基于过程控制技术的清洁生产及其在制浆生产过程中的应用研究
基于过程控制技术的清洁生产及其在制浆生产过程中的应用研究【摘要】:清洁生产是实现工业生产可持续发展的一个有效途径,本文将围绕应用过程控制技术实现清洁生产这一主题,以制浆生产过程为应
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP29
【目录】:
- 中文摘要9-11
- 英文摘要11-14
- 第一章 绪论14-32
- 第一节 发展和可持续发展14-17
- 1.1.1 发展的概念14-15
- 1.1.2 可持续发展15-17
- 1. 可持续发展的定义15-16
- 2. 可持续发展的系统观16-17
- 第二节 清洁生产17-27
- 1.2.1 环境污染的末端处理方法17-18
- 1.2.2 清洁生产的概念18-19
- 1.2.3 清洁生产的特点19-20
- 1.2.4 清洁生产是可持续发展的模式20
- 1.2.5 清洁生产的研究现状20-27
- 1. 国际上清洁生产的研究现状20-24
- 2. 中国清洁生产研究现状24-27
- 第三节 基于过程控制技术的清洁生产27-29
- 1.3.1 过程控制清洁生产技术的含义27
- 1.3.2 基于过程控制清洁生产面临的问题27-28
- 1.3.3 过程控制清洁生产研究现状28-29
- 第四节 本文研究主要内容和成果29-32
- 第二章 多目标优化及其在蒸煮过程清洁生产中的应用32-66
- 第一节 多目标优化的基本理论和方法32-41
- 2.1.1 Pareto有效解,弱有效解和最优解33-36
- 1. 一般多目标优化的模型33-35
- 2. 有效解、弱有效解和最优解35-36
- 2.1.2 多目标优化的线性加权法36-37
- 2.1.3 多目标模糊决策37-39
- 2.1.4 分层多目标优化39-41
- 第二节 多目标遗传算法41-46
- 2.2.1 遗传算法的发展与现状41
- 2.2.2 遗传算法的基本概念41-42
- 2.2.3 遗传算法设计与执行策略42-44
- 1. 遗传机制42-44
- 2. 简单遗传算法44
- 2.2.4 多目标优化的遗传算法44-46
- 1. 向量进化GA(VEGA)45
- 2. 选择排序GA(Pareto GA)45
- 3. 小生境ParetoGA45-46
- 第三节 多目标模糊决策在蒸煮过程清洁生产中的应用46-52
- 2.3.1 蒸煮过程的脱木素反应的卡伯值和有效碱浓度46-48
- 2.3.2 多目标模糊决策优化控制方法48
- 2.3.3 实例分析:连续蒸煮过程多目标模糊决策48-52
- 第四节 间歇蒸煮过程的分层多目标优化52-58
- 2.4.1 间歇蒸煮过程清洁生产的分层多目标优化数学模型52-54
- 1. 制浆质量的目标函数52
- 2. 环境污染目标函数52-53
- 3. 制浆生产成本目标函数53-54
- 2.4.2 间歇蒸煮过程的分层多目标优化方法54-57
- 1. 第一优先层:纸浆质量的优化54-55
- 2. 第二优先层:多目标遗传算法55-57
- 2.4.3 优化结果57-58
- 第五节 连续蒸煮过程混合PARETO遗传算法58-64
- 2.5.1 混合Pareto GA58-60
- 1. 向量进化遗传算法(VEGA)58-59
- 2. 小生境遗传算法59
- 3. Pareto层59
- 4. 混合Pareto遗传算法的选择进化机制59-60
- 2.5.2 混合Pareto GA计算过程60-62
- 2.5.3 应用实例62
- 2.5.4 优化结果62-64
- 第六节 本章小结64-66
- 第三章 推断控制及其在蒸煮过程清洁生产中的应用66-86
- 第一节 蒸煮过程脱木素反应的控制66-67
- 第二节 蒸煮过程脱木素反应有效碱浓度在线软测量67-70
- 3.2.1 电导原理的浓度测量67-68
- 3.2.2 在线软测量系统68-70
