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CO2精制过程控制系统设计及优化方法研究
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CO2精制过程控制系统设计及优化方法研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-9 页
1 绪论第9-14 页
　　· 课题背景及意义第9-10 页
　　· 年产3万吨二氧化碳精制回收系统简介第10-11 页
　　· DCS技术概述第11-13 页
　　　　· DCS发展现状第11-12 页
　　　　· 未来 DCS发展趋势第12-13 页
　　· 本文的主要工作第13-14 页
2 二氧化碳精制工程 DCS控制系统的设计第14-33 页
　　· MACSV DCS网络结构介绍第14-18 页
　　　　· 系统结构第14 页
　　　　· 监控网络第14 页
　　　　· 系统网络第14-15 页
　　　　· 控制网络第15 页
　　　　· PROFIBUS-DP的基本功能第15-18 页
　　· 三万吨二氧化碳精制回收系统的控制方案第18-25 页
　　　　· 系统结构确定第18 页
　　　　· 控制方案确定第18-21 页
　　　　· 控制方案在MACSV下实现第21-23 页
　　　　· 报警设计第23-24 页
　　　　· 流量累积第24-25 页
　　· 监控界面设计第25-32 页
　　　　· 监控组态软件的背景、现状和发展趋势第25 页
　　　　· MACSV图形组态工具介绍第25-26 页
　　　　· 监控界面设计第26-28 页
　　　　· 事故追忆与 SOE追忆第28-29 页
　　　　· 趋势曲线第29-30 页
　　　　· 报表组态第30-32 页
　　· 本章小结第32-33 页
3 系统调试第33-41 页
　　· 现场调试第33 页
　　· 校准仪表第33-34 页
　　· 系统投运第34-37 页
　　　　· 手动控制的投运第34-35 页
　　　　· 自动控制的投运第35-37 页
　　· 控制参数整定第37-39 页
　　　　· PID控制器控制参数的整定方法第37-39 页
　　　　· 串级 PID控制器参数整定步骤及方法第39 页
　　· 经验体会第39-40 页
　　· 存在的问题第40-41 页
4 基于RBF网络的软测量方法第41-51 页
　　· 软测量技术第41-46 页
　　　　· 软测量技术发展现状第41-42 页
　　　　· 工业过程软测量模型第42-43 页
　　　　· 辅助变量的选择第43 页
　　　　· 输入数据的处理第43-44 页
　　　　· 软测量模型的建立第44-45 页
　　　　· 软测量模型的在线校正第45-46 页
　　· 径向基函数(RBF)神经网络第46-51 页
　　　　· RBF神经网络结构第46-48 页
　　　　· RBF神经网络应用中的输入数据预处理第48 页
　　　　· RBF网络选取中心的学习方法第48-49 页
　　　　· RBF网络结构与权值的学习算法第49-51 页
5 基于RBF神经网络二氧化碳纯度软测量方法实现第51-61 页
　　· 平衡蒸馏原理第51 页
　　· 平衡蒸馏的计算第51-52 页
　　· 闪蒸罐结构图及工作原理第52-53 页
　　· 现场数据的获取和处理方法第53-55 页
　　　　· 延时时间的确定第54 页
　　　　· 主元分析(PCA Principal Component Analysis)法处理数据第54-55 页
　　　　· 数据的归一化处理第55 页
　　· RBF模型训练方法第55-57 页
　　· RBF神经网络训练结果第57-60 页
　　　　· 二氧化碳浓度软测量网络的训练结果第57-59 页
　　　　· 二氧化碳浓度软测量网络的检验结果第59-60 页
　　· 本章小结第60-61 页
结论第61-62 页
参考文献第62-64 页
附录A RBF网络训练数据表第64-72 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第72-73 页
致谢第73-74 页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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