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《长春工业大学》 2018年
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刮膜式分子蒸馏工艺优化控制研究

温永岁  
【摘要】:分子蒸馏是高真空下的非平衡连续蒸馏过程,是一种低温(相对于沸点)分离技术。因为分子蒸馏具有常规蒸馏不可比拟的优点获得了前所未有的发展,特别是在高沸点、热敏性、易氧化物质中发挥了独特的作用,刮膜式分子蒸馏技术以其独特的结构和分离优势在实验和实际生产中应用更为普遍。由于刮膜式分子蒸馏生产过程具有非线性、强耦合、工艺过程及蒸馏机理复杂的特点,很难用传统的建模方法建立精确的数学模型,所以生产过程中主要依靠具体操作经验和试验操作的优化来确定工艺参数。因此,研究智能优化算法优化控制刮膜式分子蒸馏工艺对刮膜式分子蒸馏的生产具有十分重要的意义。本文通过分析分子蒸馏的理论得到了影响被提纯物的纯度和得率的几个主要参数,并且结合刮膜式分子蒸馏器提纯五味子粗油实验的实验数据做了以下研究:首先,采用基于BP神经网络实现的双启发式动态规划(Dual Heuristic Dynamic Programming,DHP)(BP-DHP)算法的模型网络建立刮膜式分子蒸馏的预测模型,通过仿真验证能够较为准确的预测下一时刻的提纯纯度和提纯得率;其次,由于刮膜式分子蒸馏过程具有非线性、强耦合、工艺过程复杂的特点,进一步采用BP-DHP算法对影响刮膜式分子蒸馏效果的主要参数同时优化,仿真结果与基于BP神经网络实现的启发式动态规划(Heuristic Dynamic Programming,HDP)(BP-HDP)算法优化结果对比,都能达到稳定的较优值;再者,为了减少参数调整步数,根据极限学习机(Extreme learning machine,ELM)训练速度快的特点,采用ELM的Moore-Penrose逆矩阵思想调整DHP算法模型网络、评价网络和执行网络的权值矩阵,提出ELM-DHP算法,达到减少调整步数的目的,进而采用ELM-DHP算法优化分子蒸馏的工艺参数;最后,为了提高转速稳定性,采用内环为电流滞环控制和外环为蚁群算法(Ant Colony OptiMization,简称ACO)优化PID(ACO-PID)控制的双闭环方法控制刮膜电机转速,使刮膜电机在低转速时保持相对稳定的转速。
【学位授予单位】:长春工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TQ028.31;TP18

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