啤酒發(fā)酵過程狀態(tài)監(jiān)測及控制策略的研究.pdf

1、啤酒發(fā)酵過程作為典型的間歇工業(yè)生產(chǎn)過程具有多變量、大時(shí)滯、強(qiáng)耦合、非線性、難以建立精確數(shù)學(xué)模型等特點(diǎn)，這導(dǎo)致傳統(tǒng)的過程監(jiān)測及控制手段難以得到很好的應(yīng)用，迫切需要建立和完善滿足生產(chǎn)需求的新理論和新方法。本文工作以啤酒發(fā)酵過程為研究對象，著重研究了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的過程故障監(jiān)測方法和實(shí)用的優(yōu)化控制算法兩個(gè)方面，主要研究內(nèi)容如下:
　　以主元分析理論為基礎(chǔ)，針對啤酒發(fā)酵生產(chǎn)過程中不同操作時(shí)段的運(yùn)行狀態(tài)，提出了一種分段多向主元分析故障監(jiān)測模型

2、。算法對不同的操作時(shí)段分別建立模型，避免了采用單一模型不能很好地表現(xiàn)原始數(shù)據(jù)的信息，導(dǎo)致某些重要信息缺失的不足，提高故障檢測的準(zhǔn)確率，可準(zhǔn)確、有效地監(jiān)測生產(chǎn)過程的運(yùn)行狀態(tài)。通過離線建模和在線狀態(tài)監(jiān)測，證實(shí)方法的有效性。
　　針對傳統(tǒng)模糊PID控制論域范圍固定而導(dǎo)致的控制精度問題，設(shè)計(jì)了一種變論域模糊PID控制器。通過引入論域伸縮因子，動(dòng)態(tài)的調(diào)整控制器輸入、輸出變量的論域，避免了由論域選擇不當(dāng)而造成的影響，解決了控制精度與模糊規(guī)則數(shù)