孙雪婷,王晓霖,陈钢[1]（2022）在《炼油化工的先进控制技术应用进展》文中研究指明介绍了先进控制技术的概念和流程,重点阐述了炼油化工行业中先进控制技术的应用现状,同时做出简要的综合分析。先进控制技术通过降低能耗与生产成本的方式来提高产能和产量,使生产企业和生产装置发挥出更大的经济价值。目前先进控制技术已经应用在国内很多大型石化企业同时已经取得了可观的经济回报。
王冲[2]（2021）在《提升炼化行业APC应用水平的探讨》文中提出过去几年,国内的石油化工行业一直在引进先进的控制技术,但在具体实施的过程当中,由于部分控制系统的运用状态不佳,最终没有取得理想的投资回报率。基于此,本文从管理流程和相关技术控制服务平台角度入手提出规范化和先进化的管控措施,从而改善目前石油化工行业先进控制技术的应用情况,由此进一步提高APC应用水平。
康永林[3]（2021）在《“十三五”中国轧钢技术进步及展望》文中研究表明在国家"十三五"规划推动下,中国轧钢技术得到快速发展进步、成就显着,呈现一大批高水平科技成果,大数据、互联网、数字化与智能化等现代科技为高质量、高性能钢材研发生产和科技创新提供了先进高效的手段,钢材产量从2016年10.48亿t增加到2020年13.25亿t,高性能钢材自给率超过98.5%,为国家经济发展建设提供了关键基础材料支撑。仅就"十三五"期间中国轧钢技术的发展进步情况和代表性科技成果作简要介绍分析,重点介绍了中国轧钢产品生产总体情况和轧钢技术取得的代表性科技成果,并从轧制工艺基础与组织调控,绿色化轧制,数字化与智能化轧制,高强度、高性能热轧产品开发及先进热轧技术,高性能、高强度、高精度冷轧产品及先进冷轧技术等方面对代表性科技成果的关键技术点及应用情况做了简要介绍,最后,对未来轧钢技术的发展做了展望。
李芊蓉[4]（2021）在《燃烧后CO2捕集系统先进控制技术研究》文中提出CO2作为大气中含量最高的一种温室气体,其引起的全球气候变化已成为人类面临的主要环境问题之一。采用化学吸收法捕集燃烧后产生的CO2是解决化石燃料发电厂CO2排放问题的最有效选择。为了使燃烧后CO2捕集系统更好地适用于发电厂,人们越来越重视对捕集系统的灵活操作,这要求捕集系统能适应烟气流量变化,并在较宽的操作范围内迅速调整碳捕获水平。因此掌握捕集系统在各工况点下的变化特点,研究系统在动态变化时的规律,实施先进的控制策略,实现系统的灵活运行,对推进节能减排,走绿色、环保、可持续发展道路具有重要意义。基于上述分析,本文研究内容包括以下几点:1.首先根据燃烧后CO2捕集系统的动力学行为描述,在Aspen Plus中建立了相应的稳态模型,分析了不同稳态工况点下系统的非线性分布。然后,在Aspen Plus Dynamics中搭建了动态模型,对系统关键变量进行开环阶跃响应实验,定性分析了系统主要变量间的动态变化规律。2.针对碳捕集系统大惯性、强耦合的特点,常规PID控制策略控制效果不佳的问题,应用Matlab/Simulink仿真平台,辨识得到符合实际的状态空间方程,在碳捕集系统常规运行区间设计了传统模糊PID（Conventional Fuzzy PID,CFPID）控制器,改善了捕集系统中存在的超调问题。在CFPID的基础上,设计了前馈模糊PID（Feedforward Fuzzy PID,FFPID）控制器。仿真结果表明,FFPID能更好地跟踪捕集率设定值,且具有调节时间更短,超调量更小,稳态误差更低的控制优势,使CO2捕集系统能更好地满足控制要求。3.针对FFPID在捕集系统中控制作用较强,导致稳定性不理想的问题,对贫液流量增量增加约束条件,采用模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）进行跟踪控制,使CO2捕集系统能更好地满足灵活捕集的要求。仿真结果表明,MPC在三种性能指标下,表现均优于FFPID,且能防止贫液流量大幅度变化,限制捕集率幅值,更符合工业实际。接着针对实际过程中上游发电厂存在的干扰问题,将烟气流量作为可测扰动量,在MPC控制器中增加了前馈控制,该方法能迅速地降低烟气扰动给系统带来的振荡,增强了预测控制抑制扰动的能力。4.针对实际工厂需要兼顾控制效果和经济效益两方面的问题,在MPC的基础上,将系统碳排放量和贫液能耗作为价格因素,构建反映系统经济优良性的经济性能函数,设计了带终端约束的经济模型预测控制器。仿真结果表明,经济模型预测控制能使CO2捕集系统在经济最优下保持优良的控制品质。
赵亚坤[5]（2021）在《选煤厂块煤自动入仓关键技术研究与实现》文中研究指明随着选煤厂智能化、自动化建设的大力推进,作为选煤厂块煤产品存储中转地点的煤仓,实现块煤产品入仓的煤仓入仓工艺流程自动化,对提升选煤厂自动化水平、运转效率及安全程度都有重要的积极意义。选煤厂煤仓入仓工艺流程主要是将已洗选分好的块煤产品从运煤皮带上经入仓设备分流而进入煤仓,完成中转存储处理。其中涉及到多种的电气设备,以装仓小车为主体,配合各种传感器及多种机械设备实现块煤产品的准确入仓。不仅是块煤产品入仓,为了安全生产起见,同时也为了减少停车清煤浪费工时,还需要兼顾运动设备溜煤可能带来的堆煤、碰撞等事故。对煤仓入仓工艺流程进行自动化改造,按照块煤产品入仓工艺所属的流程工业的特点,设计各入仓设备顺序自动控制、入仓工艺连续落煤入仓作业的新流程。通过对晋能控股煤业集团赵庄矿选煤厂煤仓现场的调研与分析,现有的煤仓入仓工艺存在诸多问题,如全程由岗位司机手动操作,效率低、危险系数大;各入仓设备由岗位司机分立控制,启动执行某一工序的入仓设备需要自行判断和手动操作,设备之间没有工序上的协同关系,工序及设备运行易混淆、容易出现误操作现象;现场缺少能够直观、准确显示煤仓仓位数据的传感器件,岗位司机通过手持探灯照射煤仓内部判断煤位,肉眼误判的可能性极高,易造成堆煤安全事故;装仓小车是运动设备,煤仓仓上轨道距离长,岗位司机随车奔走手动控制装仓小车,劳动强度大、危险系数高等。