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《浙江大学》 2001年
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化工过程混合建模问题研究

王寅  
【摘要】: 过程建模是过程控制和过程优化的重要基础。近年来,随着市场竞 争的日益加剧和环保要求的不断提高,迫切要求企业从有限的资源中不 断挖掘潜力,提高经济效益,这给过程控制和过程优化提出了新的要 求,从而也对过程建模提出了更高的要求。 由于传统的黑箱建模策略只能利用相对比较单一的信息源,从而限 制了其性能。如何合理有效地利用各种过程信息,以提高模型的整体性 能是混合建模研究的主要内容。本文着重研究了新的混合模型结构、辨 识算法及其应用,具体包括以下几部分内容: 1.提出了一种基于神经网络的自组织模糊系统,它可以根据训练样 本数据的分布情况来灵活地划分模糊集合,从而保证能够以较少的规则 达到理想的建模精度。并针对这种模糊神经网络提出了一种两步混合学 习算法,其收敛速度要比传统的BP算法快得多。加热炉数据的仿真结果 和丙烯丙烷精馏塔的应用结果表明,这种模糊神经系统具有结构简单、 学习速度快、规则数少、相对建模精度高等优点。 2.针对样本数据信噪比较低的场合,提出将部分最小二乘学习算法 引入径向基网络(RBF),以提高模型的抗噪性和外延性。首先将所有训练 样本数据均作为径向基网络隐含层的节点,从而构成一个全径向基网 络;然后利用部分最小二乘算法,将这些关联的基函数和网络输出投影 到一组主元上,在各个主元上分别建立它们之间的对应关系。这样就形 成了一个简约的多输入多输出非线性模型。仿真结果表明,这种径向基 网络外延性好,且对噪声具有较强的鲁棒性。 3.提出了一种模糊—线性复合模型,并给出了在线递推辨识算法, 其中的线性模型离线得到,不进行在线修正。复合模型通过模糊模型的 在线自学习来逼近非线性对象的动态特性。这种复合模型具有任意逼近 能力。在此基础上,进一步提出了基于模糊—线性复合模型的非线性自 适应预测控制算法,并将其应用于pH中和过程的仿真和非线性液位控制 实验装置,仿真和实验结果表明这种预测控制算法能达到较好的控制效 果,特别是在离线样本数据较少的情况下。 —— 4.提出了一种结合专家经验的模糊灰箱建模策略,利用模糊逻辑, 将专家经验、线性模型以及根据历史数据辨识生成的模糊模型统一在一 个整体框架一摸糊混合模型内.由于模型中充分利用了各种有用信息, 从而大大提高了模糊朋模型的外延性。pH中和过程的仿真结呆说明了 其有效性. 5.提出了一种基于线性准穗态数据校正的的容锗模型,利用线性准 稳态数据校正技术对测量数据进行预处理,然后再将处理后的数据作为。 模型的输入,从而大大减少了测量误差,特别是显另误差对模型的影 响,提高了模型的可靠性.并进一步分析了模型的腑范围。串联pH中 和过程的仿真结果说明了其有效性。 6.提出了一种新的基于模糊模型的非线性预测控制策略.T-S模糊 模型用于描迷对象的非线性动态特性,由于每条规则的结论部分是一个 线性模型,因此鳌个模糊模型可以看作一个线性时变系统,从而将模糊 预测控制器中的非线性优化问题转化为一个线性二次寻优问题,以方便 求解。pH中和过程的仿真结果说明了其有效性。 最后,在总结全文的基础上,指出了混合建模芳干有待深入研究的 问题。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP15

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