孙京诰[1]2000年在《工业聚酯生产过程智能控制系统研究》文中指出本文以天津石化化纤厂工业聚酯生产过程为对象，针对目前在线实施的聚酯粘度智能控制系统进行了进一步的研究和探讨。引进小波变换分析技术对聚酯动力粘度进行数据处理和过程参数识别，通过对CPN双向对传模糊神经元网络的深入研究，设计了拟人智能控制器，实现根据过程参数曲线变化趋势的拟人实时智能控制。 本文利用小波变换不但能提取信号和噪声在多尺度分辨空间中的波形特征，而且根据表征该特征的小波系数的模极大值的不同的传播特性来实现对聚酯动力粘度信号的波形检测。通过小波算法完成对聚酯动力粘度信号的分解与重构、突变故障信号的检测和信号噪声的滤除，为后续的CPN双向对传模糊神经网络控制器做了数据准备。该方法既避免了矩阵运算、降低了运算量，又能在获得一定改善信噪比增益的同时，保持对信号波形细节的较好分辨率，并且对待检测信号形式不敏感。 本文根据聚酯过程的实际情况提出一种基于小波变换和双向对传神经网络(CPN)自动提取模糊控制规则模糊神经网络控制器，利用CPN模糊神经元网络的自学习和记忆功能，规则合成快，而且控制规则的变化可以通过部分的网络权值的改变而实现。可以预先根据专家经验获得一定的控制规则，然后通过在线学习，不断从被控对象中获得信息，对控制规则进行增删或修正。该模糊神经控制器能根据根据经小波变换分析去噪声和突跳特征检测后的重现的聚酯动力粘度数据曲线，预测粘度曲线变化趋势并自动在线提取和修改控制规则，模拟操作工人的控制方法、策略，从而实现较好的在线控制效果。 本文所研究的结果为聚酯过程的实时控制提供了一套有效的控制方案。理论分析与采用实际工业聚酯对象模型仿真的结果证明该方案的有效性可行性。
罗娜[2]2010年在《大型聚酯生产过程智能建模、控制与优化研究》文中研究表明聚酯(聚对苯二甲酸乙二酯)是一种广泛应用于生产和日常生活的高分子聚合物,其生产过程具有高度非线性、慢时变性及分布参数的特点。随着聚酯产品市场竞争的加剧,聚酯工业生产过程的优化运行在提高企业效益方面的优越性逐渐体现出来。以支持向量机、高斯过程、进化算法等为代表的智能方法已在化工领域得到了应用,解决了复杂化工系统的控制与优化问题。然而,高斯过程作为一种统计建模方法,当样本增加时,其参数计算复杂性增长很快,难以用于工业现场实际；以分布估计算法为研究热点的进化算法在优化过程中,面临着如何更好地估计进化过程中的概率模型、跳出局部最优等问题。因此,智能方法在化工领域的广泛应用仍需要进一步研究和拓展。鉴此,本文围绕大型聚酯生产过程的工业实际问题,应用智能方法,对其建模、控制与优化的若干理论和技术进行研究,开发了聚酯过程的智能建模技术、预测控制与智能优化技术,形成了具有实际应用价值的聚酯生产过程优化运行软件,为聚酯生产过程优化提供了新方法和新技术,包括：针对分布估计算法求解连续优化问题时数据分布概率模型不易确定的问题,提出了基于核密度估计的单目标和多目标分布估计算法,讨论了算法中核宽度的选择准则,通过数值仿真验证了算法的有效性。该类算法被用于聚酯过程反应动力学参数的优化问题,获得了符合工业装置实际操作工况的工业聚酯过程模型,进而实现了基于工艺机理的聚酯生产过程全流程模拟与工业验证。研究了聚酯原料乙二醇生产过程的智能建模问题,采用先验知识与支持向量机的融合方法,提出了表达输入变量单调性的支持向量机模型,用于乙二醇生产氧化反应过程的催化剂失活建模,实现了氧化反应过程的智能机理建模。采集工业装置运行数据,对乙二醇水合反应过程的模型参数进行了优化,获得了符合工业装置实际操作工况的水合反应动力学模型,实现了SD技术的乙二醇生产过程全流程模拟与工业验证。