为了解决这些实际生产问题并且契合选煤厂智能化、自动化建设,本文进行了块煤自动入仓系统的设计,分析研究煤仓入仓工艺过程,针对上述现有选煤厂煤仓入仓工艺存在的问题,进行了块煤自动入仓系统设计,进行了块煤自动入仓系统整体架构及关键技术研究,通过对移动检测仓位与装仓小车控制之间关系的分析,建立了数学模型,将仓位信息与装仓小车控制联系起来,能够通过随车安装雷达料位计收取的仓位信号实时调整装仓小车运行速度,另外以自动化流程设计来实现各入仓设备的协同顺序运行,解决人工手动控制、煤仓仓位误判以及各入仓设备分立控制的问题;提出装仓小车测距定位网络系统设计,通过增量型旋转编码器及磁钢接近开关实现装仓小车行进距离测量和仓上定位,同时进行了安全冗余性控制机制研究和程序设置,解决运动设备位距状态监控及端部冲撞、脱轨问题;提出煤仓入仓工艺实时及预测性动态仿真设计,通过上位机仿真软件来对现场煤仓入仓工艺进行全流程的实时性动态仿真和预测性动态仿真,为操作人员和运维人员提供关于煤仓入仓工艺流程的直观画面和动态信息,包括工艺流程的进度、入仓设备的运行状态、煤仓仓位的动态指示及填仓预测时间等,在上位机侧能够直接对接现场,为现场生产提供实时反馈和预测性填仓时间。本文采用西门子公司生产的S7-1200系列PLC作为控制核心硬件,上位机仿真软件采用Win CC RT Professional软件。通过主-从双控制柜联合控制模式控制各入仓设备协同完成煤仓入仓工艺流程;构建了基于移动仓位检测的装仓小车控制模型,将仓位数据、位距数据等作为控制变量引入系统中,参与装仓小车自动化控制;以无线Wi Fi通讯取代有线网络通讯,解决运动设备的安全控制和线缆挂断;通过提前判断落料区间,从而使装仓小车运行效率提升,避免浪费时间寻找落料点位置;通过煤仓入仓过程实时及预测性动态仿真,在上位机侧实现现场工况的及时反馈和填仓预测时间的数值显示,为现场生产提供实时性和预测性信息。本系统在设计完成后即在生产现场进行了工业试运行,试运行阶段系统运行平稳可靠,成功解决了煤仓现场全手动操作、岗位司机随车奔走、生产数据不直观等问题,块煤自动入仓系统运行达到了设计预期,情况良好,提高了生产效率、节省了人力、提高了生产安全程度。
孟博洋[6]（2021）在《基于边缘计算的智能数控系统实现方法研究》文中研究表明随着工业4.0的技术浪潮推动,边缘计算技术、物联网技术、云服务技术等众多先进的制造业新技术,改变了制造业的生产环境和生产模式。新技术的发展,使得人们对机床数控系统的智能化、网络化水平的要求越来越高。在当前的智能化、网络化制造模式中,机床的数控系统不仅需要利用云端的计算和存储优势来收集、分析加工中的相关多源数据,而且更加需要通过云端丰富的技术资源优势,来指导和优化对应的加工过程。传统的云架构数控系统,由于数据传输中的延迟、稳定性、实时性等问题,难以满足机床云端的实时感知与分析、实时优化与控制等高实时性需求。这一问题也成为传统云架构数控系统中的研究热点和难点。在此背景下,本文开展了边缘计算架构数控系统的设计和开发工作,并进行了智能感知与分析、智能优化与控制等方面的技术研究。根据边缘计算产业联盟提出的边缘计算3.0参考架构,本文分析了在智能制造环境下的边缘计算体系层级。从边缘计算在机床智能数控系统中的智能功能分析及物理平台搭建两个方面,完成基于边缘计算的智能数控系统体系环境建模,并且提出了边缘计算数控系统的总体架构设计方案。该架构在传统云架构的基础上,增加了边缘计算设备端和边缘计算层级。通过基于边云协同交互的智能分析、智能优化等方法,完成了机床云端与设备端之间,高实时性任务的数据交互。以架构中的模块为边缘计算数控系统的基础构成单元,对所提出的系统架构进行模块化开发。在各主模块的开发过程中,提出各子模块细分方法以及相互调用模式,详细介绍了各主模块在搭建过程中的关键技术。分别从边缘运动控制模块、边缘逻辑控制模块、边缘计算服务器配置三个方面,提出了各主模块的具体实现方法。针对边缘计算数控系统与机床原数控系统之间的关系,提出三种对接运行模式,并给出了两个系统中各个执行子模块的具体对接方法和流程。同时,为了利用云计算的特点和优势,来提升边缘计算数控系统的计算处理能力和远程服务能力。提出了边缘计算数控系统与云端交互部分的配置策略,并且搭建了相应的云计算服务器以及交互环境。在边缘计算数控系统的智能感知技术应用方面,针对机床铣削加工过程中产生的切削力、位置信息,速度信息、形变信息等等多源加工信息数据,提出边缘计算数控系统的智能数据感知方法。针对多源信息在高速实时性要求与传输过程中的数据时钟波动等问题,导致采集数据的不准确、不一致等情况,提出一种新的多源数据智能调度及融合方法。通过高度一致性的数据协同,将多源信息根据对应关系进行映射,使得数据的基准可以从基于时间因素的基准投影到基于工件表面因素的空间基准。为了充分利用云端计算的硬件资源优势与边缘端计算的实时性优势,提出边云混合交互的多维关联数据智能分析方法,为边缘计算数控系统提供高效、实时的分析数据。在边缘计算数控系统的铣削力优化技术应用方面,根据感知到的铣削力信息与加工工件的关联数据,研究了不同加工参数和刀具参数条件下的铣削力波动特性。建立了整体螺旋刃立铣刀的铣削力波动预测模型。提出三个与轴向切削深度和刀具参数有关的铣削力波动特性:一致性,周期性和对称性,并给出了详细的理论公式推导和证明方法。在此基础上,建立了基于边云系统的铣削力优化方法。通过离线参数优化与在线铣削力控制两种方式,实验验证了所提出边缘计算数控系统实现及技术应用的有效性和正确性。
