unipol气相法工艺为例,对乙烯聚合的机理进行了深入的研究,并在此基础上,结合Hammerstein模型的特点,采用Hammerstein模型来描述聚乙烯生产过程,加入非线性求逆环节,用PSO_SVM算法从稳态数据中获取聚乙烯过程的非线性稳态模型的逆模型,将已经辨识出来非线性部分的SVM逆模型与原非线性被控对象串联而构成了一个伪线性系统,利用特征建模方法对此伪线性系统进行建模；在控制器设计方面,对LMI算法及模糊控制进行了研究,最后将新的算法应用于PID控制器设计问题,进而得到了满意的控制效果。最后,在Visual Studio 2005环境下,开发了较完整的控制器性能评价及参数优化软件包。该软件包设计针对典型过程控制回路,在仿真基础上可进行在线控制。通过实际项目的实施,减少了操作人员的工作负担,提高了实际装置的控制品质,降低了生产成本。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 聚乙烯
• 1.1.1 聚乙烯分类
• 1.1.2 LLDPE及其生产工艺概况
• 1.1.3 聚乙烯聚合过程机理分析
• 1.1.4 美国联碳公司的气相流化床工艺
• 1.2 国内外聚乙烯生产情况概述
• 1.3 研究背景及意义
• 1.4 本文的主要研究工作
• 1.5 论文结构
• 第二章 聚乙烯生产过程建模
• 2.1 Hammerstein模型
• 2.2 非线性系统的逆系统
• 2.2.1 模型的可逆性
• 2.2.2 右逆系统
• 2.3 聚乙烯生产过程
• 2.3.1 聚乙烯质量指标模型
• 2.3.2 聚乙烯反应过程Hammerstein模型
• 2.3.3 熔融指数模型的逆
• SVM的HAMMERSTEIN模型辨识'>2.4 基于PSO_SVM的HAMMERSTEIN模型辨识
• 2.4.1 PSO算法概述
• 2.4.2 SVM算法概述
• 2.4.3 基于PSO的SVM算法
• 2.4.4 非线性稳态部分逆模型及模型的辨识
• 2.4.5 线性动态部分模型的辨识
• 2.5 基于特征建模的伪线性系统辨识
• 2.5.1 基于特征建模的伪线性系统辨识
• 2.5.2 仿真
• 第三章 基于LMI的PID控制器性能评价及参数设计
• 3.1 引言
• 3.2 模糊控制
• 3.3 控制器性能评价
• 3.4 控制系统及控制器描述
• 3.4.1 PID控制器描述
• 3.4.2 被控对象描述
• 3.5 基于LMI的LQG控制器性能评价
• 3.6 模糊PID控制器设计
• 3.7 实例仿真
• 3.7.1 仿真1
• 3.7.2 仿真2
• 第四章 软件开发及工业应用
• 4.1 软件概述
• 4.2 算法设计
• 4.3 软件设计
• 4.3.1 设计概要
• 4.3.2 设计工具
• 4.3.3 详细设计
• 4.3.4 安全性设计
• 4.4 工业应用实例
• 4.4.1 应用实例1
• 4.4.2 应用实例2
• 4.5 结论
• 第五章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 研究成果及发表的学术论文
• 作者和导师简介