多目标优化策略在精馏过程中的应用研究

针对精馏塔自由度多,能耗大,扰动复杂多变,控制和优化要求高等特点,提出了一种基于动态矩阵控制(DMC)的二层多目标优化控制策略。在实现精馏过程控制目标的前提下,设计了二层优化指标,可在有多余自由度的情况下,进行二层控制和优化,实现精馏过程质量控制目标和经济运行优化。通过对Shell多侧线精馏过程的仿真研究,验证了二层多目标优化控制策略的有效性。与DMC控制相比,二层多目标优化控制策略可以明显改善精馏塔运行的经济性,实现增加收益的目标。     

一种新的PSO算法及其在钢的连续铸造中应用

针对连续铸钢结晶器液面的控制是一个非线性和动态的过程,提出了一种自适应稳态粒子群优化(PSO)算法,搜索最优的PID控制器的参数,PID控制器的参数被看成粒子的矢量,其平方误差的总和被定义为目标函数。为了促进种群的多样性和收敛速度,采用自适应变异操作和利用全局最优位置的稳态更新来及时获取进化过程的反馈信息。把适应性突变和全局最优位置的稳态更新添加到标准PSO中,以确保搜索平衡。基于PSO-PID自适应无模型钢的连续铸造中,自适应稳态的PSO和标准的PSO算法相比,有3个创新点。首先,利用全局最优位置的稳态更新来及时获取进化过程的反馈信息;其次,当突变条件具备时,粒子产生突变,种群中产生多样性粒子,在进化中对种群搜索有促进作用:最后,惯性权重系数w从0.9到0.4,自适应地减少,不是一个固定的常数,能保持探索和挖掘的平衡。仿真结果证明,新的PSO算法收敛速度比标准PSO算法的PID控制器速度快,可以准确地控制模具液面的水平:在自适应稳态粒子群优化算法的基础上,提出的增量式PID控制器能有效地调节结晶器液面,具有较好的鲁棒性。改进的PSO-PID的自适应稳态模型在连续铸钢的应用中取得了很好的效果。     

翼伞系统最优归航轨迹设计的敏感度分析方法

本文对三自由度翼伞系统归航轨迹优化问题进行了研究,采用控制变量参数化与时间尺度变换相结合的优化算法对翼伞系统的最优控制问题进行数值求解.该方法是基于灵敏度分析的优化算法,将控制量以及控制量转换时间转化为一系列参数优化问题同时进行求解.仿真结果表明,相对于基于两端边值优化算法而言,灵敏度分析法只需要正向积分进行求解,因而具有计算简单、耗时短等优点,其控制效果良好,距离偏差和方向偏差均满足实际需求,有效地提高了翼伞系统的着陆精度,验证了该优化算法的可行性.     

精馏塔系的软测量建模与优化策略研究

针对工业精馏系统操作优化的需求,在分析过程机理的基础上,本文基于广义回归神经网络和交叉验证等方法,建立了产品质量的软测量模型。随后,通过改进标准遗传算法的算子和结构,提出一种改进的求解有约束稳态优化问题的遗传算法,解决了常规优化算法在求解有约束优化问题时惩罚系数难以选择、易陷入局部最优、所得优化解可能不满足约束等问题。将其应用于以产品质量为约束的精馏塔能耗优化问题,可以求解得到精馏塔系"卡边"生产对应的最优操作条件。仿真结果表明该建模和优化策略具有优化结果好、计算效率高等优点,可为工业精馏系统的操作优化提供有效支撑。     

带有非线性不确定奇异系统的积分滑模控制

针对一类含有非线性不确定的奇异系统, 提出了一种面向性能的鲁棒控制器. 控制器由3部分组成: 积分滑模控制、附加的非线性控制及复合非线性反馈控制. 积分滑模控制可将匹配不确定完全抵消并使系统轨迹进入理想滑模; 附加的非线性控制用来抑制理想滑动模态上非匹配不确定对系统稳定性和性能的影响; 复合非线性反馈控制则保证闭环系统输出按性能要求渐近地跟踪参考输入信号. 最后通过算例说明所提算法的有效性.     

