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《甘肃工业大学》 2001年
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pH过程模型建立研究与系统设计

魏列江  
【摘要】: 本研究属于“甘肃省2000年自然科学基金资助项目”和“甘肃省电力局99 年科技攻关项目”。 在许多化学工业(如制药、发酵、造纸等)、废水处理及给水处理等工业过程 中,都存在着pH值的测控问题,在这些过程中,将pH值控制在一定的范围内是 非常重要的。比如由于环保方面的要求,排放废水的pH必须严格控制在某一范围, 为防止金属腐蚀,工业用水的pH值必须满足一定的要求等。本文以电厂锅炉给水 加氨pH控制系统为背景,全面叙述了一般工业过程水处理中pH的测量、控制与 建模原理,着重研究了pH过程的化学机理分析建模和神经网络建模的方法。由于 pH值测量的对数特性,pH过程是典型的本质非线性过程,针对国内外许多文献简 单地将pH过程看作一阶线性模型来处理的不妥当的做法,本文从化学观点出发, 通过对在连续搅拌釜(CSTR)中进行的典型的强碱和强酸系统、强碱和一元弱酸 系统、强碱和二元弱酸系统及电厂锅炉给水pH过程(为弱碱-弱酸系统)的化学 机理建模过程的研究,得出了通用的化学机理模型表达式;在此基础上,鉴于实 际系统中的许多不确定因素,诸如缓冲剂的变化,温度的影响,各种干扰等以及 pH过程的高度非线性等复杂性,使得通过化学方法所建立的机理模型往往在实际 中失效,而且许多pH过程由于涉及到的因素很多以致根本不可能写出其有效的 机理模型,所以有必要寻求其它非线性建模方法,它不不仅能反映机理模型的非 线性特征,而且具有较强的容错性和在线自学习和自适应能力。由于三层前向神 经网络具有对任意非线性函数能以任意精度逼近的非凡能力,并具有泛化能力,所 以本文对强碱-强酸系统和电厂锅炉给水加氨pH控制系统利用三层BP神经网络进 行了建模,并用化学机理模型验证了神经网络模型的静态特性和动态特性,仿真结 果表明三层BP神经网络能很好地对pH过程这类本质非线性过程进行建模。另外 也初步探讨了网络收敛性问题和过拟合问题。 其次,利用改进的PID控制算法和变增益三区段非线性控制算法相结合得到 的三区段非线性PID控制算法,并将之应用于电厂锅炉给水加氨pH控制系统中。 最后简要叙述了一个实际的电厂锅炉给水加氢pH控制系统的软件与硬件的设 计。
【学位授予单位】:甘肃工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP273.5;TP15;TP183

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【参考文献】
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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