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催化裂化装置非线性预测控制器的设计与应用

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催化裂化装置非线性预测控制器的设计与应用
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-18页
  1.1 选题的背景及意义第11-12页
  1.2 催化裂化过程介绍第12-15页
    1.2.1 国内外催化裂化应用现状第12-13页
    1.2.2 催化裂化装置提高经济效益的方法第13-14页
    1.2.3 RRS 简介及工艺流程第14-15页
  1.3 反应再生系统过程控制的研究现状第15-16页
  1.4 本文主要研究内容第16-18页
2 DMPC第18-33页
  2.1 引言第18-19页
  2.2 模型预测控制的基本结构第19-20页
    2.2.1 模型预测第19页
    2.2.2 滚动优化第19-20页
    2.2.3 反馈校正第20页
  2.3 模型预测控制实验仿真第20-21页
  2.4 DMPC第21-30页
    2.4.1 DMPC开环预测模块第22-23页
    2.4.2 DMPC稳态目标计算模块第23-28页
    2.4.3 DMPC动态矩阵控制模块第28-30页
  2.5 DMPC对RRS的仿真第30-32页
  2.6 本章小结第32-33页
3 PSO-DMPC第33-44页
  3.1 引言第33页
  3.2 粒子群算法第33-37页
    3.2.1 PSO基本原理第33-34页
    3.2.2 基本PSO算法步骤第34-35页
    3.2.3 实验仿真第35页
    3.2.4 PSO算法中参数分析第35-37页
  3.3 PSO-DMPC第37-43页
    3.3.1 PSO-MPC第37页
    3.3.2 PSO-DMPC算法流程第37-39页
    3.3.3 实验仿真第39-43页
  3.4 本章小结第43-44页
4 QPSO-DMPC第44-56页
  4.1 引言第44页
  4.2 QPSO算法第44-50页
    4.2.1 QPSO算法简介第44-47页
    4.2.2 QPSO算法收敛性分析第47-48页
    4.2.3 实验仿真第48-50页
  4.3 QPSO-DMPC第50-51页
  4.4 QPSO-DMPC算法流程第51-52页
  4.5 实验仿真及对比第52-55页
  4.6 本章小结第55-56页
5 MQPSO-DMPC第56-66页
  5.1 引言第56页
  5.2 基于 QPSO 的多目标搜索算法第56-60页
    5.2.1 基于高斯变异的MQPSO算法第58-59页
    5.2.2 基于拥挤距离的外部存储器更新策略第59页
    5.2.3 领导粒子选择机制第59-60页
  5.3 基于高斯变异的MQPSO实验研究第60-61页
  5.4 MQPSO-DMPC第61-63页
    5.4.1 多目标优化在模型预测控制中的应用第61-62页
    5.4.2 MQPSO-DMPC 算法流程第62-63页
  5.5 实验仿真第63-65页
  5.6 本章小结第65-66页
6 总结与展望第66-68页
  6.1 研究总结第66页
  6.2 研究展望第66-68页
参考文献第68-74页
致谢第74-75页
作者在攻读学位期间发表的论著及取得的科研成果第75页

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