刘同勇[7]（2021）在《燃煤电站SCR脱硝系统先进控制技术研发与应用》文中研究说明目前燃煤电站SCR脱硝系统普遍存在着喷氨过程自动控制品质差的共性技术问题,极易导致空预器冷端积灰腐蚀受损等运行问题,开展燃煤电站SCR脱硝系统喷氨优化控制以降低氨逃逸,可以实现抑制硫酸氢氨生成、提高超改后机组安全稳定运行性能的目的。本文以神华国华寿光发电厂2号国产1023MW超超临界机组,脱硝控制系统改造项目为应用背景,深入了解当前燃煤电站SCR脱硝系统先进控制的发展方向和特点,提出了对机组现有状态最切实可行的喷氨控制方案。结合SCR脱硝系统反应机理、机组运行现状及其脱硝常规控制方案,分析得到:固定摩尔比控制方式不利于保证NOx排放的高精度控制,易引发环保排放超标;入口 NOx浓度关键运行参数变化大,且有迟滞,直接引入参与控制不利于提高喷氨控制品质;基于系统静态物理特性,整定脱硝控制特性参数的方法欠合理,不利于实现控制特性与被控对象特性的良好匹配;SCR脱硝系统入口及出口 NOx浓度关键运行参数测量失真情况需针对性处理,否则不利于提高脱硝自动控制品质。对此,本文设计了燃煤电站SCR脱硝系统先进综合控制方案,具体组成为:首先基于Smith预估和状态变量补偿技术,给出了 SCR脱硝改进串级控制方案的设计方法及仿真验证结果;其次采用广义预测主控制器取代上述改进串级控制方案主回路中的PID控制器,并给出了这种改进串级控制方案广义预测主控制器的设计方法以及仿真验证结果;最后针对燃煤电站炉内燃烧扰动导致的SCR脱硝系统入口 NOx浓度大波动、NOx分析仪测量失真扰动等特性,开发了智能前馈控制技术针对上述两类扰动进行动态补偿,从反应源头上及时喷射合理的氨量。本文所提出的喷氨先进综合控制方案,成功地应用于神华国华寿光发电厂2号国产1023MW超超临界机组脱硝控制系统改造项目。根据该厂SCR脱硝系统的实际情况,结合优化控制方案开展软件设计与开发,在依托相关硬件配置的基础上最终进行了工程实施。工程应用结果表明,该先进综合控制方案可有效提高SCR脱硝系统的动态响应质量,喷氨控制效果显着提升,可为其他同类型电厂脱硝控制系统改造提供技术参考。
李健[8]（2020）在《玉米淀粉脱水及干燥控制技术改进与应用研究》文中研究说明现今,玉米淀粉被广泛应用于各个行业中,为了便于运输和储存,我国规定玉米淀粉的含水量不高于14%,在淀粉的生产过程中,玉米淀粉脱水及干燥问题一直被广泛关注,所以连续的淀粉生产控制过程发挥着举足轻重的作用。控制过程中,如何实现干燥后淀粉含水量的在线监测与实时控制一直是影响淀粉生产行业发展的主要问题。整个生产过程中影响淀粉含水量的因素有很多,目前国内企业还没有寻得一种能够实现对淀粉含水量快速测量及实时控制的方法。当前国内外玉米淀粉行业的发展现状,在实际生产过程中大多采用手动控制,手动控制动作慢、误差高。对干燥后淀粉含水量的测量也是运用传统的离线测量方法,这种测量方式耗时长、效率低。一些企业直接采用现场人员用手触摸判断的方式,根据个人经验来判断淀粉含水量的高低,这种方式虽然能够及时得出结果,但工人的身体状况及周围环境的变化都会对测量感知造成干扰,所以这种测量方式可信度并不高。为了解决上述问题,设计出一套合理的控制系统流程以提高产品品质显得尤为重要,本设计主要针对以下内容进行深入研究:首先是对玉米淀粉脱水及干燥控制流程进行优化和改进,采用进热蒸汽调节阀一拖四控制来实现空气加热器出口温度控制的稳定。其次是引入先进的检测设备——在线近红外分析仪,对干燥后淀粉含水量进行实时在线检测,采用一阶惯性数字化滤波算法减少工业现场复杂电磁环境下高频干扰对信号传输产生的影响,同时利用单边死区HDB-PID控制算法解决控制回路中的大滞后、超调振荡等问题,从而对淀粉干燥过程实现更加快速、稳定的控制。通过控制优化后的测量值能够稳定在目标值周围,偏差及标准差明显减小,说明控制效果稳定,目前淀粉水分的平均线由12.46%提高到13.16%,更加接近目标值,达到系统稳定的同时增加了企业收益。
赵现锋[9]（2021）在《硫磺回收装置配风控制方案技术对比研究》文中指出随着国家SO2排放浓度的标准越来越苛刻,硫磺回收装置不仅是石油化工行业不可或缺的生产装置,而且是关键环保装置,装置的技术进步也越来越受到石油化工行业的重视。影响SO2排放浓度的主要因素有很多,其中,配风控制环节是影响SO2达标排放的关键。由于配风控制的严重非线性、时变特性,实际运行中大部分装置的配风控制处于手动状态,导致整个硫磺回收装置运行产生大幅度波动,从而影响SO2的达标排放,因此,需要对硫磺回收装置的配风控制难题进行专题研究。本文研究的惠州炼化、九江石化、云南石化这三个大型炼化企业,分别是硫磺配风传统PID控制方案、模型预测控制方案、多变量复杂控制方案的典型代表;选取的7套硫磺回收装置运行平稳,装置整体配套比较类似,采用了统一的数据采集方案、应用标准差的方法对工业应用效果进行比对。本文对比分析三种不同的硫磺回收装置配风控制方案,即传统PID控制方案、模型预测控制方案、多变量复杂控制方案。通过对方案的理论分析、技术关键点的实现、工业应用效果的比对等方面进行系统阐述,总结了各配风控制方案的优缺点,从而有效提高硫磺回收装置的自动化水平,实现装置平稳高效运行。最后,本文在研究局部优化的基础上,展望了石化行业先进控制的发展趋势。企业要着力加强针对我国国情的先进控制技术的研究与开发,并且要主动融入综合自动化框架,为智能化工厂和数字化工厂打下坚实的基础。
姜涛[10]（2019）在《先进控制技术在四氢呋喃合成过程中的应用研究》文中研究说明间歇反应过程一般是一个时变系统,其内部的反应机理复杂,且都存在着非线性、多变量、大滞后等特性,从而使得间歇反应釜的控制成为一个关键技术问题。四氢呋喃合成过程是一个半连续半间歇的生产过程,生产过程具有重复性的特点。反应釜温度的控制效果是直接影响产品质量、收率等主要因素,针对二氢呋喃羰基化反应是一个放热反应,反应体系容量大,存在温度测量和传递滞后等问题,仅仅采取常规控制策略难以满足控制质量的要求,因此迫切需要运用先进控制技术解决这类复杂对象的控制问题。本文针对某公司四氢呋喃合成过程研究开发了一种先进控制策略,通过整体计算机控制系统设计集成,在羰基化反应过程中加以实施应用,取得了令人满意的效果,有效提升了生产过程智能制造水平。本论文工作主要从以下几个方面展开:（1）回顾和总结了间歇生产过程的特征、控制要求以及控制难点,总结了先进控制技术在间歇反应生产中的研究进展和应用现状。通过查阅大量相关文献,重点介绍了迭代学习控制技术在化工间歇生产过程中的应用状况。（2）对甲醇制水煤气、环合反应及二氢呋喃羰基化反应的反应机理及生产工艺流程进行了详细研究,全面分析了羰基化反应过程中配料、进料、氮气置换、羰基化反应等过程操作控制关键,通过对反应过程操作要点的剖析,进一步提出以反应温度为核心的控制要求,为反应过程控制系统整体设计奠定良好基础。（3）基于四氢呋喃合成过程具有重复性的特点,开发了一种基于开闭环PID算法的迭代学习控制技术,根据反应釜热平衡关系,引入前馈补偿,通过迭代学习对PID控制器的输出予以校正。该控制技术仿真结果表明,温度控制取得了满意的控制效果,即使当系统存在状态和输出的干扰,且初始状态存在偏移时,温度轨迹也能完全跟踪期望轨迹,且控制精度能控制在工艺的要求范围内。（4）采用SUPCON JX-300XP集散控制系统,完成对四氢呋喃合成过程计算机控制系统集成与工程实施。根据生产工艺流程要求,完成各控制系统设计与配置,确定相应的控制站硬件配置、操作站硬软件配置以及辅助部件配置,完成了水煤气制气控制系统模块组态、环合反应控制系统模块组态、羰基化反应控制系统模块组态、控制站间数据交换和安全生产控制系统模块组态。最后通过系统安装与调试,成功实现了生产过程主要参数的实时监测与控制,确保了生产质量提升和安全操作,也为进一步研究合成过程整体系统优化和节能降耗提供了一个基础平台。
