糖厂蒸发工段的建模和控制

论文摘要

蒸发工段是制糖工艺的关键步骤。对蒸发工段的有效控制,首先保证了末效出口糖浆浓度的稳定,满足煮糖工段对工艺的要求;同时减少了能量的消耗,具有显著的经济效益。因而研究蒸发工段多效蒸发系统的建模与控制对于具有重要意义。在了解了蒸发工艺流程和多效蒸发原理的基础之上,根据多效蒸发系统强干扰、非线性、多约束等特点,利用BP人工神经网络建立了多效蒸发系统二效压力和末效出口糖浆浓度之间的人工神经网络模型。系统仿真实验显示,建立的模型具有较好的逼近能力,能够较好的反映系统末效出口糖浆浓度的输出特性。论文的另一部分工作是介绍了预测控制算法,对非线性预测控制在多效蒸发系统中的应用进行了深入的研究和探讨,提出了以BP神经网络建立预测模型、遗传算法进行滚动优化的预测控制算法。以所建的神经网络模型作为对象对多效蒸发系统实施非线性预测控制仿真。仿真结果表明,控制效果较好,可以达到控制要求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景及研究意义
• 1.2 多效蒸发过程建模与控制的研究现状
• 1.2.1 国内、国外多效蒸发系统建模研究现状
• 1.2.2 国内、国外多效蒸发系统自动控制研究现状
• 1.3 研究内容
• 1.4 本章小结
• 第二章 蒸发工段人工神经网络模型的建立
• 2.1 蒸发工段工艺流程
• 2.1.1 多效蒸发的基本概念
• 2.1.2 多效蒸发的工艺流程
• 2.1.3 多效蒸发过程的特点
• 2.2 蒸发工段人工神经网络模型的建立
• 2.2.1 人工神经网络概述
• 2.2.2 人工神经网络与系统辨识
• 2.2.3 基于BP神经网络的系统辨识
• 2.3 蒸发工段神经网络模型的建立
• 2.3.1 多效蒸发系统的神经网络建模与仿真
• 2.3.2 多效蒸发系统的仿真结果分析及模型评价
• 2.4 本章小结
• 第三章 预测控制算法
• 3.1 预测控制算法的产生与发展
• 3.2 预测控制算法
• 3.2.1 预测模型
• 3.2.2 滚动优化
• 3.2.3 反馈校正
• 3.3 非线性预测控制的发展状况
• 3.4 基于人工神经网络模型的预测控制
• 3.4.1 神经网络多步预测模型
• 3.4.2 遗传算法
• 3.4.3 预测控制算法的实现
• 3.5 本章小结
• 第四章 仿真及结果
• 4.1 蒸发过程的PID控制仿真结果
• 4.2 蒸发过程的人工神经网络预测模型
• 4.3 蒸发过程预测控制仿真结果
• 4.4 分析及结论
• 4.5 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 参考文献
• 附录
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文与研究成果