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1.
基于粒子群优化算法的熔融指数预报   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对丙烯聚合生产控制中聚丙烯熔融指数在线测量的控制要求,以及过程变量间相关性高的特点,提出一种实用高精度的软测量方法,以弥补传统的实验室分析严重滞后所导致的生产控制瓶颈问题。采用主元分析,提取少量主元反映多个变量的综合信息,以降低预报模型的复杂度。并在此基础上建立基于径向基函数神经网络的统计预报模型,提出利用粒子群优化算法优化神经网络的结构与参数,以减少人为因素对建模的影响,得到最优预报结果。通过对工厂实际生产过程进行详细的预报检测,并进一步与国内外相关研究报道进行比较,结果表明,所提出的预报方法具有更强的可靠性和更高的准确性。  相似文献
2.
内部热耦合空分塔的建模与操作分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
建立了内部热耦合空分精馏塔(ITCASC)的数学模型,采用高斯-牛顿法迭代求解,选用液相组成作为迭代变量,氧、氮、氩三元物系的物性计算采用PR状态方程。仿真结果表明,在保证分离效果不下降的条件下,ITCASC高压塔的塔压可以从传统空分塔的680 kPa降低到500 kPa,能耗降低约26.47%;操作分析为以后的理论研究和实际应用提供了定性和定量分析。该模型可以用于进一步的流程设计、优化和控制。  相似文献
3.
给出了理想物系内部热耦合精馏塔操作费用和费用节省的估计方法.首次建立了过程操作费用的优化数学模型,并以苯-甲苯物系作为实例进行了操作费用节省的优化研究.研究结果揭示出理想物系内部热耦合精馏塔巨大的操作费用节省潜力,同时得到了最大操作费用节省目标下的过程最优操作条件.  相似文献
4.
针对在对聚丙烯熔融指数进行预测时优势数据和优势变量不突出影响预测精度、数据平滑度不够影响泛化性能的问题,提出了基于多技术融合加权平滑的径向基函数神经网络预报模型。综合运用了在时间尺度基于空间欧氏距离加权、在变量维度上基于灰色关联和线性回归误差加权两种数据加权方案,基于过程变量差分序列欧氏距离的平滑和局部线性平滑两种数据平滑方案,解决了模型精度和泛化性低的问题。为进一步改进模型性能,采用带误差补偿的非线性自回归滑动平均模型框架和径向基函数神经网络,利用自校正预测控制算法和分段线性变学习率算法,对模型进行优化。结合某厂真实数据对模型进行验证,预报结果在泛化集上为:平均相对误差( MRE )1.32%、均方根误差(RMSE)0.0459。与其他方法进行了详细的比较分析,结果表明该模型具有良好的预报精度和泛化性能,在大时滞工业过程领域具有一定的应用价值。  相似文献
5.
熔融指数只能通过人工取样、离线化验分析获得,时间滞后大,难以满足实时控制的要求,其软测量预报意义很大。本文提出了一种基于遗传算法的聚丙烯熔融指数最优预报方法。径向基函数(RBF)神经网络用来拟合输入与输出之间的非线性关系,用遗传算法对RBF神经网络权值进行优化。基于某石化企业聚丙烯生产过程采集的历史数据进行研究。根据反应机理以及流程工艺分析,将温度、压力、液位、氢气气相百分数、3股丙烯进料流率、2股催化剂进料流率等9个过程变量作为模型的输入。经过优化的预报模型的均方根误差从优化前的0.0107减小为0.0057;平均绝对误差从原来的0.0392减小为0.0220;平均相对误差从优化前的1.49%减小为0.94%,表明优化后模型精度大大提高。优化后的标准差从优化前的0.0496减小为0.0271,表明优化后模型具有更好的预报稳定性。希尔不等系数从优化前的0.0096减小为优化后的0.0051,表明优化后模型与实际过程具有更好的一致性。优化后的RBF神经网络模型预测结果的各项指标都明显优于优化前的RBF模型,表明遗传算法提高了原模型的预报准确性、稳定性和可靠性。  相似文献
6.