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 1 控制技术流程 |
| (1)采集处理过程变量 |
| (2)数学模型建立 |
| (3)先进控制策略 |
| (4)故障检测、预报、诊断和处理 |
| (5)工程化软件及项目开发服务 |
| 2 先进控制技术在炼油化工行业中的应用 |
| 2.1 先进控制在催化重整装置中的应用 |
| 2.1.1 催化重整工艺流程 |
| 2.1.2 催化重整先进控制系统设计 |
| 2.2 先进控制在分子筛脱蜡过程中的应用 |
| 2.2.1 分子筛脱蜡工艺流程 |
| 2.2.2 分子筛脱蜡先进控制系统设计 |
| 2.3 先进控制在重油催化裂化装置中的应用 |
| 2.3.1 重油催化裂化工艺流程 |
| 2.3.2 重油催化裂化先进控制系统设计 |
| 3 结论 |
| 一、规范先进控制项目的管理流程 |
| （一）对先进控制项目实行先进的技术管理 |
| （二）对先进控制项目实行科学的立项管理 |
| （三）对先进控制项目实行严谨的实施管理 |
| （四）对先进控制项目实行严格的验收管理 |
| 二、督促各级用户应用先进控制技术服务与管理平台 |
| 三、应用效果 |
| 四、结语 |
| 1“十三五”期间中国轧钢产品生产总体情况 |
| 1.1钢材总产量发展变化情况 |
| 1.2板带材产量发展变化情况 |
| 1.3长材产量发展变化情况 |
| 1.4无缝钢管产量发展变化情况 |
| 2“十三五”期间中国轧钢技术取得的代表性科技成果情况 |
| 3 轧制工艺基础与组织调控技术 |
| 3.1 轧制塑性变形理论与数值模拟分析 |
| 3.1.1 全轧程三维热力耦合数值模拟分析优化，多场、多尺度模拟计算分析 |
| 3.1.2 高强钢轧材中的残余应力预测分析 |
| 3.1.3 热轧、冷轧板形分析与控制理论 |
| 3.2 基于M3组织调控的钢铁材料基础理论与高性能钢技术 |
| 3.3 新一代控轧控冷理论与技术 |
| 3.4 薄板坯连铸连轧钢中纳米粒子析出强化与控制理论 |
| 3.5 钢材组织性能精确预报、监测与控制理论技术 |
| 4 绿色化轧制生产工艺技术 |
| 4.1 热带无头轧制及超薄带钢生产技术 |
| 4.2 热轧板带材表面氧化铁皮控制技术 |
| 4.3 长型材绿色化低能耗铸轧衔接技术 |
| 4.4 薄带铸轧技术 |
| 4.5 高鲜映性免中涂汽车外板制造技术 |
| 4.6 铁素体轧制技术 |
| 4.7 多线切分轧制技术 |
| 5 数字化、智能化轧制技术 |
| 5.1 大型复杂断面型钢数字化高质量轧制理论与技术 |
| 5.2 柔性化45m/s高速棒材关键技术与装备 |
| 5.3 基于大数据全流程一体化管控的钢铁智能制造技术 |
| 5.4 基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级 |
| 5.5 轧机颤振智能监控与抑制提速技术 |
| 5.6 数字化、智能化轧制工厂建设 |
| 6 高强度、高性能热轧产品开发及先进热轧技术 |
| 6.1 超细贝氏体钢制造技术 |
| 6.2 热连轧超高强钢组织性能控制技术 |
| 6.3 薄板坯连铸连轧生产电工钢（取向及无取向）技术 |
| 6.4 高寒地区结构用热轧H型钢工艺技术 |
| 6.5 高品质系列低合金耐磨钢板工艺技术 |
| 6.6 高速车轮制造技术 |
| 6.7 高端装备用双相不锈钢无缝钢管系列工艺技术 |
| 7 高性能、高强度、高精度冷轧产品及先进冷轧技术 |
| 7.1 宽幅超薄精密不锈钢带钢工艺技术及产品 |
| 7.2 汽车轻量化吉帕级钢板稳定制造技术 |
| 7.3 冷轧硅钢边部减薄控制技术 |
| 7.4 高效环保变压器用高性能取向硅钢制备技术 |
| 7.5 面向多品规高精度轧制的CSP过程控制系统及技术 |
| 7.6 超薄宽幅高品质冷轧板带工业化生产技术 |
| 8 展望 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 CO_2分离技术现状2 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 燃烧后CO_2捕集系统建模方法研究 |
| 1.3.2 燃烧后CO_2捕集系统控制方法研究 |
| 1.4 本文研究内容及结构 |
| 第2章 燃烧后CO_2捕集系统建模及动态分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 双膜理论 |
| 2.3 燃烧后CO_2捕集系统数学模型 |
| 2.3.1 填料塔模型 |
| 2.3.2 热交换器模型 |
| 2.3.3 再沸器模型 |
| 2.3.4 混合器模型 |
| 2.4 基于Aspen Plus的燃烧后CO_2捕集系统稳态建模 |
| 2.4.1 燃烧后CO_2捕集系统稳态模型 |
| 2.4.2 系统稳态特性分析 |
| 2.5 基于Aspen Plus Dynamics的燃烧后CO_2捕集系统动态分析 |
| 2.5.1 燃烧后CO_2捕集系统动态模型 |
