| 【中文题名】 | 专家系统在气分装置优化中的应用 |
| 【英文题名】 | The Expert System in the Optimization of Gas Fractionation Plant |
| 【学科专业】 | 化学工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2003-6-17 |
| 【中关键词】 | 过程控制,气体分离,专家系统,操作调优,, |
| 【英关键词】 | control process, gas fractionation plant,Expert system,operating optimization, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
本课题研究专家系统在气体分离装置优化指导系统中的应用。对于气体分离装置，由于原料的性状和价格、产品规格和需求、生产环境条件、装置性能等都经常处于变化之中，因此必须随时根据情况的改变调整生产计划和各装置操作参数，才能长期维持生产效益处于优化的状态。根据气体分离装置的这种特性，我们设计了一个调优专家子系统嵌入气体分离调优指导系统中，用于指导气体分离装置的优化。与其它优化方法相比，专家系统更加适合处理这种模糊性的、经验性的问题，并且通过知识库的更新可以实现优化路径的选择。
文中讨论了该优化专家子系统各模块的功能及开发思想策略，并介绍了多任务专家系统的知识实体表达、多任务协调求解、基于TMS的问题求解方式、基于TMS的解释机制等内容，详细描述了知识描述语言(KDL)的巴科斯范式(BNF)形式，具体分析了KDL的语法、语义分析器的作用原理，对现场数据专家子系统调优仿真结果进行了分析，仿真控制结果表明专家系统在气分优化指导系统中的应用具有很好的效果。
最后对全文所做的工作进行了总结，提出了今后进一步研究所需要做的工作。 |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
5-6 |
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英文摘要 |
6-7 |
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第一章 绪论 |
7-13 |
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1．1 专家系统的结构及发展 |
7-9 |
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1．2 专家系统和传统程序的区别及其优越性 |
9-11 |
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1．3 专家系统在过程控制领域中的应用现状 |
11-12 |
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1．4 本文的组织形式 |
12-13 |
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第二章 气体分离装置的优化 |
13-27 |
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2．1 气体分离装置工艺流程 |
13-14 |
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2．2 专家系统在气体分离装置调优的应用 |
14-15 |
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2．3 调优专家子系统的功能 |
15-16 |
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2．4 在线指导优化专家系统的总体结构 |
16-22 |
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2．4．1 知识的分类与获取 |
17-18 |
|
2．4．2 统计模型的建立（原系统已经实现该模块） |
18 |
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2．4．3 机理模型的建立与仿真计算（原系统已经实现该模块） |
18-19 |
|
2．4．4 知识的表达 |
19-21 |
|
2．4．4．1 基础知识库 |
19-20 |
|
2．4．4．2 深层知识库 |
20-21 |
|
2．4．4．3 浅层知识库 |
21 |
|
2．4．4．4 综合知识库 |
21 |
|
2．4．5 知识库与数据库管理模块的开发 |
21-22 |
|
2．5 推理决策机构 |
22-26 |
|
2．5．1 关于推理机构的开发 |
23-26 |
|
2．5．1．1 正向推理（Forward Chaining） |
23-24 |
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2．5．1．2 反向推理（Backward Chaining） |
24-26 |
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2．5．1．3 正反向混合推理（Forward and Backward Chaining） |
26 |
|
2．6 关于推理咨询模块的开发 |
26-27 |
|
第三章 调优专家子系统的实现 |
27-57 |
|
3．1 系统模型 |
27-28 |
|
3．2 知识实体的结构描述 |
28-31 |
|
3．2．1 变量（Variable） |
28-29 |
|
3．2．2 任务（Task） |
29-30 |
|
3．2．3 知识库（Knowledge—base） |
30 |
|
3．2．4 规则（Rule） |
30-31 |
|
3．2．5 事实（Fact） |
31 |
|
3．2．6 过程（Procedure） |
31 |
|
3．3 知识描述语言 |
31-34 |
|
3．4 知识库的装载 |
34-40 |
|
3．4．1 程序流程 |
35-36 |
|
3．4．2 词法分析 |
36-39 |
|
3．4．2．1 概述 |
36 |
|
3．4．2．2 扫描处理 |
36-37 |
|
3．4．2．3 具体实现 |
37-39 |
|
3．4．3 语法分析器 |
39-40 |
|
3．4．3．1 概述 |
39 |
|
3．4．3．2 分析过程 |
39-40 |
|
3．5 TMS——黑板结构和推理历史树 |
40-43 |
|
3．5．1 值 |
40-41 |
|
3．5．2 推理历史树 |
41-42 |
|
3．5．3 黑板结构 |
42-43 |
|
3．6 多任务控制策略 |
43-48 |
|
3．6．1 控制信息 |
43-44 |
|
3．6．2 规则引用 |
44-46 |
|
3．6．2．1 规则引用算法 |
44-45 |
|
3．6．2．2 子句测试与结论执行 |
45-46 |
|
3．6．3 用户应答 |
46-47 |
|
3．6．4 调度策略 |
47-48 |
|
3．6．4．1 协调器[scheduler（）]的算法 |
47-48 |
|
3．6．4．2 [run_task（）]的算法——触发并执行任务的过程 |
48 |
|
3．7 基于TMS的问题求解方式 |
48-54 |
|
3．7．1 数据驱动问题求解 |
48-51 |
|
3．7．2 目标制导问题求解 |
51-54 |
|
3．8 基于TMS的解释机制 |
54-57 |
|
3．8．1 关于系统静态信息的解释 |
54-55 |
|
3．8．2 对WHY问题的解释 |
55 |
|
3．8．3 对HOW问题的解释 |
55 |
|
3．8．4 关于推理轨迹的跟踪 |
55-56 |
|
3．8．5 关于用户回答的解释 |
56-57 |
|
第四章 专家子系统在系统中的应用 |
57-67 |
|
4．1 路径优化问题 |
57-60 |
|
4．1．1 选择调优路径的实现方式 |
57-58 |
|
4．1．2 用专家子系统来选择优化路径 |
58-60 |
|
4．2 参数调优 |
60-67 |
|
4．2．1 数学模型的建立 |
60 |
|
4．2．2 统计分析计算模块 |
60-61 |
|
4．2．3 机理分析计算模块 |
61-62 |
|
4．2．4 专家经验模块 |
62 |
|
4．2．5 调优计算及调优方向模块 |
62-64 |
|
4．2．6 深、浅层知识的协调模块 |
64-65 |
|
4．2．7 调优方案生成模块 |
65 |
|
4．2．8 调优结果 |
65-67 |
|
第五章 总结与展望 |
67-69 |
|
参考文献 |
69-72 |
|
致谢 |
72 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.386758 |
