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《北京化工大学》 2004年
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利用神经网络实现聚合反应分子量分布的建模与控制

吴海燕  
【摘要】:本文主要研究利用神经网络建立聚合反应过程分子量分布模型和实施控制的方法。由于聚合反应机理的多样性和随机性,使聚合物由许多具有相同重复单元但不同链长的分子组成,形成分子量分布,它对聚合物的质量有关键影响。对分子量分布的在线控制是提高聚合物微观质量的重要手段,目前尚无具有普适性的方法提出。 由分子量分布作为控制对象输出的系统不同于其他系统,其被控参数不是常规的单参数或多参数变量,而是一组高度关联的参数集合。本文首先研究使用组合B样条神经网络建立分子量分布的静态模型,并基于此,利用最优化方法推导出控制策略,应用于实验室规模的苯乙烯聚合反应仿真研究,收到了很好的控制效果。在实现静态建模和控制的基础上,本文着重研究建立聚合物分子量分布动态模型以及实现控制的方法。首先使用B样条神经网络描述链长与分子量分布之间的非线性关系,其次选择可描述动态特性的线性递归神经网络表示控制变量与网络输出的函数关系。而网络输出可视为B样条神经网络的权值,它与网络基函数(B样条函数)之间可构成因子组合的线性形式,由此可把输入变量与分子量分布输出之间的关系以解析形式表示出来。把它代入控制目标函数中,通过最优化方法求解,推导出控制策略。将动态建模和控制策略应用于苯乙烯聚合反应过程,仿真研究结果可以证明方法的可行性。 WP=4 本文的研究为解决聚合物分子量分布的建模与控制问题提供了新的思路和解决方法,是对该领域研究内容的创新与拓广。研究结果不仅可解决聚合物生产过程中微观质量的控制问题,也可以应用到类似的分布参数系统(如浓度分布和温度分布等)的最优分布形状控制问题中。
【学位授予单位】:北京化工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:O631

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【引证文献】
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1 王晶;黄颖华;曹柳林;吴海燕;靳其兵;;分子量分布的广义状态反馈跟踪控制[J];控制理论与应用;2012年02期
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【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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2 张利芹;聚合反应过程混合建模方法的探讨[D];北京化工大学;2012年
3 丁桂宝;环形加热炉加热过程优化控制[D];内蒙古科技大学;2011年
【二级参考文献】
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1 王晖;曹柳林;江弘;鞠伟;史琳;;聚酯工业分子量分布的计算机控制[J];计算机与应用化学;1991年01期
2 张素贞,叶心宇,陈军;聚酯工业生产过程模型及仿真[J];计算机与应用化学;1994年04期
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【相似文献】
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1 曹柳林,吴海燕;利用B样条神经网络实现聚合反应分子量分布的建模与控制[J];化工学报;2004年05期
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10 黑龙江大学化学系高分子教研室GPC组 ,黑龙江省尼龙厂GPC实验组;用简易凝胶渗透色谱法常温测定尼龙—6的分子量分布[J];黑龙江大学自然科学学报;1979年02期
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10 对外经济贸易大学信息学院 曹景广;用UML实现ERP系统建模(三)[N];国际商报;2002年
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3 戴雪龙;PET探测器神经网络定位方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
4 马戎;智能控制技术在炼钢电弧炉中的应用研究[D];西北工业大学;2006年
5 文敦伟;面向多智能体和神经网络的智能控制研究[D];中南大学;2001年
6 杜文斌;基于神经网络的冠心病证候诊断标准与药效评价模型研究[D];辽宁中医学院;2004年
7 熊雪梅;参数化模糊遗传神经网络及在植物病害预测的应用[D];南京农业大学;2004年
8 李智;电站锅炉燃烧系统优化运行与应用研究[D];东北大学;2005年
9 王承;基于神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2005年
10 谭阳红;基于小波和神经网络的大规模模拟电路故障诊断研究[D];湖南大学;2005年
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1 吴海燕;利用神经网络实现聚合反应分子量分布的建模与控制[D];北京化工大学;2004年
2 余颖;活性污泥法污水处理过程智能建模及仿真研究[D];北京工业大学;2005年
3 张晓彬;基于神经网络的循环流化床烟气脱硫过程的智能集成建模研究[D];东北大学;2005年
4 郭绪光;基于神经网络的火灾损失建模与预测[D];山东大学;2008年
5 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
6 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
7 田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
8 姜宇;发动机裂解设备故障诊断技术的研究[D];吉林大学;2012年
9 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
10 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
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