| 2.5.2 系统非线性特性分析 |
| 2.5.3 系统动态特性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 燃烧后CO_2捕集系统模糊PID控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模糊PID控制概述 |
| 3.2.1 模糊PID控制原理 |
| 3.2.2 模糊PID控制算法 |
| 3.3 燃烧后CO_2捕集系统模糊PID控制 |
| 3.3.1 模型辨识 |
| 3.3.2 模糊控制器设计 |
| 3.3.3 仿真研究 |
| 3.4 燃烧后CO_2捕集系统前馈模糊PID控制 |
| 3.4.1 前馈模糊控制器原理 |
| 3.4.2 前馈模糊控制器设计 |
| 3.4.3 仿真研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 燃烧后CO_2捕集系统模型预测控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 预测控制概述 |
| 4.2.1 预测控制原理 |
| 4.2.2 预测控制算法 |
| 4.3 燃烧后CO_2捕集系统模型预测控制 |
| 4.3.1 模型预测控制器设计 |
| 4.3.2 仿真研究 |
| 4.4 基于扰动的模型预测前馈控制 |
| 4.4.1 模型预测前馈控制原理 |
| 4.4.2 模型预测前馈控制算法 |
| 4.4.3 仿真研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 燃烧后CO_2捕集系统经济模型预测控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 经济模型预测控制概述 |
| 5.2.1 经济模型预测控制原理 |
| 5.2.2 经济模型预测控制算法 |
| 5.3 燃烧后CO_2捕集系统经济模型预测控制 |
| 5.3.1 经济性能函数构建 |
| 5.3.2 仿真研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 全文总结 |
| 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 装仓小车自动化运行及入仓设备协同控制的意义 |
| 1.1.3 装仓小车行进距离测量及定位的意义 |
| 1.1.4 煤仓入仓过程实时及预测性动态仿真的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 装仓小车控制技术研究现状 |
| 1.2.2 煤仓入仓工艺研究现状 |
| 1.2.3 煤仓仓位检测技术研究现状 |
| 1.2.4 基于流程工业的煤仓入仓过程仿真技术研究现状 |
| 1.3 研究内容、研究方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 块煤自动入仓系统整体控制架构及关键技术研究 |
| 2.1 系统整体控制架构研究 |
| 2.1.1 原有控制模式分析及存在的问题 |
| 2.1.2 块煤自动入仓系统整体控制架构 |
| 2.2 移动检测技术研究 |
| 2.2.1 移动检测仓位技术分析 |
| 2.2.2 基于移动仓位检测的装仓小车控制模型分析 |
| 2.3 无线控制技术研究 |
| 2.3.1 无线通讯模式的适用性和优点分析 |
| 2.3.2 无线通讯模式的分类及选取 |
| 2.3.3 实现无线通讯技术的现场布置 |
| 2.4 落料区间的确定和模式研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 煤仓入仓过程实时及预测性动态仿真研究 |
| 3.1 仿真系统研究 |
| 3.1.1 入仓过程实时性动态仿真研究 |
| 3.1.2 填仓预测性动态仿真研究 |
| 3.1.3 仿真系统关键驱动数据的获取 |
| 3.2 装仓小车测距定位网络系统研究 |
| 3.2.1 装仓小车测距定位网络系统模式分析 |
| 3.2.2 装仓小车测距定位网络系统关键技术问题分析 |
| 3.3 仿真系统界面和仿真内容研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 块煤自动入仓系统设计 |
| 4.1 块煤自动入仓系统流程设计 |
| 4.2 硬件架构设计 |
| 4.2.1 硬件选型及简介 |
| 4.2.2 硬件整体架构 |
| 4.3 软件架构设计 |
| 4.3.1 软件选择及功能简介 |
| 4.3.2 软件整体架构 |
| 4.4 安全冗余性控制技术分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 块煤自动入仓系统的实现及运行效果分析 |
| 5.1 基于移动仓位检测的装仓小车控制系统的实现 |
| 5.1.1 主-从双控制柜联合控制模式的实现 |
| 5.1.2 基于移动仓位检测的控制模型的实现 |
| 5.1.3 各入仓设备协同控制的实现 |
| 5.2 装仓小车测距定位网络系统的实现 |
| 5.2.1 装仓小车定位的实现 |
| 5.2.2 装仓小车行进距离测量的实现 |
| 5.3 煤仓入仓过程实时及预测性动态仿真的实现 |
| 5.3.1 Win CC RT Professional内的硬件仿真及通讯设置 |
| 5.3.2 Win CC RT Professional内的入仓流程画面设置及变量连接 |
| 5.4 工业现场运行效果分析 |
| 5.4.1 基于移动仓位检测的装仓小车控制系统效果分析 |
| 5.4.2 装仓小车测距定位网络系统效果分析 |
| 5.4.3 煤仓入仓过程实时及预测性动态仿真效果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 数控系统架构现状及发展趋势 |
| 1.3 云架构数控系统研究现状 |
