模具设计制造过程的Petri网模型

针对模具制造企业的特点，概述模具设计制造过程管理的一种方法-Petri网模型。     

变结构过程的协调预测控制及其应用

针对变结构过程的特点，提出一种预报偏差非线性加权协调预测控制算法和动态与稳态之间的协调优化策略。将该控制算法应用于原油蒸馏装置产品质量控制，较好地适应了变结构过程的特点和控制要求，是可行和有效的。     

基于预测的纸浆洗涤过程优化与控制

提出了基于预测的洗涤过程优化与控制一体化策略方法，该方法的控制级策略采用递推广义预测自校正控制器（ＲＧＰＣ）减少了现有广义预测控制（ＧＰＣ）算法在线计算量，同时采用多步预测信息的优化级目标函数，提高了优化策略的鲁棒性。     

模式切换类经济预测控制切换时间在线估计

针对一类非线性仿射系统,提出一种在线估计切换时间的经济模型预测控制算法,并将其拓展到长周期控制过程中。有限时间内,将切换时间作为变量实时更新估计,确定最优的切换操作点,以保证每一时刻都可以在控制目标可达的前提下经济性能最优,避免了传统切换经济预测控制策略可能出现的控制目标不可达或经济性能较差的情况。进一步,将该策略作为单周期应用到长周期优化控制过程中,当系统受到扰动时,开始一个新的优化控制周期,实现优化模式与控制模式的灵活切换,同时可以及时应对扰动的出现。该策略保证系统的综合性能最优,仿真结果证明了方法的有效性。     

基于Petri网的采购业务流程优化

以国内某建筑施工企业的采购业务流程为研究对象,用Petri网技术构建了现有环境下和优化后的采购流程模型,以这两种情况下的业务流程模型的时间定量分析,来分析原有采购流程及优化后流程的优劣。结果表明,合理地选择供应商,提高了业务信息传递和处理的效率,缩短了采购周期。     

变负荷工况下NOx排放量预测控制

NO_x是火电厂排放的主要污染物之一,降低NO_x的排放是火电厂面临的主要问题。针对火电厂变负荷工况下的NO_x排放量最小化问题,本文提出了一种基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的非线性模型预测控制算法。根据电站锅炉实际历史数据建立锅炉负荷预测模型和NO_x排放预测模型,并以交叉验证的方法优化模型参数,从而获得高精度模型。在此基础上以NO_x的排放量最小为优化目标,考虑锅炉负荷约束,构建锅炉燃烧优化模型。采用差分进化算法求解优化模型得到控制参数的最优设定值。为了验证本文提出算法的有效性,采用实际生产数据进行实验。实验结果表明本方法能够在变负荷工况下有效降低NO_x排放量,在不增加电厂改造成本上,为电厂提供了有效的控制手段,具有一定应用前景。     

DMF回收精馏塔开车过程控制任务的Petri网建模及分析

以DMF回收的开车过程精馏塔为背景,分析了精馏塔开车过程这个混杂系统的行为特性和建模方法.在此基础上,基于控制任务对精馏塔开车过程进行划分,并使用赋时Petri网对划分后的精馏塔开车过程建模,并进行仿真分析.运用基于控制任务的建模方法有利于编程的实现,使开车过程中的操作更加具有目的性.     

约束Hammerstein系统构造性预测控制及其在聚丙烯牌号切换控制中的应用

针对具有状态、输入和中间变量约束的连续时间Hammerstein系统,提出了一种多变量构造性模型预测控制策略。首先,基于Hammerstein系统的特殊结构,利用Raccati方程构造线性环节的控制Lyapunov函数,进而设计其一族可调控制律（即稳定控制类）。其次,对约束Hammerstein系统定义一个有限时域滚动优化控制问题,通过在线优化计算实际预测控制量。利用Lyapunov稳定性定理建立闭环系统渐近稳定的充分条件。最后,以工业聚丙烯装置牌号切换控制为例,仿真验证本文结果的有效性。     

基于Petri网的电加热炉温度控制系统

针对工业生产中常规的电加热炉温度控制的强非线性及大惯性等特性,应用混杂控制系统的思想,设计了基于Petri网的电加热炉温度控制系统.利用Petri网的监控功能,提出了基于控制Petri网的混杂控制方法,进而给出基于控制Petri网的过程混杂控制器的设计,最终实现电加热炉温度控制的快速性和稳定性.     

分布曲线对象的无偏模型预测控制算法

随着系统总体性能要求的提高,分布曲线对象的控制问题成为研究热点。分布曲线对象是通过宏观的操作手段控制微观的输出曲线,不是任意形状的目标曲线都是能无偏跟踪的。提出了一种分布曲线对象的无偏模型预测控制算法。该方法首先采用B样条模型进行分布曲线对象的描述,其次通过复合梯形方法对滚动优化命题进行离散化,最后采用二次规划方法进行无偏目标曲线计算,以实现无偏控制。仿真结果表明了算法的有效性。     

Economic model predictive control with time‐varying objective function for nonlinear process systems

Economic model predictive control (EMPC) is a control scheme that combines real‐time dynamic economic process optimization with the feedback properties of model predictive control (MPC) by replacing the quadratic cost function with a general economic cost function. Almost all the recent work on EMPC involves cost functions that are time invariant (do not explicitly account for time‐varying process economics). In the present work, we focus on the development of a Lyapunov‐based EMPC (LEMPC) scheme that is formulated with an explicitly time‐varying economic cost function. First, the formulation of the proposed two‐mode LEMPC is given. Second, closed‐loop stability is proven through a theoretical treatment. Last, we demonstrate through extensive closed‐loop simulations of a chemical process that the proposed LEMPC can achieve stability with time‐varying economic cost as well as improve economic performance of the process over a conventional MPC scheme. © 2013 American Institute of Chemical Engineers AIChE J 60: 507–519, 2014     

