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摘要:在工業(yè)生產(chǎn)中，為獲得質(zhì)量合格的產(chǎn)品就必須對生產(chǎn)過程中重要的過程變量進行測量和控制．但是，在實際生產(chǎn)過程中，由于經(jīng)濟或技術(shù)原因許多過程變量無法通過傳感器直接測量，軟測量技術(shù)的產(chǎn)生解決了上述的問題．卡爾曼濾波器即為軟測量技術(shù)在實際工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用，卡爾曼濾波采用狀態(tài)空間描述法，在算法上采用遞推形式，能處理多維和非平穩(wěn)的隨機過程，它的提出克服了維納濾波理論的局限性，使其在工程上得到了廣泛的應(yīng)用．本文以實際工程項目為背景，對軟測量建模進行了介紹，并通過對雙酚A生產(chǎn)過程中催化劑活性的在線估計研究了卡爾曼濾波器在實際生產(chǎn)過程中的應(yīng)用，主要研究內(nèi)容如下： 雙酚A生產(chǎn)過程中采用的催化劑為強酸性陽離子交換樹脂，其活性會隨著生產(chǎn)過程的進行逐漸降低．本文利用軟測量方法對催化劑的活性進行了在線估計．結(jié)合相關(guān)生產(chǎn)工藝，建立了催化劑活性的狀態(tài)方程和以溫度為變量的量測方程，在此基礎(chǔ)上利用無跡卡爾曼濾波器(Unscented Kalman Filter，UKF)建立雙酚A縮合反應(yīng)催化劑活性的估計模型，對反應(yīng)過程中催化劑的活性進行在線測量．通過仿真并與用擴展卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter，EKF)建立的模型進行比較，證實了無跡卡爾曼濾波器模型的準(zhǔn)確性和優(yōu)越性． 關(guān)鍵詞：軟測量；無跡卡爾曼濾波器；擴展卡爾曼濾波器；催化劑活性
目錄 摘要 abstract 第1章 緒論-1 1．1 課題研究的背景與意義-1 1．2 軟測量技術(shù)的發(fā)展及現(xiàn)狀-2 1．3 卡爾曼濾波理論的發(fā)展及現(xiàn)狀-3 1．4 本文研究內(nèi)容-4 第2章 軟測量技術(shù)-5 2．1 引言-5 2．2 軟測量技術(shù)的基本原理-5 2．2．1 輔助變量的選擇-6 2．2．2 數(shù)據(jù)的采集及預(yù)處理-7 2．2．3 軟測量模型的建立-7 2．2．4 軟測量模型的在線校正-7 2．3 軟測量模型的建立方法-8 2．3．1 機理建模方法-8 2．3．2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模方法-9 2．3．3 狀態(tài)估計建模方法-9 第3章 卡爾曼濾波器-11 3．1 標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波器-11 3．2 擴展卡爾曼濾波器（EKF）-12 3．3 無跡卡爾曼濾波器（UKF）-14 3．3．1 UT變換-15 3．3．2 UKF算法-16 第4章 雙酚A生產(chǎn)過程中催化劑活性的卡爾曼濾波器模型-19 4．1 催化劑失活機理-19 4．2 雙酚A反應(yīng)機理與催化劑活性數(shù)學(xué)模型-20 4．2．1 雙酚A反應(yīng)機理-20 4．2．2 催化劑活性數(shù)學(xué)模型-21 4．3 催化劑活性UKF模型-23 4．4 催化劑活性EKF模型-26 4．5 仿真與結(jié)果分析-27 4．6 本章小結(jié)-29 第5章 結(jié)論與展望-31 5．1 結(jié)論-31 5．2 不足之處及未來展望-31 參考文獻-33 致謝-35 |
