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基于神经网络的聚氯乙烯生产过程的软测量方法研究

作　者: 郭秋平
导　师: 王介生
学　校: 辽宁科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 聚合釜 软测量 神经网络 优化算法 模型迁移
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 54次
引　用: 1次
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内容摘要


由于聚合釜生产现场条件限制和缺乏成熟的检测装置,氯乙烯的转化速率很难实时获取,难以实现直接的质量闭环控制。因此本文提出采用人工神经网络和软测量相结合的方法对它进行预测具有重要意义。本文具体的工作主要有以下几个方面:首先了解聚氯乙烯的聚合过程和软测量的基本原理及基于神经网络的应用;详细介绍RBF神经网络的常用学习算法和文化差分进化算法,利用文化算法和差分进化算法相结合的混合算法来优化RBF神经网络权值;并采用核主元分析法来对软测量模型的辅助变量进行了降维;分别利用基于梯度方法、聚类方法、正交最小二乘法和文化差分算法优化的RBF神经网络软测量模型对氯乙烯转化速率进行预测和仿真研究。其次主要介绍动态模糊神经网络,对网络的不同参数调整方法进行研究和比较网络的性能;分别建立基于卡尔曼滤波算法、线性最小二乘法和扩展的卡尔曼滤波法的动态模糊神经网络软测量模型;采用模型迁移方法对原模型进行规划修正以获得适合新一次的聚合过程的软测量模型,对氯乙烯转化速率进行预测仿真。最后主要介绍回声状态神经网络和人工鱼群算法,采用人工鱼群算法优化回声状态网络的输出权值,提出一种基于人工鱼群算法优化回声状态网络的聚合釜聚合过程的软测量模型并进行仿真研究。总之,通过仿真结果表明三种神经网络软测量模型都能取得良好的预测效果,能够提高PVC聚合过程中经济技术指标预测的精度和鲁棒性,可以满足聚合釜生产过程的实时控制要求。

全文目录


中文摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
1. 绪论  9-18
  1.1 研究背景与意义  9-10
  1.2 聚氯乙烯(PVC)聚合生产过程  10-12
  1.3 软测量技术基本原理  12-13
  1.4 基于神经网络的软测量建模方法研究  13-16
    1.4.1 前向BP 神经网络  13-14
    1.4.2 径向基神经网络  14-15
    1.4.3 模糊神经网络  15
    1.4.4 回声状态神经网络  15-16
    1.4.5 混合神经网络  16
  1.5 本文的主要内容和结构安排  16-18
2. 基于文化差分算法的聚合过程KPCA-RBFNN 软测量建模  18-39
  2.1 引言  18
  2.2 RBF 神经网络  18-24
    2.2.1 网络结构和工作原理  18-20
    2.2.2 常用的RBF 神经网络学习算法  20-24
  2.3 基于文化差分进化算法优化的RBF 神经网络  24-30
    2.3.1 差分进化算法  24-25
    2.3.2 文化算法  25-26
    2.3.3 文化差分进化算法  26-29
    2.3.4 优化算法流程  29-30
  2.4 聚合过程KPCA-RBFNN 软测量建模  30-35
    2.4.1 辅助变量选取  30-31
    2.4.2 数据预处理  31-32
    2.4.3 基于核主元分析法的数据降维  32-33
    2.4.4 软测量模型结构  33-35
  2.5 仿真研究  35-38
  2.6 小结  38-39
3. 基于模型迁移的聚合过程DFNN 软测量建模及重构  39-56
  3.1 引言  39
  3.2 动态模糊神经网络  39-46
    3.2.1 网络结构  39-41
    3.2.2 学习算法  41-46
  3.3 网络的参数调节方法及比较  46-50
    3.3.1 扩展的卡尔曼滤波  46-48
    3.3.2 不同参数调节方法的比较研究  48-50
  3.4 聚合过程DFNN 软测量建模及重构  50-53
    3.4.1 软测量建模  50-51
    3.4.2 基于模型迁移的软测量模型重构  51-53
  3.5 仿真研究  53-55
  3.6 小结  55-56
4. 基于人工鱼群算法优化的聚合过程ESN 软测量建模  56-66
  4.1 引言  56
  4.2 回声状态网络  56-59
    4.2.1 网络结构  56-57
    4.2.2 学习过程  57-59
  4.3 人工鱼群算法  59-61
    4.3.1 算法概述  59-60
    4.3.2 算法实现  60-61
  4.4 人工鱼群算法优化的聚合过程ESN 软测量建模  61-63
  4.5 仿真研究  63-65
  4.6 小结  65-66
5. 总结  66-68
参考文献  68-73
致谢  73

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 数据处理、数据处理系统
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