用数字仿真获取生产过程静态控制模型

本文以脱乙烷塔为例,介绍了在数字机上用数字仿真,按因子实验方法对机理模型测 试,并用逐步回归法求取静态控制模型的方法.     

化工过程优化中的自动微分法

针对化工过程优化中普遍存在的大规模求导问题,引入自动微分法生成子程序,形式函数的导数表达式,并用该表达式计算Jacobian矩阵,使命题固有的稀疏结构得以利用。并克服了传统差商法不准确的缺陷。实例计算表明,该方法较差商法更加快速,有效。     

全局优化的了望算法

提出求解全局优化问题的了望算法.了望算法利用了望技术确定群山最高点的常识,通过了望管理机制、了望点产生策略、局部问题构造与求解机制,能在较短的时间内求解全局优化问题.大量的测试表明,了望算法具有较高的收敛率和较强的获得问题全部解的能力,对初始点几乎没有依赖,参数选择简单.了望算法能够保证在迭代过程中迭代点的质量逐步变好,所提出的三层次记忆机制极大地提高了望算法的收敛速度.大量的对比测试也表明,在收敛率和全局搜索能力等方面了望算法较遗传算法有一定的优势,且在大多数情况下了望算法耗时较少.由于了望算法是根据人类的高级行为智能和推理智能提出的一种智能算法,它为解决全局优化问题开辟了一条新的途径.     

多频多变量DMC预测控制算法

在工业现场由于条件的限制,很多过程变量需要的检测频率并不一样,从而带来了多频多变量的控制问题。介绍了推出的一种新的多频多变量DMC预测控制算法,并且进一步用DMC方法推导多频多变量系统的预测方程、最优控制律及系统的内模结构。最后,通过仿真结果证实了这种算法的有效性。     

解析导数及稀疏矩阵技术在大规模过程优化命题中的应用

The performance of analytical derivative and sparse matrix techniques applied to a traditional dense sequential quadratic programming (SQP) is studied, and the strategy utilizing those techniques is also presented.Computational results on two typical chemical optimization problems demonstrate significant enhancement in efficiency, which shows this strategy is promising and suitable for large-scale process optimization problems.     

内部热耦合精馏塔的初步设计(II) 控制分析和参数优化

引　言研究表明[1,2 ],控制和设计优化往往是节能方法实际应用中的主要困难 .关于二次回流和蒸发(ＳＲＶ)、Ｐｅｔｌｙｕｋ、热交换网络 (ＨＥＮ)等方法的控制设计已经有了大量的研究[3,4].这些研究方法可以借鉴到内部热耦合精馏塔 (ＩＴＣＤＩＣ)的控制研究上[5 ].本文对理想ＩＴＣＤＩＣ进行了自由度分析、暂态分析和ＰＩＤ控制研究 ,并进行了设计参数的优化和分析 .目前 ,尚未见到设计优化的文献报道 .1　自由度分析对于理想二元混合物 ,ＩＴＣＤＩＣ动态系统由6.5ｎ 1 0个独立方程 (ｅ)、 6.5ｎ 2 7个变量υ构成 ,系统的自由度为 ｆ =…     

基于神经元网络模型的柴油调合非线性预测控制和在线优化

针对炼油厂柴油调合生产这个强非线性、多输入、多输出、多扰动、大纯滞后对象,提出了以柴油调合倾点RBF神经网络模型为质量指标约束条件的柴油连续调合生产非线性在线最优化方法,提出了基于RBF神经网络预测模型、滚动优化目标函数中带有静态经济指标的柴油连续调合倾点非线性预测控制策略。仿真计算证明本的非线性优化方法能计算柴油调合生产最优配方,在满足生产能力约束和产品倾点质量指标的前提下可实现组分油最优利用而获最大利润;预测控制策略在预测模型与实际对象模型失配时仍具有良好的跟踪性能和抗干扰性能,展示了其良好的工业应用前景。     

基于小波变换消噪和盲源信号分离的过程监控方法

针对过程信息不可避免地受噪声污染,提出了一种基于小波变换消噪和盲源信号分离的过程监控方法.该方法首先利用小波变换对过程测量信号消噪,再根据信息最大化准则提取盲源信号,然后利用Parzen窗法建立盲源信号的控制限及相应的过程监控图.通过对一个非等温连续搅拌过程（CSTR）的仿真研究表明,该方法是有效的.此外,为了与传统基于盲源信号分离的过程监控方法做比较,还进行了相应的对比研究.结果表明,对过程测量信息首先进行小波变换消噪能够提高过程的监控性能,减少过程故障的误报率和漏报率,从而进一步证实了方法的有效性.     

大规模非线性优化软件包UniOptima的设计和开发

根据将SQP算法应用于大规模问题求解的两种改造思路,并结合目前这方面的研究成果,在M atlab环境下开发了大规模非线性优化工具箱Un iOptim a。Un iOptim a包括两个非线性求解器RSQP和THSQP,RSQP专门应用于自由度相对较小的等式约束优化问题,THSQP则应用于一般的非线性优化问题。本优化工具箱采用M atlab语言开发,并与M atlab优化工具箱保持了良好的兼容性,大大方便了用户使用。求解器中设有很多优化选项,用户可根据不同情况或不同需要选择不同的优化选项,增强了用户和程序的交互性。