项目名称: 聚合反应过程建模及推理控制的研究

项目编号: No.61273070

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 杨慧中

作者单位: 江南大学

项目金额: 79万元

中文摘要: 本项目以一个典型聚合反应实例- - 双酚A缩聚反应生产过程为研究对象,针对反应过程中的质量指标(如反应物浓度、转化率、催化剂活性等)无法直接在线测量,难以实现高质低耗的工程问题,研究新的建模及推理控制理论与方法,主要内容1)采用机理建模与统计辨识建模相结合方法,利用提升技术和多项式变换建立聚合反应过程模型,结合递阶辨识和多新息辨识,提出计算量小、易于实现的参数辨识方法;2)研究估计模型的在线校正和补偿方法,提出能抑制过程干扰的辨识新方法,并研究辨识方法的收敛性能;3)基于获得的过程模型,采用Sigma点法和自适应机制,提出不确定优化推理控制系统的理论与方法;4)将提出的理论和方法推广应用于双酚A 生产装置,实现生产过程的质量指标在线检测和推理控制。本项目属于应用基础研究,其目标是解决一类存在不可测输出变量的复杂化工过程的模型化和推理控制问题,研究成果在我国流程工业生产过程具有广泛的推广前景。

中文关键词: 聚合反应过程;建模;推理控制;自适应控制;双酚A

英文摘要: This project tries to study some new methods for modeling and inferential control to take a typical polymerization reaction for example-Bisphenol A polycondensation reactions as the research object. In allusion to the practical engineering problems that some quality indexes ( such as the reactant content, conversion ratio, catalyst activity, etc.) can not be online measured and be difficult to achieve high quality and low energy consumption in the production process, the study looks at the following key contents: 1) Combine the mechanism modeling and statistical modeling and use the lifting technique and the polynomial transforms to establish the mathematic model for a complex polymerization reaction process, and a parameter identification method which is less calculation and easier to realize is proposed by integrating the theories of hierarchical identification and multi-innovation identification. 2) Study online revising method and compensating technique for the model so as to advance a new modeling approach inhibiting interference and research its convergence. 3) Study a theory and method of inferential optimization control for the uncertain system using Sigma point method and the idea of adaptive based on the process model which is obtained by previous method. 4) The proposed theory and method will be a

英文关键词: Polymerization Process;Modeling;Inferential Control;Adaptive Cotrol;Bisphenol A

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知会员服务
39+阅读 · 2022年2月28日
Kyoto大学Toshiyuki:快速复杂控制系统的实时优化,133页ppt
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
97+阅读 · 2021年6月23日
专知会员服务
53+阅读 · 2021年4月3日
少即是多?非参数语言模型,68页ppt
专知会员服务
23+阅读 · 2020年11月22日
【NeurIPS 2020】通过双向传播的可扩展图神经网络
专知会员服务
27+阅读 · 2020年11月3日
【UCLA】基于深度神经网络的工业大模型预测控制,36页ppt
去伪存真:因果约束下的图神经网络泛化
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年2月10日
AAAI21 | 基于块(Block)建模理论图神经网络
图与推荐
0+阅读 · 2021年12月28日
流程工业数字孪生关键技术探讨
专知
1+阅读 · 2021年4月7日
【APC】先进过程控制系统(APC: Advanced Process Control)
产业智能官
62+阅读 · 2020年7月12日
【CVPR2019】弱监督图像分类建模
深度学习大讲堂
38+阅读 · 2019年7月25日
ICLR 2019论文解读:深度学习应用于复杂系统控制
机器之心
11+阅读 · 2019年1月10日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
21+阅读 · 2017年10月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Arxiv
19+阅读 · 2018年3月28日
小贴士
相关VIP内容
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知会员服务
39+阅读 · 2022年2月28日
Kyoto大学Toshiyuki:快速复杂控制系统的实时优化,133页ppt
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
97+阅读 · 2021年6月23日
专知会员服务
53+阅读 · 2021年4月3日
少即是多?非参数语言模型,68页ppt
专知会员服务
23+阅读 · 2020年11月22日
【NeurIPS 2020】通过双向传播的可扩展图神经网络
专知会员服务
27+阅读 · 2020年11月3日
【UCLA】基于深度神经网络的工业大模型预测控制,36页ppt
相关资讯
去伪存真:因果约束下的图神经网络泛化
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年2月10日
AAAI21 | 基于块(Block)建模理论图神经网络
图与推荐
0+阅读 · 2021年12月28日
流程工业数字孪生关键技术探讨
专知
1+阅读 · 2021年4月7日
【APC】先进过程控制系统(APC: Advanced Process Control)
产业智能官
62+阅读 · 2020年7月12日
【CVPR2019】弱监督图像分类建模
深度学习大讲堂
38+阅读 · 2019年7月25日
ICLR 2019论文解读:深度学习应用于复杂系统控制
机器之心
11+阅读 · 2019年1月10日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
21+阅读 · 2017年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员