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考虑回路控制的间歇过程优化与控制方法研究
作 者: 何石轩
导 师: 何大阔
学 校: 东北大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 间歇过程 回路控制 偏最小二乘算法 迭代优化控制 粒子群算法
分类号: TP273
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 32次
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内容摘要
间歇生产过程是工业领域较早使用的一种生产操作方式。由于它占用设备空间少,操作灵活而被人们广为采用。随着间歇加工生产在世界范围内的进一步提高,导致了间歇生产企业对生产自动化和生产成本优化、过程工程优化方面提出了更加迫切的需要。因此,对间歇生产过程优化控制的研究具有重要的理论与实际意义。由于间歇过程优化的关键控制回路设定值需要基础控制级加以实现,因此,间歇过程优化控制必须考虑过程级与回路级的协调问题。基于此,本文提出一种考虑回路控制的间歇过程优化控制方法。本文以典型的间歇过程——酒精分批发酵过程补料优化控制展开研究,首先分别建立基于偏最小二乘算法(PLS)的酒精分批发酵终点质量预测模型和酒精补料控制预测模型,并采用粒子群算法对酒精分批发酵过程的补料进行预设定优化。然后,利用间歇过程批次间的重复特性与序贯二次规划(SQP)优化算法中迭代计算的相似特点,提出了一种基于MKPLS和SQP方法的批次间迭代优化控制策略,使得经过逐步优化调整得到的控制轨迹作用于实际对象时,可以得到更优的质量指标。同时,仿真研究显示本文提出的方法可以有效地消除由于模型误差和未知扰动引起的质量偏差。由于模型和实际对象通常存在偏差,针对这一问题,本文提出基于误差置信区间以及考虑误差信息的不确定性的优化控制方法,通过酒精分批发酵过程的补料优化控制仿真研究,验证了该方法的有效性。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-9 第1章 绪论 9-17 1.1 间歇过程研究背景与意义 9-11 1.2 国内外针对间歇过程的优化和控制方面的研究 11-14 1.3 全文内容安排 14-17 第2章 优化与控制方法简介 17-27 2.1 序列二次规划 17-18 2.2 基本粒子群算法 18-22 2.2.1 基本粒子群算法的发展及基本原理 18-19 2.2.2 基本粒子群算法的流程 19-20 2.2.3 基本粒子群算法收敛性分析 20-21 2.2.4 粒子群优化算法的应用现状 21-22 2.3 迭代学习控制 22-24 2.3.1 迭代学习控制的产生背景与应用 22-23 2.3.2 迭代学习控制基本思想 23-24 2.4 小结 24-27 第3章 基于PLS模型的酒精分批补料发酵过程的终点质量预测 27-45 3.1 偏最小二乘(PLS)算法 27-32 3.1.1 PLS算法基本原理 28-31 3.1.2 多向偏最小二乘(MPLS)算法 31-32 3.2 核偏最小二乘(KPLS)算法 32-35 3.2.1 KPLS算法的基本原理 32-33 3.2.2 MKPLS算法基本原理 33-35 3.3 考虑回路控制的酒精分批发酵过程模型的建立及质量预测 35-43 3.3.1 酒精补料分批发酵的机理模型 35-36 3.3.2 考虑回路级控制的间歇过程优化与控制 36-37 3.3.3 考虑补料控制的酒精分批发酵预测模型的建立及终点质量预测 37-43 3.4 小结 43-45 第4章 基于MKPLS模型的酒精分批补料发酵过程迭代优化控制 45-73 4.1 基于MKPLS的酒精分批发酵过程补料优化 46-48 4.2 基于MKPLS和SQP的酒精分批发酵终点质量迭代优化控制 48-53 4.2.1 基于MKPLS和SQP的迭代优化控制 48-50 4.2.2 基于MKPLS和SQP的酒精分批发酵终点质量迭代优化控制 50-53 4.3 模型失配时SQP迭代优化控制方法 53-71 4.3.1 存在模型失配的酒精分批发酵过程预测模型的建立 53-55 4.3.2 不考虑模型失配问题的SQP迭代优化控制 55-59 4.3.3 考虑误差预测模型和误差置信区间时的SQP迭代优化控制 59-65 4.3.4 考虑误差信息的不确定性时的SQP迭代优化控制 65-71 4.4 小结 71-73 第5章 结论与展望 73-75 参考文献 75-81 致谢 81
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 自动控制、自动控制系统
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