一類(lèi)化工過(guò)程的非線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制建模及優(yōu)化方法.pdf

1、在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,以連續(xù)聚丙烯生產(chǎn)裝置為代表的一類(lèi)化工過(guò)程通常需要在同一套裝置內(nèi)連續(xù)多種不同類(lèi)型的產(chǎn)品以滿(mǎn)足市場(chǎng)需求的變化,具有非線(xiàn)性程度強(qiáng)和產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)不能在線(xiàn)測(cè)量等特點(diǎn)。單個(gè)線(xiàn)性模型并不能完整地描述出這類(lèi)過(guò)程的特性,因此基于線(xiàn)性模型的預(yù)測(cè)控制器往往難以取得令人滿(mǎn)意的控制效果。為進(jìn)一步提高這類(lèi)過(guò)程的能/質(zhì)轉(zhuǎn)化效率,并兼顧環(huán)境、安全等方面的因素,非線(xiàn)性模型預(yù)測(cè)控制(Nonlinearmodel predictive control,

2、NMPC)得到了越來(lái)越廣泛的關(guān)注?？紤]到非線(xiàn)性過(guò)程建模復(fù)雜以及在線(xiàn)優(yōu)化計(jì)算負(fù)擔(dān)過(guò)重是制約NMPC在實(shí)際生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用的主要原因,本文從預(yù)測(cè)控制的基本算法和非線(xiàn)性系統(tǒng)自身特性出發(fā),分別從動(dòng)態(tài)優(yōu)化和非線(xiàn)性系統(tǒng)建模兩個(gè)方面著手展開(kāi)課題研究,得到如下結(jié)果：
　　 ⑴針對(duì)基于嚴(yán)格機(jī)理模型的預(yù)測(cè)控制滾動(dòng)優(yōu)化計(jì)算負(fù)擔(dān)過(guò)重的問(wèn)題,提出了一種基于全局正交配置的非線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制算法。該算法以高階插值正交多項(xiàng)式為基函數(shù)同時(shí)離散被控過(guò)程的狀態(tài)變量和控制變

3、量,將連續(xù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為非線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題求解。正交配置點(diǎn)的分布特點(diǎn)保證了該算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)原動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題的良好逼近并顯著地降低了在線(xiàn)優(yōu)化問(wèn)題的規(guī)模。基于協(xié)態(tài)映射定理,設(shè)計(jì)了一種配置點(diǎn)個(gè)數(shù)選擇方法,該方法通過(guò)選擇足夠長(zhǎng)的優(yōu)化時(shí)域確?？刂葡到y(tǒng)的閉環(huán)穩(wěn)定,并可以采用少量的配置點(diǎn)數(shù)減輕在線(xiàn)優(yōu)化計(jì)算負(fù)擔(dān)。通過(guò)對(duì)連續(xù)聚合反應(yīng)過(guò)程進(jìn)行的控制仿真測(cè)試驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　 ⑵針對(duì)眾多實(shí)際優(yōu)化問(wèn)題最優(yōu)控制軌跡的非連續(xù)性,數(shù)值求解方法會(huì)導(dǎo)致優(yōu)

4、化精度下降甚至求解失敗這一問(wèn)題,在全局正交配置法的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出了一種分區(qū)聯(lián)立的動(dòng)態(tài)優(yōu)化求解方法。該方法利用全局正交化問(wèn)題的優(yōu)化分區(qū),根據(jù)各弧段間的連接條件,對(duì)分區(qū)后的動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題聯(lián)立求解,以確保狀態(tài)軌跡的連續(xù)性。通過(guò)在兩個(gè)典型的生化反應(yīng)過(guò)程操作優(yōu)化問(wèn)題中的仿真研究驗(yàn)證了所提方法的高效性。
　　 ⑶針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)按工作點(diǎn)聚類(lèi)和遷移的特點(diǎn),提出了一種基于增量式支持向量回歸的在線(xiàn)自適應(yīng)建模方法,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了自適應(yīng)預(yù)測(cè)

5、控制器。該方法根據(jù)支持向量回歸模型的Karush-Kuhn-Tucker(KKT)條件對(duì)新樣本進(jìn)行有選擇地學(xué)習(xí),確保在準(zhǔn)確跟蹤生產(chǎn)過(guò)程操作條件變化的同時(shí)顯著降低模型更新頻率。另外,基于樣本相似度的選擇淘汰算法,通過(guò)刪除與新增加的訓(xùn)練樣本相似度最小的舊樣本,獲得反映過(guò)程當(dāng)前工況的訓(xùn)練樣本集,進(jìn)一步提高模型對(duì)新工況的適應(yīng)能力。
　　 ⑷提出了一種基于多項(xiàng)式ARX模型的非線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制算法。首先,由輸出誤差最小化方法確定多項(xiàng)式ARX模型

6、的結(jié)構(gòu)以獲得良好的多步預(yù)報(bào)能力。其次,將多項(xiàng)式模型轉(zhuǎn)化為線(xiàn)性參數(shù)時(shí)變模型后進(jìn)行預(yù)測(cè)控制器的設(shè)計(jì)。在一定的假設(shè)條件下,可以將預(yù)測(cè)控制在線(xiàn)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的二次規(guī)劃問(wèn)題實(shí)時(shí)求解。由多變量強(qiáng)非線(xiàn)性pH中和過(guò)程的控制仿真測(cè)試表明,與線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制方法相比,所提控制算法能夠以在線(xiàn)計(jì)算負(fù)擔(dān)少量增加為代價(jià)獲得控制性能的顯著改進(jìn)。
　　 ⑸針對(duì)雙環(huán)管聚丙烯反應(yīng)過(guò)程熔融指數(shù)不能在線(xiàn)測(cè)量、牌號(hào)切換過(guò)渡時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題,提出了一種新的牌號(hào)切換優(yōu)化控制