- 第三节 推断控制系统设计70-81
- 3.3.1 推断控制系统的组成71-75
- 1. 推断控制系统的构成71-73
- 2. 推断控制的特性73-75
- 3.3.2 推断控制器设计75
- 3.3.3 模型误差对系统性能的影响75-78
- 1. 当扰动通道存在模型误差时75-76
- 2. 当控制通道存在误差时76-78
- 3.3.4 输出可测条件下的推断控制78-81
- 1. 输出可测条件下的推断控制系统78-79
- 2. 滤波器设计79-81
- 第四节 连续蒸煮过程推断控制81-85
- 3.4.1 蒸煮过程的推断控制算法81-84
- 1. 模型设计82
- 2. 滤波器设计82-83
- 3. 推断控制器设计83-84
- 3.4.2 仿真结果84-85
- 第五节 本章小结85-86
- 第四章 制浆过程清洁生产的多智能体模型86-108
- 第一节 智能体的概念及模型86-89
- 4.1.1 智能体的概念87-88
- 1. 智能体的弱概念87-88
- 2. 智能体的强概念88
- 4.1.2 智能体的BDI模型88-89
- 第二节 智能体的结构89-92
- 4.2.1 认知智能体结构89-91
- 4.2.2 反应智能体91-92
- 4.2.3 混合结构92
- 第三节 多智能体的通信和协调92-99
- 4.3.1 通信方式93
- 1. 黑板系统93
- 2. 消息传送93
- 4.3.2 智能体通信语言KQML93-97
- 1. KQML字符串语法94-95
- 2. 保留的动作表达式参数95
- 3. 保留的动作表达式95-97
- 4.3.3 合同网97-99
- 第四节 面向多智能体的软件技术和开发工具99-102
- 4.4.1 智能体软件开发方法99-100
- 4.4.2 分布式对象构件技术CORBA100-102
- 第五节 制浆过程的清洁生产多智能模型102-107
- 4.5.1 制浆生产过程的清洁生产策略102-103
- 4.5.2 系统的结构说明103
- 4.5.3 实体Agent内部结构103-105
- 4.5.4 清洁生产多智能体系统之间的协调105-107
- 第六节 本章小结107-108
- 第五章 基于多智能体的分布式智能控制系统108-134
- 第一节 分布式智能控制系统108-110
- 第二节 智能体模Π演算型110-114
- 5.2.1 π演算110-111
- 5.2.2 π演算描述智能体的心智态度111-112
- 1. 信念111-112
- 2. 目标112
- 3. 意图112
- 5.2.3 智能体的行为规范112-113
- 5.2.4 智能体界面113-114
- 第三节 面向智能体的程序设计114-119
- 5.3.1 AGENT-0语言115-117
- 5.3.2 AGENT-0解释器117-118
- 5.3.3 智能体开发工具118-119
- 1. 设计环境118
- 2. Java语言118-119
- 第四节 基于多智能体技术的多目标优化的分布式算法119-124
- 5.4.1 Agent设计前言120-121
- 5.4.2 多智能体系统(MAS)121-122
- 5.4.3 协调算法122
- 5.4.4 蒸煮过程多目标优化MAS的实现122-123
- 5.4.5 优化结果123-124
- 第五节 基于多智能体技术的多变量DMC研究124-132
- 5.5.1 多变量DMC递阶算法125-126
- 5.5.2 Agent设计126-127
- 5.5.3 协调算法的π演算描述127-129
- 5.5.4 多变量DMC分布式智能体系统129-130
- 5.5.5 仿真结果130-132
- 第六节 本章小结132-134
- 第六章 总结与展望134-136
- 参考文献136-148
- 致谢148-149
- 附录149-150
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