基于案例推理的糖厂澄清工段操作参数优化

摘要

碳酸法制糖是甘蔗糖业的重要工艺和方法，澄清过程是碳酸法制糖工艺的关键环节，该过程中含有复杂的物理、化学反应，表现出较大滞后性，操作变量多，且耦合性强等特性，造成工艺指标数据无法直接检测，且无明确数学模型。当前，澄清过程的操作参数设定值基本上是依靠现场人员来确定。不同操作者的经验各异，这使得澄清过程的稳定性降低，工艺参数波动性变大，不利于成品糖品质的提高。由鉴于此，解决澄清过程操作参数设定值的问题，使制糖过程实现节能减排、提高成品糖的品质，具有重要的研究价值。
　　 本文对澄清过程工艺流程进行详细的分析，引入了案例推理方法，对操作参数的设定值进行优化。在总结澄清过程的生产特点和操作参数间相互作用机理后，给出了由专家优化站、操作员站、现场设备组成的澄清过程监控系统，提出了澄清过程中基于案例推理的操作参数设定值优化方案。首先，在工艺机理分析的基础上，选择对工艺指标有较大影响的参数作为预测模型的输入量，建立起常规T-S模型，在此基础上提出了改进的递归T-S模型，对难以实时检测的二清色值、钙盐含量进行了很好的预测，并且给出了工况的判断模型，按此标准，判断当前工况的运行状态;然后分析了案例推理系统的应用现状及需要解决的几个重要问题，建立起了澄清过程案例推理的初始案例库，在案例检索、相似度计算方面采用了无监督聚类算法，实现了对案例的分类，有助于案例查询速度的提高，使用欧氏距离作为案例间相似度表征的依据，给出了转化公式，在此基础上对澄清过程案例推理系统的实验进行了分析。
　　 本文使Visual C++6.0自主开发了案例推理系统软件以及基于OPC规范的数据采集、通信界面。该软件实现了澄清过程关键参数的监控，2大工艺指标预测及案例的查询与优化，离线数据录入与神经网络训练样本的生产，与底层检测仪表的通信。试运行情况良好，能为现场人员提供决策支持，满足了工艺精度的要求。

目录

声明

摘要

论文中使用符号说明

第一章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 糖厂澄清过程参数优化现状

1．2．1 澄清过程的特性分析

1．2．2 糖厂澄清过程操作参数优化现状及应用

1．3 澄清过程建模现状及改进

1．3．1 澄清过程的机理建模

1．3．2 澄清过程的人工智能建模

1．4 本文的内容和安排

第二章 澄清过程工艺流程及优化框架

2．1 澄清过程工艺流程

2．2 澄清工段重要参数作用机理分析

2．3 糖厂澄清工段优化框架

2．3．1 优化流程分析

2．3．2 澄清过程工况评价模型

2．3．3 协调策略

2．4 本章小结

第三章 澄清过程两大生产指标预测模型

3．1 工业生产过程中系统辨识

3．1．1 机理模型的系统建模

3．1．2 神经网络的系统建模

3．1．3 基于模糊的系统建模和辨识

3．2 T-S模糊神经网络

3．2．1 T-S模糊神经网络系统结构

3．2．2 递归T-S模糊模型及其神经网络实现

3．2．3 递归T-S模型的动态BP算法

3．3 递归T-S模糊神经网络在糖厂澄清过程中的应用

3．3．1 基于T-S递归网络的糖厂澄清过程的模型

3．3．2 基于T-S递归网络的糖厂澄清过程应用结果

3．4 本章小结

第四章 案例推理与智能算法在澄清过程的应用

4．1 案例推理实现的流程

4．2 案例推理需要解决的重点问题

4．2．1 案例的表征

4．2．2 案例的检索与匹配

4．2．3 案例的调整

4．2．4 案例的维护

4．3 澄清过程案例推理的实现

4．3．1 澄清案例的表示

4．3．2 建立初始的澄清过程案例库

4．3．3 案例的检索和调用

4．4 CBR系统中嵌入智能算法

4．4．1 遗传算法

4．4．2 遗传算法的操作流程

4．4．3 改进的遗传算法及其在CBR案例优化的应用

4．5 澄清过程CBR运行实验

4．6 本章小结

第五章 CBR系统软件设计与开发

5．1 澄清过程优化操作软件框架

5．2 澄清过程优化操作软件的实现

5．2．1 软件初始界面

5．2．2 工况判断模型和CBR优化模块

5．3 OPC通信模块

5．4 数据库设计

5．4．1 数据库需求分析

5．4．2 数据库逻辑结构设计

5．5 本章小结

第六章 结论与展望

参考文献

致谢

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