管式聚合反应温度分布建模及控制方法的研究

论文摘要

本文研究的主要内容是利用B样条神经网络建立管式聚合反应温度分布的模型,并且基于所建立的神经网络模型实施控制的方法。 管式聚合反应沿管长的温度分布是管式聚合反应重要的可测参数,可在线测得的温度分布反映着管内进行的聚合反应的程度和历程。温度分布与不可在线测得的终端产品的质量信息之间有着紧密地联系。因此对管式聚合反应的温度分布进行控制对于提高产品质量有着重大意义。 分布函数关系的建模及控制不同于普通函数关系,其输出是相关联的一组数据,并且设定值是一个分布。鉴于神经网络建模的优点,本文采用B样条神经网络建立管式聚合反应温度分布的分布函数关系模型,并以期望的温度分布与实测温度分布的误差集合为控制指标,通过最优化方法求解,得到了最优控制序列,达到较好的控制效果。以实验室聚合反应器为背景,对上述方法进行了仿真实验,并针对存在噪声和施加干扰的环境,提出了自适应的控制策略。之后又采用了EISE控制指标的最优化控制策略控制对象。 本文研究使用B样条神经网络建立了管式聚合反应温度分布函数的数学模型,为分布参数系统的建模提供了一种新的方法。研究

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 分布参数系统建模以及控制的研究
• 1.2 B样条神经网络的发展和现状
• 1.3 神经网络控制的发展和现状
• 1.4 本课题的研究内容
• 第二章 B样条神经网络的理论基础
• 2.1 B样条函数
• 2.2 B样条神经网络
• 第三章 乙烯基丁基醚（VBE）管式常温阳离子聚合反应
• 3.1 本文建模背景
• 3.2 建立阳离子管式聚合反应数学模型的意义
• 3.3 乙烯基丁基醚（VBE）管式常温阳离子聚合反应过程的数学模型
• 3.3.1 基元反应
• 3.3.2 反应动力学方程
• 3.3.3 热量衡算方程
• 3.4 本文的实验方案
• 第四章 利用B样条神经网络建立管式反应温度分布模型
• 4.1 B样条神经网络静态建模
• 4.1.1 B样条神经网络静态建模算法
• 4.1.2 B样条神经网络静态建模结果
• 4.2 B样条神经网络动态建模
• 4.2.1 B样条神经网络动态建模算法
• 4.2.2 动态建模结果
• 4.3 B样条神经网络建模结论
• 第五章 ISE性能指标的最优化控制
• 5.1 控制策略概述
• 5.2 基于神经网络模型的最优控制
• 5.2.1 控制策略算法推导
• 5.2.2 控制结果
• 5.3 ISE性能指标的最优控制策略结论
• 第六章 自适应控制
• 6.1 自适应控制策略
• 6.2 自适应控制策略实施
• 6.3 自适应控制结果
• 6.4 自适应控制结论
• 第七章 EISE性能指标的最优化控制
• 7.1 EISE性能指标的最优化控制
• 7.2 EISE指标的最优化控制算法
• 7.3 EISE指标的最优化控制结果
• 7.4 控制结论
• 第八章 结束语
• 参考文献
• 致谢
• 发表论文及参加科研情况说明