针对聚酯过程波动、干扰以及条件的变化对时间的累积效应问题,分别研究了聚酯生产酯化过程和终缩聚过程的动态建模问题。对酯化过程建立了集中参数动态模型,分析了端羧基浓度、气相乙二醇流量等对进料摩尔比、温度、压力等的阶跃响应动态特性,得到了酯化段反应器、工艺塔相互作用下系统的动态变化规律。采用多反应器串连的方式建立了终缩聚反应器的动态模型,分析了特性粘度对真空度、温度等的阶跃响应动态特性,得到了终缩聚过程的动态变化规律。研究了高斯过程的软测量建模方法。针对大样本导致高斯过程计算复杂度增加的问题,提出了基于聚类的稀疏高斯过程方法,建立了聚酯酯化反应过程的端羧基浓度软测量模型,降低了模型的计算复杂性,得到了模型预测结果及均方差。研究了拟似输入稀疏高斯过程,增加了在线校正方法,建立了机理不明确的聚酯产品色值模型。研究了基于高斯过程的非线性系统预测控制方法,对聚酯终缩聚过程的特性粘度进行了预测控制仿真。基于对聚酯过程运行优化的需要,提出了分布估计算法与柯西分布、粒子群算法相结合的混合智能优化算法,以聚酯生产过程的能量消耗最小为目标,对聚酯过程工艺机理模型进行了过程优化,找出了装置最优工作点,实现了工业过程的节能。基于面向服务和多智能体框架,对聚酯生产过程的建模、控制和优化的研究成果进行了集成,建立了工业过程优化运行系统框架。详细讨论了流程行业信息系统中基本服务的定义,服务之间的交互,搭建了基于WEB SERVICE的过程优化运行平台,开发了大型聚酯生产过程的建模、控制与优化的运行优化集成平台。
周筱雅[3]2016年在《聚酯生产模糊PID智能控制研究与设计》文中提出目前在国内的聚酯行业,化工生产过程大多数依赖的是局部检测或者局部检测与人工监测相结合的方式达到目的。这种方式不但会导致精度达不到标准,产品质量差,甚至会产生严重的生产安全问题。本文是基于某合成革股份有限公司的聚酯生产项目,根据生产工艺和流程,设计出聚酯生产监控系统。本文从聚酯配料系统生产过程的实际温度要求出发,结合工业生产现场的控制对象与控制要求,以严谨稳定的设计思路,对比了不同控制方案特点,最终确定了基于模糊控制和传统PID控制的模糊PID温度控制方案。设计从大量PID基础知识和模糊控制方面内容着手,确定温度控制方案后通过Matlab软件的Simulink工具箱来进行控制系统的设计及仿真。仿真结果显示控制系统可以很好地将精确性和便捷性结合起来,完成对于聚酯反应釜的温度控制。模糊PID温度控制系统提高了控制精度,增加了系统的在线自适应能力。已投产的聚酯生产监控系统是在保证温度准确控制的基础上,综合考虑生产工艺要求的安全性、稳定性,与用户多次沟通交流,充分了解聚酯生产过程,设计了基于PLC与组态王的聚酯生产监控系统。课题主要工作要求包括系统总体设计、硬件电路设计、PLC软件设计和人机界面设计。通过PLC S7-300硬件和监控软件组态王的结合,显示了模糊温度控制在实际运用中的先进性。它能够提高生产精度,减小超调,改善了聚酯的品质,符合生产要求。系统的整体技术在同行业中处于领先水平。为此类控制系统在化工领域的推广提供了良好的范例。系统投产后,聚酯产品粘度提高了20%,聚酯颗粒不容物减少,树脂流动性和色泽性均有明显提升。公司销量连续三年行业排名第二,出口额居行业之首。
张素贞[4]1994年在《聚酯生产过程自动化进展》文中研究表明对目前聚酯工业过程控制开发研究的情况，以及随工业自动化水平提高，如何将聚酯生产过程自动化向纵深发展作了概述．在模型开发的基础上，对现代控制理论的一些新型控制算法，软测量技术，优化控制以及专家系统等在聚酯过程上的应用作了概况介绍．最后，简要提示了聚酯过程的仿真系统和专家系统的开发．