| 1.4 边缘计算架构数控系统研究现状 |
| 1.4.1 边缘计算架构研究现状 |
| 1.4.2 边缘计算数控系统技术应用 |
| 1.5 当前研究存在的问题 |
| 1.6 论文的主要研究内容 |
| 第2章 边缘计算数控系统体系架构设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 智能制造下的边缘计算体系架构 |
| 2.2.1 边缘的概念与特点 |
| 2.2.2 边缘计算在智能制造中的体系层级 |
| 2.3 边缘计算数控系统体系环境建模 |
| 2.3.1 数控系统中边缘计算智能功能 |
| 2.3.2 数控系统中边缘计算物理平台 |
| 2.4 边缘计算数控系统总体架构设计 |
| 2.5 机床数控系统模拟测试平台 |
| 2.5.1 机床执行端设备模拟 |
| 2.5.2 机床边缘控制模拟测试软件 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 边缘计算架构数控系统的关键模块开发 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 边缘计算数控系统的程序开发模式 |
| 3.2.1 基于模块化设计的边缘计算数控系统 |
| 3.2.2 子模块间交互调度及内部代码设计模式 |
| 3.2.3 插补子模块程序接口及代码调度示例 |
| 3.3 边缘计算数控系统平台集成 |
| 3.4 边缘运动控制模块设计 |
| 3.4.1 Sercos-Ⅲ的通讯程序设计 |
| 3.4.2 基于Sercos的机床边缘运动控制技术 |
| 3.5 边缘逻辑控制模块设计 |
| 3.5.1 边缘逻辑控制模块的搭建 |
| 3.5.2 基于软PLC的边缘逻辑控制程序设计 |
| 3.6 边缘计算服务器搭建 |
| 3.6.1 云存储服务器搭建 |
| 3.6.2 云计算服务器搭建 |
| 3.6.3 工业云平台物联网接入 |
| 3.7 边缘计算数控系统的搭建与调试 |
| 3.7.1 边缘数控系统执行模块搭建及调试 |
| 3.7.2 边缘计算数控系统的云环境搭建及调试 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于边云协同的数控系统感知与分析技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于边云协同的数控系统感知与分析模块总体架构 |
| 4.3 数据实时感知技术基础 |
| 4.3.1 高速信号采集数据流模型 |
| 4.3.2 经典采样定理理论 |
| 4.3.3 高速信号采样通讯方式 |
| 4.3.4 RTX实时系统及时钟性能分析 |
| 4.4 数据实时采集周期的智能补偿策略 |
| 4.4.1 时钟周期累积误差智能补偿 |
| 4.4.2 时钟周期临界误差智能补偿 |
| 4.4.3 时钟周期优先级误差智能补偿 |
| 4.5 智能实时采样补偿策略应用与验证 |
| 4.6 多源感知数据的智能融合关联策略 |
| 4.6.1 多尺度感知数据的智能融合方法 |
| 4.6.2 多源数据的智能关联方法 |
| 4.7 智能融合关联策略实验验证 |
| 4.8 边云混合交互的多维关联数据智能分析 |
| 4.8.1 加工参数驱动的动态关联分析模型 |
| 4.8.2 基于边云混合的智能关联仿真分析 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 基于边云协同的加工优化与控制技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于边云协同的铣削力优化理论研究 |
| 5.2.1 整体螺旋刃立铣刀铣削机理 |
| 5.2.2 铣削力波动建模 |
| 5.2.3 虚拟刃投影等效替换方法 |
| 5.3 铣削力波动特征理论推导 |
| 5.3.1 铣削力波动一致性 |
| 5.3.2 铣削力波动的周期性 |
| 5.3.3 铣削力波动的对称性 |
| 5.3.4 铣削力波动强度指数 |
| 5.4 铣削力波动理论实验验证 |
| 5.5 基于边云协同的铣削力优化知识集搭建 |
| 5.5.1 边缘端铣削力波动预测方法 |
| 5.5.2 基于边云协同的铣削力离线优化方法 |
| 5.6 边缘数控系统加工实验测试 |
| 5.6.1 基于边云协同的在线控制测试 |
| 5.6.2 基于边云协同的离线铣削力参数优化测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 G代码插补子模块代码程序开发示例 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及专利 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 基于模型预测的SCR脱硝系统脱硝控制 |
| 1.2.2 模型自适应能力的研究 |
| 1.2.3 数据建模及仿真方法研究 |
| 1.3 本文研究内容和工作 |
| 第二章 SCR脱硝系统生产工艺、特性和常规控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SCR脱硝系统脱硝原理及结构组成 |
| 2.2.1 SCR脱硝系统反应机理 |
| 2.2.2 SCR脱硝系统喷氨装置 |
| 2.2.3 SCR脱硝系统氨烟混合装置 |
| 2.2.4 SCR脱硝系统脱硝反应器 |
| 2.2.5 SCR脱硝系统运行参数在线测量系统 |
| 2.3 SCR脱硝系统喷氨过程动态特性 |
| 2.3.1 喷氨分区“动态”调整特性 |
| 2.3.2 喷氨自动控制动态特性 |
| 2.4 神华国华寿光发电厂SCR脱硝系统脱硝常规控制方案 |
| 2.4.1 常规控制方案简述 |
