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基于NARX神经网络的油品性质软测量与实时控制研究
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- 자료유형학위논문
- 저자명钱欣瑞
- 학회/출판사/기관명武汉理工大学
- 출판년도2017
- 언어중국어
- 학술지명/학위논문주기
- 발행사항
- ISBN/ISSN
- 소개/요약原油蒸馏作为石油炼化过程中的第一道工序,影响着整个炼化过程的产品质量、收率和能耗。为了提升石化企业效益与竞争力,炼化企业正在大力推广面向原油蒸馏的先进控制技术。该技术可以有效提高原油蒸馏装置的生产效率,在保证产品质量的情况下,增加产品收率,提高生产过程稳定性,减少能源浪费。先进控制实施过程中,需要获得关键油品性质的实时数据,而现阶段的在线分析仪与离线化验分析不能满足实时检测的要求。以神经网络为代表的模型辨识技术,通过建立软测量仪表可及时对所需油品性质进行预测,为先进控制方案的实施奠定了基础。本文运用NARX神经网络,建立了油品性质的软测量仪表,针对该仪表使用过程中存在的“大误差点”提出了改进方案。在此基础上利用NARX神经网络线性化控制实现了油品性质的实时控制。本文主要工作如下:(1)介绍了油品性质软测量与实时控制的研究背景与意义。从非线性模型理论与神经网络的角度,介绍了NARX神经网络技术的发展历程,简述了NARX神经网络的应用;(2)建立了原油蒸馏装置初馏塔与常压塔的稳态与动态模型,作为实际工厂装置的替代。详细介绍了Aspen Plus与Aspen Dynamics建立原油蒸馏装置模型的过程,并通过调整模型参数使模拟结果与实际工况吻合。在动态模拟中建立了基本的控制回路,用以进行后续实验;(3)提出了一种基于NARX神经网络的软测量仪表以预测油品难以直接测量的关键性质。提出多步预测修正算法可有效消除预测中存在的“大误差点”,并明显降低预测结果的均方误差。仿真试验结果表明,所提出软测量仪表的预测结果优于传统闭合NARX神经网络的结果;(4)将NARX神经网络线性化控制方法用于油品性质的实时控制。提出限幅修正方法,以减小控制过程中的系统余差。三种不同情形的仿真实验表明,该方法可以有效减小系统余差,且变参修正将缩短系统的调节时间。
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