江沛[5]2008年在《智能优化技术的研究及其在化工生产中的应用》文中研究表明优化可以给企业带来巨大的经济效益,是当前化工生产研究和应用的热点。化工生产优化一方面朝着大规模优化、在线优化以及多目标优化等需求方向发展,一方面因系统自身的高度非线性、多约束条件、动态性、随机性和高安全需求等难点,优化的难度增大。本文针对化工生产优化的需求和难点,研究和提出了三种智能优化技术,目的在于避免复杂的数学计算,加快优化速度,提高优化效果,更好的解决化工过程建模、化工生产优化控制等实际问题,提供化工生产优化控制工作的新思路。本文的主要研究工作如下:1.从优化的角度研究了化工生产的建模技术,在结构逼近式神经网络的基础上,提出了假想教师-人工免疫训练算法,采用假想教师训练神经网络,采用优化方式更新假想教师,采用人工免疫特性保证寻优的发掘性和正确性,成功建立了含有部分不可测状态的橡胶硫化促进剂制备过程的间歇缩合反应模型。2.以多目标优化问题为研究对象,综合非劣分层、拥挤距离、精英策略和群智等思想,提出了非劣分层粒子群多目标优化算法。对于聚酯生产连续缩聚过程,以产品的产量最大和质量最佳为优化目标,寻优设计,为实际生产优化提供了参考。3.针对间歇反应是一个无稳态的过程,从动态过程优化的角度,提出了分级多目标优化算法,分步优化经验方程的排列和经验方程的参数,拟合最优控制轨迹,减少了决策变量的维数,在优化苯乙烯悬浮聚合反应的仿真研究中,效果较好。4.分析了递阶优化控制系统、迭代优化控制结构和在线预报优化调整方案等实现优化控制的框架和方法,并加以改进,为实施智能优化技术提供新思路。本文在以上几方面的研究中,按照确定优化目标、建立优化模型、设计优化算法和实现优化控制等步骤开展,仿真研究结果证明了智能技术在优化控制中大有作为,可以在化工生产的过程建模、优化控制等方面发挥出实际效果并体现出较强的优势。
舒旭光[6]2012年在《基于现场总线反应釜温度控制系统的研究与应用》文中提出不饱和聚酯树脂作为近代塑料工业发展中的一个重要品种，在工业、农业、建筑、交通以及国防工业等领域有广泛的应用，其中反应釜温度控制系统是不饱和聚酯树脂生产过程中的重要组成部分。随着经济的迅猛发展，人们对化工产品的质量有了更高的要求，因此对反应釜的研究也越来越得到人们的关注。在对反应釜的控制中，温度控制是最重要的，它直接影响到釜内的化学反应环境并对其产品质量起到了决定性的作用。目前国内大部分生产线的温度控制系统多采用常规PID控制，但是由于不饱和聚酯在生产过程中具有非线性、大迟延、时变性等特点。常规PID虽然简单易操作，但是在一些复杂工况情况下很难达到理想的控制效果。因此自动化智能控制技术一直是专家和学者普遍关心的问题，其中神经网络具有逼近任意非线性函数的能力，而且结构和学习算法简单明确，通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。本文以辽阳市某厂新建不饱和聚酯树脂生产线项目的反应釜为控制对象，针对现场的实际情况，通过对反应釜工作原理和产品生产工艺特性的学习，详细介绍了本项目温度控制系统的设计过程。本系统选用德国西门子S7-300PLC作为数据采集和控制系统，采用PROFIBUS-DP现场总线技术实现PLC主站和分布式从站之间的通信。控制系统中对反应釜（一酯化釜，酯化缩聚釜）温度的升温阶段采用积分分离PID控制，在恒温阶段采用BP神经网络PID控制。这样当设备自动运行工艺温度曲线过程中控制系统就将神经网络PID控制以及PID控制各自的优势融合起来，使系统输出响应更迅速、降低了超调量而且很好地消除静差。在项目实际试运行状况中效果比较理想，可以应用于工程实践。