基于神经网络的pH中和过程非线性预测控制

针对pH中和过程这一化工过程系统中的典型非线性对象特点，应用神经网络建模思想和模型预测控制方法，并结合Hammerstein模型特点，研究pH中和过程非线性系统的两种新型模型预测控制手段，分别建立基于神经网络的非线性预测控制系统整体求解策略和基于Hammerstein模型的两步法预测控制策略，并用MATLAB对其进行仿真。控制仿真结果表明，建立的神经网络预测控制策略和非线性Hammerstein模型预测控制均优于传统PID控制方法，具有良好的设定值跟踪效果和抗干扰控制响应，说明这两种控制策略是非线性过程的有效控制方法。     

Integrating data‐based modeling and nonlinear control tools for batch process control

A data‐based multimodel approach is developed in this work for modeling batch systems in which multiple local linear models are identified using latent variable regression and combined using an appropriate weighting function that arises from fuzzy c‐means clustering. The resulting model is used to generate empirical reverse‐time reachability regions (RTRRs) (defined as the set of states from where the data‐based model can be driven inside a desired end‐point neighborhood of the system), which are subsequently incorporated in a predictive control design. Simulation results of a fed‐batch reactor system under proportional‐integral (PI) control and the proposed RTRR‐based design demonstrate the superior performance of the RTRR‐based design in both a fault‐free and faulty environment. The data‐based modeling methodology is then applied on a nylon‐6,6 batch polymerization process to design a trajectory tracking predictive controller. Closed‐loop simulation results illustrate the superior tracking performance of the proposed predictive controller over PI control. © 2011 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2012     

基于状态校正的积分对象预测控制算法及其应用

针对具有大滞后、强动态干扰的积分特性对象,提出了基于一阶状态校正的预测控制算法。算法考虑预测状态与其对应的实际测量值偏差的积分作用,在一阶维度上施加状态校正,从而大幅提高控制器的预测准确性与应对模型失配的能力。通过仿真对比验证了状态校正算法的有效性。本算法已实际应用于某炼厂闪蒸罐的液位控制,取得了较好的控制效果。     

基于MPC控制技术优化VPSA制氧工艺的模拟

针对真空变压吸附制氧在gPROMS软件中建立了严格的数学模型,基于LiLSX吸附剂设计了两塔八步的真空变压吸附流程生产纯度为92%的O ₂。对此流程进行优化,其纯度和回收率有了明显的改进。在此基础上,引入实际生产中经常存在的如进料流量的变化以及吸附性能降低等扰动因素,使模拟工作更接近实际。根据产品气中O ₂纯度的反馈,采用模型辨识技术设计了MPC控制器,用于预测控制VPSA过程的动态行为。开环和闭环控制结果的对比显示,流程在设计的MPC控制下展现出更好的结果,这表明MPC控制策略可以明显改善空气分离制氧的生产过程。     

化工过程非稳态开工的缓冲升温修正切换控制

化工过程的开工大多表现为一个升温过程。为满足升温过程的快速性而又不失稳定性的要求,有学者提出将时间最优Bang-Bang控制与其他控制方法结合来控制升温过程,但由于Bang-Bang控制对切换次数和切换点要求严格,致使其在实际应用中不够理想。在Bang-Bang组合控制的基础上引入缓冲升温控制,将整个控制系统分为4部分:全幅升温、全幅降温、缓冲升温、PID控制。将温度变化率作为缓冲升温与PID控制的切换变量,将修正切换控制问题等价为非线性规划问题,优化选取全幅升温、全幅降温、缓冲升温最优切换时间点。实例对比分析表明,该切换开工控制方案不仅避免了因切换次数与切换点选取不当导致的不良问题,且超调小,稳定快。     

稀土萃取分离过程组分含量区间控制方法

针对稀土萃取过程出口产品的组分含量可以在一定区间范围浮动的要求,提出了一种基于广义预测控制的稀土萃取过程组分含量区间控制方法。首先基于萃取分离过程数据辨识建立组分含量回声状态神经网络（echo state network,ESN）模型;然后针对稀土萃取过程中不同运行工况,采用改进的广义预测控制算法设计组分含量预测控制器,将系统的输出约束纳入求解控制律的优化问题中,使预测控制针对组分含量输出在不同的区域范围采用不同的控制强度,从而实现区间控制同时保证两端出口产品的纯度,最后基于CePr/Nd（铈镨/钕）萃取过程数据的仿真试验验证了该方法的有效性。     

基于三角区间软约束的模型预测控制算法

针对设定值控制多入多出(MIMO)系统在外界干扰下系统自由度低和鲁棒性差的问题, 提出了兼顾定值控制与鲁棒性的基于三角区间软约束的模型预测控制算法。文中算法在设定值控制的基础上增加了三角区间软约束, 使得控制目标分阶段达成, 以减小干扰对系统的影响, 提高系统自由度及鲁棒性。最后, 对算法的鲁棒性进行了分析, 并采用Shell公司的典型重油分馏塔进行仿真实验, 通过与设定值控制结果的对比, 证明了文中算法有更好的鲁棒性及更优良的控制品质。     

一种基于优先级的控制系统性能评估和安全监控系统

控制系统性能监控和评估的研究对保障生产过程安全高效运行具有重要意义。对于一个控制系统,各种监控评估指标的重要性不同却有内在冲突性,例如控制系统的性能"卡边"操作与安全生产有时是矛盾的。因此,提出了优先级性能评估与监控的思想,系统依照优先级序列对各指标进行性能评估,并对事关安全的关键过程变量重点监控;开发了针对MPC多变量控制系统的优先级性能评估与监控系统,并应用于催化裂化反应-再生系统。