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基于现场数据的热工过程辨识研究的开题报告
开题报告
论文题目：基于现场数据的热工过程辨识研究
一、研究背景及意义
随着工业的发展和技术的进步，热工过程在现代工业生产中起着至关重要的作用，例如：热电厂、石油化工、钢铁冶炼、水泥生产等等。对于热工过程的辨识，即是通过数学建模和实验方法，从实际工业生产中获取的现场数据中获得所需要的过程信息。从热力学角度，热工过程的辨识可以帮助我们了解热工过程的基本特征和能量转化规律，更好地进行过程优化和控制。从实践角度看，通过热工过程的辨识，可以预测潜在的负面影响并采取预防措施，提高热工过程的效率和稳定性。
二、研究目标和内容
目标：本研究旨在通过对现场数据的分析和处理，建立模型以预测和控制热工过程的特征参数和结果，包括温度、压力、流量、质量、能量、动态特性等。
内容：本研究拟从以下方面进行探索和研究：
1.热工过程的数学建模和控制系统设计。
2.基础数据预处理：对现场采集数据进行分析和处理，去除异常值、填补缺失值、归一化处理等。
3.根据预处理的基础数据建立热工过程的数学模型，包括简单线性模型、多项式回归模型、神经网络模型等。
4.根据建立的模型进行热工过程辨识：通过输入现场数据进行计算，实现对温度、压力、流量、质量、能量转化等热工过程特征参数的预测和控制。
5.模型评估和优化：对热工过程建立的模型进行评估和优化，提高辨识的精度和可靠性。
三、研究方法和技术路线
本研究采用数学建模、统计分析等方法，结合现代计算机技术和智能算法，旨在分析和解决热工过程中的一些实际问题，例如：传热传质、系统控制、动态特性等。
技术路线：
1.热工过程数据采集：采用现场数据采集系统，获取热工过程中的实时数据，并对数据进行预处理。
2.数据分析和处理：对采集到的数据进行预处理和特征分析，提取有效信息。
3.模型建立：以多项式回归模型、神经网络模型为基础，建立并训练热工过程的数学模型。
4.热工过程辨识：通过输入实时数据，进行模型预测和控制，得出热工过程的特征参数和结果。
5.模型精度与优化：对模型进行评估与优化，以提高辨识的精度和可靠性。
四、预期成果
1.建立针对热工过程的数学模型，获得热工过程的特征参数和结果，包括温度、压力、流量、质量、能量、动态特性等。
2.提出针对热工过程的优化和控制策略，通过实时数据对热工过程进行控制。
3.实验验证模型预测和控制精度，提高模型准确性和可靠性。
五、研究进度安排
第一年：完成热工过程的数学建模和控制系统设计，对采集到的现场数据进行数据处理和分析，建立基础的多项式回归模型和神经网络模型。
第二年：优化模型算法，提高模型精度和可靠性，验证模型准确性。
第三年：总结研究成果，完成论文撰写和提交。
六、研究人员组成及分工
本研究所需研究人员组成为三名硕士研究生和一名导师。
分工：
1.A研究生：负责热工过程的数学建模和控制系统设计。
2.B研究生：负责现场数据的预处理和特征分析，建立基础的多项式回归模型和神经网络模型。
3.C研究生：负责模型的优化和实验验证，论文的撰写和提交。
4.导师：负责研究方向和整个研究项目的指导和管理。
七、参考文献
1.高志宏，李小海，杨冲，等.基于神经网络的热力学水平管式换热器模型[J].煤炭技术,2015,34(9):152-154.
2.李红霞，陈德胜.基于多项式回归的热电厂锅炉烧煤机组热工过程建模[J].能源技术,2018,37(9):1317-1320.
3.张伟.热工过程系统优化控制研究[D].长沙:中南大学,2016.
4.闫浩，冯兆雄，孙雪.能源互联与热工过程智能控制的研究进展[J].科学技术视界，2020，28(1):78-93.