图书介绍
软测量技术及其在石油化工中的应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 俞金寿，刘爱伦等编著 著
- 出版社： 北京：化学工业出版社
- ISBN：7502528458
- 出版时间：2000
- 标注页数：128页
- 文件大小：8MB
- 文件页数：137页
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图书目录
第1章 概述1
1.1 软测量技术的数学描述和结构1
1.1.1 软测量的数学描述1
1.1.2 软测量的结构2
1.2 软测量技术2
1.2.1 影响软测量性能的因素2
1.2.2 软测量模型4
1.2.3 软测量模型的在线校正7
第2章 软测量建模方法研究——回归分析8
2.1 多元线性和逐步回归8
2.1.1 多元线性回归(MLR)8
2.1.2 多元逐步回归(MSR)9
2.2 主元分析和主元回归(PCA、PCR)9
2.3 部分最小二乘法(PLS)11
2.4 仿真结果12
2.5 小结16
第3章 软测量建模方法研究——人工神经网络17
3.1 引言17
3.2 BP网络18
3.2.1 BP网络的基本结构和算法18
3.2.2 BP网络的改进算法20
3.3 RBF网络24
3.3.1 RBF网络的结构和算法24
3.3.2 RBF网络的改进算法29
3.4 遗传算法与神经网络的结合30
3.4.1 遗传算法简介30
3.4.2 GA—BP算法32
3.4.3 GA—RBF算法36
3.5 回归方法与ANN结合的混合方法37
3.6 小结40
第4章 软测量工程设计41
4.1 软测量的设计步骤41
4.2 过程数据预处理42
4.2.1 异常数据的剔除42
4.2.2 数据的平滑43
4.2.3 平滑数据的建模43
4.3 数据校正46
4.3.1 过程测量模型47
4.3.2 数据协调技术47
4.3.3 显著误差的检测48
4.3.4 动态过程数据校正49
4.4 基于神经网络的数据校正技术及应用50
4.4.1 基于神经网络的数据校正技术50
4.4.2 工业应用51
4.5 模型校正54
第5章 软测量在催化裂化分馏塔的应用56
5.1 工艺流程简介56
5.2 粗汽油干点的软测量57
5.3 分馏塔的质量控制60
5.3.1 粗汽油干点控制基本方法60
5.3.2 基于软测量模型的粗汽油干点控制61
5.4 轻柴油凝固点的软测量及控制62
第6章 软测量在加氢裂化分馏塔的应用64
6.1 工艺简介64
6.2 航煤干点软测量65
6.2.1 输入变量选择及数据处理65
6.2.2 航煤干点BP网络模型66
6.2.3 航煤干点RBF网络模型67
6.2.5 仿真结果比较69
6.2.4 航煤干点PLS算法模型69
6.2.6 航煤干点的软测量工程实施71
6.3 柴油倾点软测量72
6.3.1 输入变量选择及数据处理72
6.3.2 柴油倾点软测量模型72
6.3.3 柴油倾点软测量工程实施73
6.4 第一分馏塔多变量系统的软测量74
第7章 软测量在乙烯装置裂解炉的应用78
7.1 工艺简介78
7.2 裂解炉的炉管外壁最高温度的软测量79
7.2.1 训练样本集的获取79
7.2.2 基于模糊神经网络的软测量模型80
7.3 裂解炉出口乙烯产品和丙烯产品收率软测量82
7.3.1 训练样本集的获取82
7.3.2 基于模糊神经网络的软测量模型82
7.4.1 逆模推断理论84
7.4 基于软测量的逆模推断控制系统设计84
7.4.2 裂解炉的裂解深度逆模推断控制86
第8章 软测量在常压塔的应用89
8.1 柴油凝固点的软测量89
8.1.1 数据处理89
8.1.2 软测量回归模型90
8.2 筛料干点的软测量93
8.2.1 数据处理93
8.2.2 软测量模型94
8.3 常一线干点、常三线90％点软测量96
8.3.1 软测量原理框图96
8.3.2 软测量的实施97
8.4 基于软测量的柴油凝固点的控制99
9.2 粗汽油干点软测量101
第9章 软测量在延迟焦化装置的应用101
9.1 工艺简介101
9.2.1 基于PLS的粗汽油干点软测量模型102
9.2.2 基于RBFN的粗汽油干点软测量模型102
9.2.3 基于PLS—RBFN的粗汽油干点软测量混合模型103
9.3 基于RBF神经网络的延迟焦化液体收率模型104
9.3.1 问题描述104
9.3.2 基于RBFN的延迟焦化液体产品收率模型104
第10章 精馏塔与反应器产品质量的软测量和控制107
10.1 丙烯丙烷精馏塔丙烯浓度的软测量及控制107
10.1.1 辅助变量的选择107
10.1.2 估计模型建立108
10.1.3 在线校正108
10.1.4 推断控制方案109
10.2 丁二烯装置萃取塔反丁烯-2的软测量110
10.3 乙烯精馏塔塔底乙烯浓度的软测量111
10.3.1 基于最小化二乘法的估计模型112
10.3.2 基于神经元网络的估计模型112
10.3.3 实例仿真结果比较113
10.4 氯化氢的软测量及控制114
10.5 烃类转化反应器出口气体中CH4的软测量115
10.6 酯化釜中酯化率软测量及控制117
10.7 聚丙烯腈粘度的软测量119
10.7.1 辅助变量的选择119
10.7.2 模型结构的确定119
10.7.3 模型的在线校正120
10.7.4 软测量系统的实施120
参考文献122