石化企业制造执行系统及应用

国内石化企业与国外相比在生产管理上尚存在一定差距,这给企业取得竞争优势造成巨大的瓶颈。制造执行系统对于提升企业生产管理水平,促进企业信息化建设具有至关重要的作用,是缩小该差距的有效途径。国外已开发很多优秀的制造执行系统软件,但其在国内应用方面尚有不足,不能较好地适应中国企业生产管理的实际情况。本文针对国内石化企业制造执行系统的需求特点,结合企业业务流程知识,建立统一的工厂模型,设计出以企业数据集成平台为支撑,集生产计划、生产统计、生产调度、操作管理、物料移动、能源管理、关键绩效指标、综合展示等业务模块为一体的面向石化企业的制造执行系统。分析了该系统在石化企业的实际应用效果。实践表明,该方案具有良好的可重构性、可集成性和敏捷性。系统在石化企业中可与原有的信息系统相互支持,实现企业内信息的合理有效集成,增强了业务透明度,提高了工作效率,从而极大提高企业信息管理水平并实现更加高效和优化的生产。系统的成功实施对于相关企业的信息化建设具有重要的指导和借鉴意义。     

基于GMM的多工况过程监测方法

传统基于主元分析的故障检测方法大多假设工业过程只运行在1个稳定工况,数据服从单一的高斯分布。若这些方法直接用于多工况过程则将会产生大量的误检。为此,本文提出了1种基于高斯混合模型的多工况过程监测方法。首先利用PCA变换对过程数据集进行降维,在主元空间建立高斯混合模型对过程数据进行聚类,自动获取工况数和相关分布特性。然后对每个工况建立主元分析(principal component analysis,PCA)模型来描述整个运行过程数据分布的统计特性。最后在过程监测中,根据监测样本属于各个工况的概率构造综合统计量,实现对多工况过程的故障检测。TE过程的仿真结果表明,本文提出的方法与传统的PCA方法相比,能自动获取工况和精确估计各个工况的统计特性,从而能更准确及时地检测出多工况过程的各种故障。     

安全仪表系统的功能安全设计

针对安全仪表系统（SIS）的产品开发,分析了应用于石化领域的安全仪表系统的基本特性、冗余结构和常见产品类型。在介绍IEC 61508标准的基础上,提出了安全仪表系统产品开发过程中整体安全生命周期、产品硬件及安全相关软件的功能安全设计方法;最后以SIL2级压力变送器为例,着重阐述了SIS系统结构设计和故障诊断覆盖要求。     

混合量子差分进化算法及应用

量子进化算法基于量子旋转门更新量子比特状态影响了算法搜索性能．提出一种差分进化（DE）与和声搜索（Hs）相结合更新量子比特状态的混合量子差分进化算法（HQDE）．该方法采用实数量子角形式编码染色体,设计一种由差分进化计算更新量子位状态的量子差分进化算法（QDE）和一种由和声搜索更新量子位状态的量子和声搜索（QHS）,并相互机制融合,采用两种不同进化策略共同作用产生种群新量子个体以克服常规算法中早熟及收敛速度慢等缺陷;在此基础上,算法还引入量子非门算子对当前最劣个体以一定概率选中的量子比特位进行变异操作增强算法跳出局部最优解能力．理论分析证明该算法收敛于全局最优解．0／1背包问题及旅行商问题实例测试结果验证了该方法有效性．     

基于混合类电磁机制算法的混沌系统控制与同步

混沌系统控制与同步可通过优化方法设计控制律引导混沌系统轨道来实现．类电磁机制优化算法（EM）是模拟电磁场带电粒子间吸引一排斥行为机制的一种启发式搜索方法,目前还尚未在混沌系统控制与同步问题中得到应用．本文提出一种混合类电磁机制优化算法（HEM）用于求解该优化问题,该方法采用修改的类电磁机制算法（REM）与差分进化算法（DE）相融合平衡算法对解空间的全局探索和局部开发能力,基准函数测试表明混合算法改善了全局搜索能力及求解可靠性．在此基础上,采用HEM算法引导混沌系统的轨道,搜索施加于系统的小扰动使其轨迹在短时间内跟踪到目标区域;再将混沌系统的同步问题转化为在线轨道导引问题,采用HEM优化算法解决．通过典型离散Henon映射为例,数值仿真结果表明了该方法是解决混沌系统控制与同步的一种有效方法．