| 2.4.2 常规控制方案品质分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 燃煤电站SCR脱硝系统先进综合控制方案 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统控制总体方案 |
| 3.3 基于Smith预估和状态变量补偿的SCR脱硝串级控制方案设计 |
| 3.3.1 改进的串级控制方案的内回路设计 |
| 3.3.2 主对象经Smith预估补偿后等效对象的状态重构及其反馈设计 |
| 3.3.3 改进的串级控制方案的主控制器设计 |
| 3.3.4 改进的串级控制方案性能的仿真验证 |
| 3.4 基于GPC反馈控制的改进串级控制方案设计 |
| 3.4.1 无约束GPC算法 |
| 3.4.2 有约束GPC算法 |
| 3.4.3 适合工程应用的γ增量型阶梯GPC算法 |
| 3.4.4 改进串级控制方案GPC主控制器设计与仿真验证 |
| 3.5 氨气流量智能前馈控制技术 |
| 3.5.1 消除入口NO_x扰动的动态补偿 |
| 3.5.2 消除NO_x分析仪测量失真扰动的动态补偿 |
| 3.5.3 智能前馈控制模型的自适应方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 SCR脱硝系统脱硝先进综合控制技术工程应用 |
| 4.1 工程概述 |
| 4.2 硬件设计 |
| 4.2.1 设计原则 |
| 4.2.2 硬件配置和功能实现 |
| 4.3 软件设计 |
| 4.3.1 软件开发 |
| 4.3.2 控制方案工程设计 |
| 4.4 工程应用效果 |
| 4.4.1 实施过程 |
| 4.4.2 运行效果 |
| 4.4.3 经济效益定性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结本文主要结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 玉米淀粉加工业发展历程及现状 |
| 1.3 DCS控制技术国内外发展动态及现状 |
| 1.4 本论文的主要研究内容及思路 |
| 第2章 玉米淀粉脱水及干燥工艺 |
| 2.1 玉米淀粉的应用 |
| 2.2 淀粉脱水及干燥工艺流程 |
| 2.3 淀粉脱水干燥主要设备 |
| 2.3.1 空气加热器 |
| 2.3.2 干燥管 |
| 2.3.3 刮刀离心机 |
| 2.3.4 在线近红外分析仪 |
| 2.4 淀粉脱水及干燥控制系统设计要求 |
| 2.5 主要参数监测点及控制难点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 玉米淀粉脱水及干燥控制系统硬件设计 |
| 3.1 PCS7 控制系统基本结构 |
| 3.2 PCS7 控制系统结构设计 |
| 3.3 控制硬件设计组态 |
| 3.4 网络通讯设计 |
| 3.4.1 PROFINET |
| 3.4.2 现场通信设备 |
| 3.4.3 第三方通讯设计 |
| 3.5 控制系统冗余分析 |
| 3.6 系统柜设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 控制系统程序与人机界面设计 |
| 4.1 PCS7 基本功能块 |
| 4.1.1 电机控制功能块 |
| 4.1.2 阀门控制功能块 |
| 4.1.3 数字量监控功能块 |
| 4.1.4 模拟量监控功能块 |
| 4.1.5 PID控制器功能块 |
| 4.2 空气加热器出口温度监测控制回路设计 |
| 4.3 含水量监测控制回路设计 |
| 4.4 解碎盘称重控制回路设计 |
| 4.5 上位机操作界面 |
| 4.5.1 玉米淀粉工艺主画面 |
| 4.5.2 用户管理器 |
| 4.5.3 操作记录及消息报警系统 |
| 4.5.4 历史趋势曲线及数据归档 |
| 第5章 玉米淀粉脱水及干燥控制技术改进与应用 |
| 5.1 数字化滤波算法 |
| 5.1.1 惯性滤波算法基本原理 |
| 5.1.2 一阶惯性数字化滤波电路 |
| 5.1.3 一阶惯性滤波在PCS7 系统中的应用 |
| 5.2 空气加热器温度节能控制改进 |
| 5.2.1 出口温度定值控制 |
| 5.2.2 蒸汽调节阀一拖四节能控制 |
| 5.3 成品淀粉含水量控制算法改进 |
| 5.3.1 含水量控制流程 |
| 5.3.2 常规PID控制器算法 |
| 5.3.3 常规PID控制回路仿真 |
| 5.3.4 常规死区PID控制器 |
| 5.3.5 单边死区HDB-PID控制算法 |
| 5.3.6 单边死区控制程序设计应用 |
| 5.3.7 控制程序应用及结果分析 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 硕士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 硫磺回收工艺理论研究进展 |
| 1.2.1 现代改良克劳斯法硫磺回收工艺发展 |
| 1.2.2 高温热反应和低温催化反应 |
| 1.2.3 基本克劳斯反应 |
| 1.2.4 燃烧炉内高温热反应的复杂性 |
| 1.2.5 反应温度与转化率的关系 |
| 1.3 配风控制研究目的和意义、内容、进展、创新点 |
| 1.3.1 研究目的和意义 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 研究进展 |
| 1.3.4 创新点 |
| 第二章 传统PID控制方案研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传统PID控制方案 |
| 2.2.1 主配风比值调节控制 |
| 2.2.2 副配风串级调节控制 |
| 2.3 工业应用效果验证 |
| 2.3.1 标准差简介 |
| 2.3.2 数据采集方案 |
| 2.3.3 工业应用效果评价 |
| 2.4 传统PID控制方案优缺点分析 |
