基于粒子群优化算法的乙烯裂解炉全周期建模及参数优化

针对乙烯裂解炉目标产品产率最大化和延长清焦周期之间存在矛盾,建立了一种严格的机理模型,并将粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用于该模型,通过选取和建立产率和利润综合最优目标函数,获得最优的乙烯裂解炉入口参数.PSO算法是一种群集智能方法,通过粒子之间的合作与竞争及进化实现对多维复杂空间的高效搜索.属于一类随机全局优化技术,已成功应用于各科学和工程领域.该方法应用于KTI公司的GK-V型裂解炉辐射段入口参数优化的研究,结果表明该方法效果良好,可以对目标产品产率和结焦速率进行合理调整,并使利润最大化.     

一种分数阶预测控制器的研究与实现

本论文研究了一种新型预测控制器RTD-A的分数阶实现方法及应用. 与常规控制器比较, RTD-A控制器具有参数意义明确, 易于整定和实施的优点. 论文将RTD-A控制器扩展到分数阶形式, 并与经Z-N法整定的分数阶PI?D1控制器和Wang-Juang-Chan法整定的PID控制器进行了比较. 所提出的分数阶预测控制器在设定值跟踪, 克服负荷扰动, 鲁棒性等方面都有较理想的控制性能. 仿真结果验证了这种分数阶预测控制器的有效性.     

RTD-A 控制器在多变量系统中的研究与应用

在Ogunnaike 等提出的单变量RTD-A（Robustness, Tracking, Disturbance rejection—overall Aggressiveness） 控制器的基础上,推导出了适用于多变量系统的RTD-A 控制器形式,并给出了多变量控制作用求解 条件的证明．仿真结果表明,与全解耦内模PID（Internal Model Controller-PID,IMC-PID）控制器相比,推导出 的多变量RTD-A 控制器在设定值跟踪、克服负荷扰动上都具有优异的控制性能,有很强的鲁棒性．