废焚液烧处理技术是当前废物处理的热点之一。以液体喷射焚烧炉为对象,研究某实际农药厂的废液焚烧过程,结合工艺要求确定焚烧炉的控制方案,并对关键参数进行了焚烧炉的双闭环比值控制回路的设计,同时运用QUADLOG PLC系统进行安全联锁的控制方案设计。实现了焚烧炉燃烧温度,燃烧空气配比等关键控制参数的有效控制,并有效地保证焚烧炉的安全平稳的运行。通过对生产投运的实际效果分析,充分表明所设计方案的可靠有效性。  相似文献
7.
随着工业过程对降低产品成本、改进产品质量、满足安全要求和环境规范,间歇反应过程的优化变得越来越重要.本文因此给出了一种有效的基于随机选点的间歇反应过程迭代动态规划算法,并给出了算法实现的详细步骤,能够有效实现间歇反应过程中温度、浓度等变量的动态优化问题.所述的迭代动态规划算法通过调节分段数P和离散点数(N和M)可以有效的避免计算量激增的问题,具有稳定可靠、易寻找到全局最优解的优点.以典型的间歇反应动态优化问题作为实例进行了研究,并与国际上公开报道结果进行了详细的比较研究,结果表明了所述方法的可靠有效性.  相似文献
8.
控制向量参数化(Control vector parameterization, CVP) 方法是目前求解流程工业中最优操作问题的主流数值方法,然而,该方法的主要缺点之一是 计算效率较低,这是因为在求解生成的非线性规划(Nonlinear programming, NLP) 问题时,需要随着控制参数的调整,反复不断地求解相关的微分方程组,这也是CVP 方法中最耗时的部分.为了提高CVP 方法的计算效率,本文提出一种新颖的快速近似方法,能够有效减少微分方程组、函数值以及 梯度的计算量.最后,两个经典的最优控制问题上的测试结果及与国外成熟的最优控制 软件的比较研究表明:本文提出的快速近似CVP 方法在精度和效率上兼有良好的表现.  相似文献
9.
目前国际上对动态优化问题中的状态变量路径约束已有一些研究,但专门处理控制变量路径约束的方法却鲜见报道. 本文首先介绍两种分别基于三角函数变换、约束算子截断来处理控制变量路径约束的方法,然后提出一种基于光滑化的二次罚函数方法. 光滑化罚函数方法不仅能够处理控制变量路径约束,而且还能同时处理关于状态变量的路径约束. 最后使用目前流行的控制变量参数化 (Control variable parameterization, CVP)策略对最终获得的、不再含控制变量路径约束的动态优化问题求解. 实例测试一展现了三种方法各自的特点;实例测试二表明了光滑罚函数方法的有效性和优越性.  相似文献
10.
胡云卿  刘兴高  薛安克 《自动化学报》2013,39(12):1996-2001
控制变量参数化(Control variable parameterization,CVP)方法是目前求解流程工业中最优操作问题的主流数值方法,但如果问题中包含路径约束,特别是不等式路径约束时,CVP方法则需要考虑专门的处理手段.为了克服该缺点,本文提出一种基于L1精确惩罚函数的方法,能够有效处理关于控制变量、状态变量、甚至控制变量/状态变量复杂耦合形式下的不等式路径约束.此外,为了能使用基于梯度的成熟优化算法,本文还引进了最新出现的光滑化技巧对非光滑的惩罚项进行磨光.最终得到了能高效处理不等式路径约束的改进型CVP架构,并给出相应数值算法.经典的带不等式路径约束最优控制问题上的测试结果及与国外文献报道的比较研究表明:本文所提出的改进型CVP 架构及相应算法在精度和效率上兼有良好表现.  相似文献
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