| 第三章 模型预测控制方案研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型预测控制方案工程化技术 |
| 3.2.1 预估模型 |
| 3.2.2 滚动优化 |
| 3.2.3 反馈校正 |
| 3.2.4 多目标分层次控制算法 |
| 3.2.5 控制的鲁棒性 |
| 3.3 APC-Suite控制器控制原理和特点 |
| 3.3.1 APC-Suite控制器控制原理 |
| 3.3.2 APC-Suite控制器特点 |
| 3.4 配风控制回路组态 |
| 3.4.1 Adcon组态软件的主要功能 |
| 3.4.2 Adcon配风控制组态流程 |
| 3.5 工业应用效果验证 |
| 3.5.1 数据采集 |
| 3.5.2 工业应用效果评价 |
| 3.6 模型预测控制方案优缺点分析 |
| 第四章 多变量复杂控制方案研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多变量复杂控制方案工程化技术 |
| 4.2.1 提高控制系统鲁棒性的技术 |
| 4.2.2 分块压缩算法降低运算量和内存 |
| 4.2.3 未知干扰的观测与前馈补偿 |
| 4.2.4 多变量约束过程实时决策策略 |
| 4.2.5 非线性控制技术 |
| 4.3 SMART控制器组成和特点 |
| 4.3.1 SMART软件组成 |
| 4.3.2 SMART控制器特点 |
| 4.4 Smart配风控制组态流程 |
| 4.5 工业应用效果验证 |
| 4.5.1 数据采集 |
| 4.5.2 工业应用效果评价 |
| 4.6 多变量复杂控制方案优缺点分析 |
| 第五章 石化行业先进控制的发展趋势 |
| 5.1 加强针对我国国情的先进控制技术的研究与开发 |
| 5.2 融入综合自动化的总体框架 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 传统PID控制方案研究 |
| 6.2 模型预测控制方案研究 |
| 6.3 多变量复杂控制方案研究 |
| 6.4 石化行业先进控制的发展趋势 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读硕士研究生期间发表的论文 |
| 附录B 硫磺回收装置主要运行参数和流程简图 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 间歇生产过程概述 |
| 1.2.1 间歇生产过程特征 |
| 1.2.2 间歇生产过程的控制要求 |
| 1.2.3 间歇生产过程的控制难点 |
| 1.3 间歇生产过程控制研究现状 |
| 1.3.1 常规PID控制 |
| 1.3.2 预测控制 |
| 1.3.3 自适应控制 |
| 1.3.4 迭代学习控制 |
| 1.3.5 其他先进控制方法 |
| 1.4 迭代学习控制在间歇生产过程中的应用现状 |
| 1.4.1 单一迭代学习控制 |
| 1.4.2 复合迭代学习控制 |
| 1.5 全文的主要研究内容 |
| 第二章 四氢呋喃合成过程工艺及控制要求 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 合成过程反应机理 |
| 2.2.1 水煤气制气反应机理 |
| 2.2.2 环合反应机理 |
| 2.2.3 羰基化反应机理 |
| 2.3 合成过程工艺流程 |
| 2.3.1 水煤气制气工艺流程 |
| 2.3.2 环合反应工艺流程 |
| 2.3.3 羰基化反应工艺流程 |
| 2.4 羰基化反应过程的操作要点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 羰基化反应釜温度控制策略研究 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 迭代学习控制的基本原理 |
| 3.3 迭代学习控制的分类 |
| 3.3.1 开环迭代学习控制 |
| 3.3.2 闭环迭代学习控制 |
| 3.4 开闭环迭代学习控制 |
| 3.4.1 开闭环迭代学习控制结构 |
| 3.4.2 开闭环收敛性分析 |
| 3.5 反应釜温度控制的结构及其算法 |
| 3.5.1 反应釜温度控制系统的结构设计 |
| 3.5.2 反应釜温度控制系统的控制算法 |
| 3.6 反应釜温度ILC仿真研究 |
| 3.6.1 反应釜的动态特性 |
| 3.6.2 反应釜温度控制模型的建立 |
| 3.6.3 控制器的设计 |
| 3.6.4 仿真结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 四氢呋喃合成过程控制系统集成 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 合成过程控制系统 |
| 4.2.1 水煤气制气控制系统 |
| 4.2.2 环合反应控制系统 |
| 4.2.3 羰基化反应控制系统 |
| 4.3 DCS系统规模及配置 |
| 4.3.1 现场仪表配置 |
| 4.3.2 系统配置 |
| 4.4 合成生产过程控制系统模块组态 |
| 4.4.1 水煤气制气控制系统模块组态 |
| 4.4.2 环合反应控制系统模块组态 |
| 4.4.3 羰基化反应控制系统模块组态 |
| 4.5 控制站间数据交换模块组态 |
| 4.5.1 模拟量数据交换 |
| 4.5.2 开关量数据交换 |
| 4.6 安全生产控制系统模块组态 |
| 4.6.1 断电事故联锁 |
| 4.6.2 卸料与放空事故联锁 |
| 4.6.3 反应压力超压事故联锁 |
| 4.6.4 氮气置换事故联锁 |
| 4.7 生产过程监控与调试 |
| 4.7.1 实时监控 |
| 4.7.2 系统的调试及维护 |
| 4.8 迭代学习控制策略的应用 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 4 发明专利 |
| 学位论文数据集 |
