軟測(cè)量技術(shù)在氯甲烷回收中的應(yīng)用研究

【摘要】：氯甲烷含水量和回收率是衡量氯甲烷回收裝置性能的兩個(gè)重要指標(biāo)。由于氯甲烷回收過(guò)程具有工藝復(fù)雜、強(qiáng)非線性、大時(shí)變和大時(shí)滯等特點(diǎn),導(dǎo)致氯甲烷含水量和回收率無(wú)法在線測(cè)量,因此提出將軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)用于氯甲烷回收過(guò)程的質(zhì)量指標(biāo)在線估計(jì)研究中。采用機(jī)理建模方法建立氯甲烷回收率在線估計(jì)模型。針對(duì)簡(jiǎn)單支持向量機(jī)增量學(xué)習(xí)算法所存在的不足,提出了一種支持向量機(jī)改進(jìn)增量學(xué)習(xí)算法,并應(yīng)用于氯甲烷含水量軟測(cè)量建模研究中。 本文的主要研究?jī)?nèi)容包括: (1)首先介紹了軟測(cè)量技術(shù)研究的背景與意義,以及軟測(cè)量技術(shù)的基本思想和實(shí)現(xiàn)步驟,然后介紹了各種軟測(cè)量建模方法,并針對(duì)其存在的缺陷介紹了研究者提出的各種改進(jìn)方法,進(jìn)一步對(duì)各種軟測(cè)量建模方法在化工領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行綜述; (2)在詳細(xì)分析氯甲烷回收過(guò)程壓縮冷凝工藝的基礎(chǔ)上,通過(guò)分析混合尾氣中各組分的變化情況,采用機(jī)理建模方法建立了氯甲烷回收率的在線預(yù)測(cè)模型,并對(duì)模型進(jìn)行了簡(jiǎn)化處理。實(shí)際應(yīng)用效果表明,簡(jiǎn)化后的模型同樣可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)氯甲烷回收率; (3)在詳細(xì)了解支持向量機(jī)基本原理的基礎(chǔ)上,針對(duì)支持向量機(jī)簡(jiǎn)單增量學(xué)習(xí)算法所存在的不足,引入了KKT(Karush-Kuhn-Tucker,簡(jiǎn)稱(chēng)KKT)條件。在深入分析和研究KKT條件的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)新增樣本集中如果存在違反KKT條件的樣本,必然會(huì)使原支持向量集發(fā)生變化,原非支持向量也有可能轉(zhuǎn)化為支持向量。鑒于此種情況,提出了一種支持向量機(jī)改進(jìn)增量學(xué)習(xí)算法,該算法將初始樣本集和新增樣本集進(jìn)行KKT條件的相互驗(yàn)證,把支持向量集和違背KKT條件的樣本集合并作為新的支持向量集進(jìn)行訓(xùn)練,通過(guò)仿真實(shí)例驗(yàn)證了該算法的可行性; (4)針對(duì)氯甲烷含水量無(wú)法實(shí)現(xiàn)在線測(cè)量,而且干燥過(guò)程機(jī)理不明確的缺點(diǎn),采用支持向量機(jī)改進(jìn)增量學(xué)習(xí)算法建立了氯甲烷含水量軟測(cè)量模型。通過(guò)詳細(xì)分析氯甲烷干燥過(guò)程工藝選擇輔助變量,然后對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,最后建立了基于支持向量機(jī)改進(jìn)增量學(xué)習(xí)算法的氯甲烷含水量軟測(cè)量模型。實(shí)際應(yīng)用效果表明,與支持向量機(jī)簡(jiǎn)單增量學(xué)習(xí)算法相比,采用該改進(jìn)算法建立的軟測(cè)量模型具有更佳的預(yù)測(cè)精度。 將軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)用于氯甲烷回收過(guò)程的質(zhì)量指標(biāo)在線估計(jì)研究中,成功建立了基于機(jī)理分析的氯甲烷回收率軟測(cè)量模型和基于支持向量機(jī)改進(jìn)增量學(xué)習(xí)的氯甲烷含水量軟測(cè)量模型。研究成果為氯甲烷含水量和回收率的質(zhì)量控制提供了重要依據(jù),也有助于提高氯甲烷生產(chǎn)過(guò)程的經(jīng)濟(jì)效益。 【關(guān)鍵詞】：氯甲烷 含水量 回收率 軟測(cè)量 支持向量機(jī)增量學(xué)習(xí) 機(jī)理建模
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類(lèi)號(hào)】：TQ222.214
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-14
• 1.1 引言11-12
• 1.2 文章結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 軟測(cè)量技術(shù)及其在化工過(guò)程中的應(yīng)用14-27
• 2.1 引言14-15
• 2.2 軟測(cè)量技術(shù)15-19
• 2.2.1 輔助變量選擇16-17
• 2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理17-18
• 2.2.3 軟測(cè)量建模18-19
• 2.2.4 模型校正19
• 2.3 軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀19-26
• 2.3.1 機(jī)理建模19-20
• 2.3.2 經(jīng)驗(yàn)建模20-25
• 2.3.3 混合建模25-26
• 2.4 小結(jié)26-27
• 第三章 基于機(jī)理分析的氯甲烷回收率軟測(cè)量建模研究27-34
• 3.1 引言27
• 3.2 壓縮冷凝工藝分析27-28
• 3.3 機(jī)理建模28-29
• 3.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理29-31
• 3.5 預(yù)測(cè)結(jié)果分析31-33
• 3.6 小結(jié)33-34
• 第四章 支持向量機(jī)改進(jìn)增量學(xué)習(xí)算法研究34-55
• 4.1 引言34-35
• 4.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論35-39
• 4.2.1 VC 維35-36
• 4.2.2 推廣性的界36-37
• 4.2.3 經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化37-38
• 4.2.4 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化38-39
• 4.3 支持向量分類(lèi)機(jī)39-45
• 4.3.1 線性支持向量機(jī)40-43
• 4.3.2 非線性支持向量機(jī)43-45
• 4.4 支持向量機(jī)增量學(xué)習(xí)45-49
• 4.4.1 研究現(xiàn)狀46-48
• 4.4.2 學(xué)習(xí)算法48-49
• 4.5 支持向量機(jī)改進(jìn)增量學(xué)習(xí)49-54
• 4.5.1 KKT 條件49-52
• 4.5.2 基于KKT 條件的改進(jìn)學(xué)習(xí)算法52-53
• 4.5.3 仿真實(shí)例53-54
• 4.6 小結(jié)54-55
• 第五章 基于改進(jìn) ISVM的氯甲烷含水量軟測(cè)量建模研究55-69
• 5.1 引言55-56
• 5.2 氯甲烷回收工藝56-60
• 5.2.1 工藝流程56-58
• 5.2.2 主要回收設(shè)備58-60
• 5.3 氯甲烷含水量預(yù)測(cè)60-68
• 5.3.1 選取輔助變量60-61
• 5.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理61-62
• 5.3.3 軟測(cè)量建模62-64
• 5.3.4 結(jié)果與討論64-68
• 5.4 小結(jié)68-69
• 第六章 總結(jié)與展望69-72
• 6.1 全文總結(jié)69-71
• 6.2 研究展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-78
• 致謝78-79
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄79

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