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大规模化工过程的结构分解及动态PLS建模任务书

 2020-05-26 20:39:12  

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

本课题旨在要求学生学习大规模化工过程系统结构分解及动态建模相关知识,对大规模工过程进行分布式动态建模算法进行研究。随着流程工业过程的复杂化程度越来越高,整个过程包含几十个甚至上百个操作变量和操作条件。若对整个过程进行研究,很难保证其稳定性,为此很多专家学者提出了一种分布式方法,并且随着网络通讯和工业以太网技术的不断发展与成熟,这也为分布式在线建模提供了可能。

针对目前复杂工业过程当中非线性、强耦合而提出的一种有效的建模方法。它的提出与应用解决了对复杂大系统研究时整体建模存在的模型结构复杂、模型精度不高和计算繁琐等诸多问题。在一些情况下,如被控系统本身就比较复杂或者所处的环境比较恶劣,系统结构参数会随着时间和运行环境的改变而改变,例如催化作用的衰减、漂移以及能效的降低等。此时离线得到模型很难满足动态系统的模型精度要求,给基于模型的控制器设计带来巨大的挑战。所以在这些环境下,如果能获得变化后的新数据,可以采用动态pls算法可以有效地提高模型的性能。

本课题要求采用te化工过程这一典型的实验仿真案例进行系统分解及动态建模算法研究。首先对试验采集数据进行去噪处理,再采用相关系统结构分解方法对系统进行分析,将系统分解为若干子系统,在采用动态pls在线建模算法分别建立各个子系统独立模型和相互作用模型,并给出模型的最终输出形式。列出算法具体实现流程,采用matlab和simulink进行软件编写,并调试运行。具体内容:

(1) 熟悉系统分解和动态建模的理论知识。

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2. 参考文献

查阅国内外相关文献至少20篇,提高调查研究及检索与阅读中外文献资料的能力。

资料查询关键词:系统结构分解,分布式,te化工过程,动态偏最小二乘

[1]王慧文,偏最小二乘回归的线性与非线性方法[m] .北京:国防工业出版社.

[2]qin, s.j. and mcavoy t.j.,nonlinear pls modeling using neural

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3. 毕业设计(论文)进程安排

起讫日期

设计(论文)各阶段工作内容

备 注

2015.12.20~2016.12.30

调研、搜集资料,阅读文献

2015.1.1~2016.1.15

文献综述,提出初步设计方案,完成开题报告,完成英文文献翻译

2016.1.16~2016.2.29

TE过程仿真,数据获取

2016.3.1~2016.3.15

完成TE过程集中式建模

2016.3.16~2016.4.30

TE过程分解

2016.5.1~2016.5.20

进行子系统动态建模

2016.5.21~2016.5.31

撰写毕业设计报告,提交正式文档打印件,准备答辩

2016.6.1~2016.6.15

评阅论文,答辩

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