李文俊, 孙研, 张志刚[7]2017年在《聚酯车用熔纺着色短纤维探讨》文中研究表明通过研究智能控制系统与着色工艺,实现自动配料,减少人为差异,改善车用聚酯纤维的熔融纺丝着色质量,满足个性化车用纤维的需求,同时减少溶液染色造成的环境污染。
刘磊[8]2012年在《化工反应釜温度控制系统的研究与设计》文中研究表明在化工行业中，反应釜是进行化学反应的一种常用反应容器。随着社会的发展，人们对化学产品的质量有了更高的要求，对化工反应釜的研究也越来越得到人们的关注。反应釜是化工行业最主要的生产设备，而自动化控制技术一直是专家和学者普遍关心的问题，所以研究最优的控制技术引领着这个行业向前发展。目前，自动化控制技术并没有广泛应用到各个化工企业，在许多生产过程中都需要人工现场操作，从而不仅不能保证产品质量，而且大大降低了生产效率。在对反应釜的控制中，温度控制是最重要的，然而温度控制需要借助一些精密仪器，人工操作显然不能达到精度要求，这样一来对自动控制系统的研究和设计就显得尤为重要。针对工业生产中被控对象具有单向性、时滞性、大惯性和时变性的特征，传统的PID控制虽然简单易操作，却很难实现对反应釜温度的精确控制。针对现场的实际情况，本文以辽阳市某合成催化剂厂新厂项目工程的反应釜为控制对象，通过对反应釜工作原理和工艺特性的学习，详细介绍了本项目温度控制系统的设计过程。控制系统中对化工釜温度的升温阶段采用积分分离PID控制，而在恒温阶段采用参数因子自调整模糊控制（根据现场操作人员经验结合PLC编程实现）。这样自动控制系统就将模糊控制以及PID控制各自的优势融合起来，使系统输出响应更迅速、大大降低了超调量而且很好地消除静差。实际运行状况比较理想，可以应用在实践中。
张素贞, 范文兵, 陶振麟, 王立明[9]2003年在《非纤聚酯生产过程先进控制软件》文中认为应用计算机信息处理技术,现代和智能控制理论,用先进控制及优化方法解决各类技术问题,已成为工业生产过程的必然趋势。
王华强, 周筱雅[10]2015年在《聚酯生产工艺分析与智能控制实现》文中研究说明以某聚酯生产装置为背景,分析聚酯生产工艺流程,并对其温度控制算法进行深入分析,通过对比传统闭环PID控制和串级PID控制的优缺点,设计并采用模糊PID控制器实现聚酯生产自动控制,并在组态王平台编程交互显示部分。仿真与实际应用结果表明:该控制系统符合聚酯生产要求,且优于传统控制方案,系统在某聚酯生产企业投运后,产品的树脂粘度稳定性提高了20%,树脂颗粒不溶物减少,树脂流动性与色泽均有明显提升。
参考文献：
[1]. 工业聚酯生产过程智能控制系统研究[D]. 孙京诰. 北京化工大学. 2000
[2]. 大型聚酯生产过程智能建模、控制与优化研究[D]. 罗娜. 华东理工大学. 2010
[3]. 聚酯生产模糊PID智能控制研究与设计[D]. 周筱雅. 合肥工业大学. 2016
[4]. 聚酯生产过程自动化进展[J]. 张素贞. 聚酯工业. 1994
[5]. 智能优化技术的研究及其在化工生产中的应用[D]. 江沛. 北京化工大学. 2008
[6]. 基于现场总线反应釜温度控制系统的研究与应用[D]. 舒旭光. 辽宁科技大学. 2012
[7]. 聚酯车用熔纺着色短纤维探讨[J]. 李文俊, 孙研, 张志刚. 纺织科技进展. 2017
[8]. 化工反应釜温度控制系统的研究与设计[D]. 刘磊. 辽宁科技大学. 2012
[9]. 非纤聚酯生产过程先进控制软件[J]. 张素贞, 范文兵, 陶振麟, 王立明. 电气时代. 2003
[10]. 聚酯生产工艺分析与智能控制实现[J]. 王华强, 周筱雅. 化工自动化及仪表. 2015
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