面向节能降耗目标的间歇过程优化控制

【摘要】：本文针对间歇过程优化控制问题,主要围绕该过程的优化部分进行深入的研究,从在线优化、优化算法改进以及面向能量的优化三个方面进行突破和创新。 首先,针对间歇过程动态在线优化控制问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波估计的间歇过程在线优化控制方案,通过与离线优化控制方案和典型的在线优化控制方案对比,该方案在对反应过程参数的估计和对反应产量优化方面展示出了良好的效果。 随后,针对优化算法的研究,提出了基于邻域粒子拥挤度的粒子群优化算法。该算法利用粒子视野这一概念,构建粒子的动态邻域,在搜索计算的过程中使邻域由小到大变化,由此表现出的是算法前期充分寻找全局最优值,后期又能加快收敛速度,同时建立了避免粒子过度拥挤的机制,防止其陷入局部最优。通过与标准粒子群算法对比,展示出改进算法的粒子多样性和搜索精度都有所提高。 最后,对间歇过程的能量与产品产量指标进行了综合优化。提出了针对反应预热过程和恒温反应过程的分段优化方案,在预热过程对能量进行优化,在恒温反应过程对产品产量进行优化。达到了提高产品产量与节能降耗的双重目的。将该方案运用在典型的间歇生产过程中,验证了其可行性。 【关键词】：间歇过程 在线优化 粒子群优化算法 能量优化 扩展卡尔曼滤波
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TB114.2;TP18
【目录】：

• 学位论文数据集3-4
• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 课题背景及意义12-13
• 1.2 间歇过程动态在线优化及控制策略研究概述13-15
• 1.3 群集智能优化算法研究概述15-17
• 1.4 能耗与产量综合优化的方法分析研究概述17-18
• 1.5 研究论文的主要内容18-20
• 第二章 间歇过程动态在线优化及控制策略20-32
• 2.1 典型的间歇过程在线优化控制策略框架20
• 2.2 典型间歇过程优化算法20-21
• 2.3 典型间歇过程控制算法21-22
• 2.4 典型间歇过程预测算法22-23
• 2.5 典型间歇过程模型介绍23-25
• 2.6 典型间歇过程优化控制策略实现25-29
• 2.6.1 非线性观测方法预测未知参数25-27
• 2.6.2 非线性规划方法在线优化27-28
• 2.6.3 GMC算法跟踪控制28-29
• 2.7 本章小结29-32
• 第三章 改进的间歇过程在线优化及控制策略32-42
• 3.1 扩展卡尔曼滤波算法32-34
• 3.1.1 卡尔曼滤波器算法32-33
• 3.1.2 扩展卡尔曼滤波算法33-34
• 3.2 基于扩展卡尔曼滤波估计的间歇过程在线优化控制策略34-40
• 3.2.1 扩展卡尔曼滤波器的参数估计应用35-38
• 3.2.2 改善控制响应的补偿环节38-39
• 3.2.3 结果与讨论39-40
• 3.3 本章小结40-42
• 第四章 基于邻域粒子拥挤度的粒子群优化算法42-52
• 4.1 粒子群算法的邻域结构42-44
• 4.2 基于邻域粒子拥挤度的粒子群优化算法44-50
• 4.2.1 粒子的寻优视野44-45
• 4.2.2 粒子寻优过程中的避免拥挤行为45-46
• 4.2.3 基于邻域粒子拥挤度的粒子群优化算法步骤46-47
• 4.2.4 仿真结果与讨论47-50
• 4.3 本章小结50-52
• 第五章 面向节能降耗目标的间歇过程优化52-62
• 5.1 间歇过程能量与产量综合优化方案的建立52-54
• 5.1.1 间歇过程能量与质量优化分析52-53
• 5.1.2 间歇过程能量与产量综合优化方案53-54
• 5.2 针对Chylla-Haase间歇反应过程的综合优化方案54-59
• 5.2.1 Chylla-Haase间歇反应过程模型介绍54-55
• 5.2.2 仿真应用与讨论55-59
• 5.3 本章小结59-62
• 第六章 结论与展望62-64
• 参考文献64-68
• 致谢68-70
• 研究成果及发表的学术论文70-72
• 作者及导师简介72-73
• 附件73-74

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