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针对过程系统的优化运行问题,介绍一种基于Monte Carlo模拟的全局自优化控制策略。利用非线性模型计算整个操作空间内的平均经济损失,通过对某些条件进行合理假设,得到全局被控变量的解析表达形式。为了平衡传感器成本和系统性能,在全局自优化控制策略的基础上,引入混合整数约束,对测量变量子集进行选择。通过求解混合整数规划问题,能够同时获得最优的测量变量子集以及由其构成的全局被控变量,此外上述子集选择方法还可以处理附加的结构性约束问题。通过对蒸发过程的研究表明,该方法可以更加高效地处理测量变量子集选择问题,通过对精馏塔案例的研究,进一步验证了该方法在处理结构性约束问题中的优势。 相似文献
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针对工业过程的最优操作问题,分析过程系统的层次模型,提出实时优化与控制集成的级联结构. 对于优化层采用基于梯度信息的稳态实时优化方法,通过在线采集过程测量值,估计过程的梯度信息,更新设定值. 不需要使用显式的过程模型,可以有效抑制模型失配对优化目标的影响. 利用最小二乘的思想求解梯度向量,降低计算成本,可应用于大规模工业过程的稳态实时优化. 提出非线性过程中被控变量的选取方法,利用非线性模型计算平均损失,优化效果具有全局性. 为了快速求解非线性规划问题,对某些条件进行合理假设,从而获得次优解,给出求解被控变量的解析方法,提高计算效率,同时将优化层与控制层联系起来. 通过对数值算例、蒸发过程和放热反应过程的研究,验证所提出方法的有效性. 相似文献
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