论文摘要
在化工应用领域中,建立准确的系统模型对于实施先进控制是非常重要的。本文以上海某化工厂科研项目“PAN生产过程质量指标软测量及分析管理系统软件开发”为课题,以化工生产中聚合反应过程为对象,建立聚合反应过程质量指标的软测量模型,讨论了基于支持向量机的建模方法,并且重点介绍了软测量系统的工程实现技术。本文的主要研究内容为以下几个方面:1.系统阐述了软测量技术的原理及应用现状,并分析了其现存的问题。同时,从变量的选择、数据处理、软测量模型建立、在线校正与工业应用5个方面系统地介绍软测量技术。2.在了解聚丙烯腈聚合反应工艺机理的基础上,设计一种化工聚合反应过程多类型混合模型。该模型的输出能较好地反映出化工聚合反应过程复杂的动态特性。3.在掌握统计学习理论的基础上,研究了SVM用于函数逼近的具体实现方法,提出并成功运用SVM方法建立混合模型中若干重要子模型,仿真结果表明SVM方法具有学习能力强、泛化能力好、对样本依赖程度低等优点。4.介绍了软测量技术在现场的工程实施情况。采用组态王和Matlab语言相结合的开发模式,并充分利用数据库技术,开发了生产过程软测量系统软件包。另外对工程实施过程中的一些关键问题进行了深入的研究。
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摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 引言1.2 聚合反应过程质量指标软测量1.3 软测量技术1.3.1 软测量技术原理1.3.2 影响软测量性能的因素1.3.3 软测量建模方法概述1.3.4 软测量模型的在线校正1.4 论文的研究内容及安排第二章 聚合反应工艺流程介绍2.1 腈纶生产工艺流程2.2 聚合釜工艺流程介绍2.3 本章小结第三章 聚合过程质量指标估计的混合模型3.1 聚合反应机理模型3.2 聚丙烯腈聚合反应混合模型3.3 本章小结第四章 基于支持向量机的聚合反应混合模型4.1 支持向量机简介4.1.1 统计学习理论与结构风险最小化准则4.1.2 支持向量机与最优分类面4.2 支持向量机建模4.2.1 支持向量机用于函数逼近的研究4.2.2 核函数及其参数选择4.2.3 调整因子C的选取4.2.4 参数ε的选取4.3 基于支持向量机的聚合反应混合模型的实现4.3.1 辅助变量的选择和预处理2SO3]0的回归模型'>4.3.2 pH值和[H2SO3]0的回归模型1、k2、和k3的支持向量机模型'>4.3.3 过程参数k1、k2、和k3的支持向量机模型4.3.4 总聚合物数[P]的子模块4.3.5 输入输出数据的动态校核4.3.6 在线校正4.4 本章小结第五章 聚合反应过程质量指标软测量的工程实现5.1 软件开发环境5.2 数据处理5.2.1 数据存取方式5.2.2 VB对程序调用的控制5.2.3 系统数据通信总体结构5.2.4 基于PHD的数据读取5.2.5 组态王的数据通信5.2.6 数据通信中的问题5.3 聚合釜算法程序流程图5.4 在线修正5.5 软件设计及人机界面5.5.1 软件包的流程结构5.5.2 聚合过程软测量系统人机界面5.6 系统运行结果5.7 本章小结第六章 总结与展望6.1 本文主要工作6.2 今后工作展望致谢参考文献附录:攻读硕士学位期间的研究成果
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标签:聚合反应论文; 软测量论文; 机理模型论文; 混合模型论文; 支持向量机论文; 软件包论文;