并行BP网络对CSTR的故障诊断

随着现代工业及科学技术的迅速发展,神经网络特别是BP网络广泛地应用于故障诊断中.作者用并行的BP神经网络来代替单个的BP网络,这样可以提高故障诊断的准确率,尤其是在故障类别很多的情况下.把此方法应用于CSTR中,准确性更高.     

利用串/并联神经网络建立化学反应器模型

本文研究使用线性动态神经网络与非线性的静态网络相结合的混合建模方式解决复杂非线性系统的建模问题。使用混合神经网络建模，可以降低单个网络的训练难度，基于此，也可将非线性系统控制策略的求解分解，转换为线性系统的求解。从而改善使用单一神经网络建模存在的精度不高以及训练时间长等不足，也为非线性系统控制策略的求解提供方便。本文以一个典型多变量系统——连续搅拌釜式反应器（CSTR）作为仿真对象，详细研究和实现了两类神经网络串联和并联的混合建模方法，并对结果进行了比较。     

一种基于CMAC网络的自学习控制器

通过分析了ＣＭＡＣ神经网络的学习机制和连续搅拌反应釜的结构，提出了一种自动选择学习率的ＣＭＡＣ自学习控制方法。给出了自学习控制器的结构和算法，并以连续搅拌反应釜模型为对象进行了仿真研究，这种网络每次学习少量参数，算法简单，仿真结果表明所提出的控制器优于传统的ＰＩＤ控制器。     

基于多采样率数据的软测量模型

提出了一种利用具有不同采样率的过程数据建立软测量模型的方法.本文采用主成分分析技术对过程数据降维,然后用降维后的数据训练神经网络,建立软测量模型.通过仿真证明,该软测量模型结构简单,获得了过程输出变量在非采样时刻的估计值.     

聚丙烯牌号切换动态过程建模及仿真研究

以Hypol工艺聚丙烯反应器为研究对象,建立了连续搅拌釜(CSTR)聚丙烯反应器的动态机理模型,以微分方程组和代数方程组进行描述.利用国内某大型聚丙烯装置现场工况数据,研究了动态模型对聚合反应牌号切换过程的适应能力,并与离线分析数据进行了对比分析,仿真结果表明了动态机理模型能够在很大范围内适应熔融指数(MI)的变化,可用于在线运行,指导生产.为聚丙烯牌号切换的优化控制奠定了基础.     

ECSTR模型的正不变区域

研究了一个广义的三次的G ray-Scott模型.该模型由一个以周期函数为系数的非线性常微分方程组给出.对该模型一个严格的正不变区域的存在性给出了证明并讨论了这个模型在此区域内的一些线性化性质.     

南水北调东线一期工程水质分析

南水北调东线第一期工程90％的输水河道是利用现有河道．由于现有河道水环境问题突出,调水水质的好坏直接影响水资源的使用价值和沿线地区社会经济的发展,同时也决定调水工程的实际效益．在分析工程影响区域水污染来源及成因、水环境质量等因素的基础上,结合国家东线治污规划,预测调水水质,探讨东线的保护措施．     

全混釜反应器热稳定操作的最大传热器温差

对常见的幂级数型反应动力学体系，推导了放热反应时全混釜反应器热稳定操作的最大传热温差计算式，给出了计算实例，可供设计参考     

基于广义Hammerstein模型的多变量非线性预测控制

将单输入单输出的Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型推广至多输入多输出系统,提出了广义Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型,并给出了其辨识建模方法．进一步以此模型为基础,提出了一种多变量非线性预测控制算法．该算法利用了线性预测控制的成果,避免了通常非线性模型预测控制所需的在线数值寻优计算,大大节约了在线计算时间、提高了算法的可靠性和稳定性．     

厌氧发酵反应器的启动运行及活性污泥的优势菌群分析

为探讨连续流搅拌槽式厌氧发酵反应器(CSTR)的启动运行效能和活性污泥的优势菌群组成,考察了CSTR处理高浓度糖蜜废水启动运行期的进出水化学需氧量(COD)和p H值变化规律,并采用Illumina Mi Seq平台高通量测序技术对比分析了启动运行不同阶段的优势菌群组成.研究结果表明:厌氧发酵反应器经过启动阶段的运行,较好地完成了厌氧活性污泥的驯化.在启动运行后期,反应器出水pH值稳定在4. 7～4. 9之间,液相发酵产物总量为1298 mg·L~(-1),其中乙酸和丁酸质量占发酵产物总质量的73. 1%,形成丁酸型发酵的主要发酵产物;活性污泥沉降30 min后,沉降污泥的体积分数为37%,驯化后活性污泥具有良好的沉降性能.活性污泥优势菌群分析表明:反应器启动运行后期,活性污泥形成以产乙醇杆菌属(Ethanoligenes)、巨型球菌属(Megasphaera)和Ⅳ型梭菌(Clostridium IV)为主的优势菌群.