间歇反应过程的动态优化与集成控制

为达到间歇反应动态安全性能控制和产品质量控制的双重目标,采用动态规划方法求解间歇反应过程的优化问题,结合通用模型控制算法实现间歇过程的动态优化和集成控制．首先将间歇反应过程分解成动态优化模型及过程控制模型,然后通过动态优化与闭环控制策略集成,同时考虑不确定参数的影响,来提高间歇过程的产品质量及运行安全性．将该方法应用于连串放热反应的间歇过程,结果验证了其可行性和正确性．     

基于PLS模型的自适应间歇过程质量预测

间歇生产过程中,很多质量指标不能在线测量,导致过程很难控制。该文应用部分最小二乘(PLS)方法建立软测量模型,通过批次初期在线测量的过程变量对最后的产品质量进行预测。同时,利用过程中得到的中间质量测量值对最后的预测结果进行修正。为了解决过程参数随时间变化的问题,在每个批次结束后利用新数据对原模型进行更新。将该法用于异丁烯酸甲酯(MMA)聚合反应过程,仿真结果显示,该法能够克服过程参数变化的影响,有效地预测最后的产品质量。     

苯乙烯悬浮聚合过程的动态建模、操作优化及控制

利用系统辨识方法,建立苯乙烯悬浮聚合反应过程的动态数学模型。在满足产品质量条件下,采用二级优化算法,求出反应时间最短的最优操作条件。计算结果经部分实验数据验证。探讨了该反应器的质量优化控制问题,提出两种优化控制方案。     

基于过程神经元网络模型的间歇反应优化计算

针对间歇过程中最优操作轨线经常从生产经验中人工获取的问题,提出了一种基于过程神经网络(processneural network,PNN)模型的自动计算方法。利用PNN独特的时间聚合算子特点,建立反应操作变量与产品质量之间的关系。基于此时间函数模型,通过产品质量性能指标优化计算,获得最佳的控制轨线,作为实际生产的设定曲线。最后,MPCE仿真平台的间歇反应实验说明了该方法的有效性。     

基于小波递归神经网络的间歇过程迭代学习优化控制

针对间歇过程提出了基于小波神经网络的迭代学习优化控制算法,实现产品终点质量指标的控制。小波递归神经网络用于建立提供长期预测的间歇过程模型。由于模型误差以及未知干扰的影响,基于预测模型得到的控制变量在实际应用中得不到期望的终点质量指标。利用间歇过程的重复特性,采用迭代学习优化控制改善批次间的产品质量,根据以前批次的模型预...     

基于支持向量回归模型的间歇过程优化

针对间歇过程的优化问题,提出了一种基于支持向量回归模型的批次到批次的优化控制策略。通过对支持向量回归模型在当前控制轨迹处的线性化,构造了一种批次到批次的优化控制方法。在苯乙烯聚合反应器的仿真实验中,该方法能够在存在模型失配与过程扰动的情况下,逐批次地改善过程性能。     

一类间歇过程的优化及非线性预测控制

基于主产物浓度和反应温度的RBF神经网络模型,使用粒子群优化算法(PSO)求解该间歇反应主产物产率最大化问题,进而得到反应温度优化曲线。利用RBF神经网络建立了反应器冷却水控制温度阶段的预测模型,采用非线性预测控制,并引入了模型误差项,增强了控制方法的鲁棒性和间歇过程的抗干扰性能。利用 Lyapunov 原理对该预测控制算法做了稳定性分析,确定了系统稳定条件下的参数的取值范围。同时编制控制程序在多功能过程及控制实验装置(MPCE)装置上实现了算法的控制,并与以升温速率为基准的特殊PID调节器的控制结果比较,结果证明了基于RBF神经网络非线性预测控制方法的有效性。     

基于代理模型的炼厂氢网络与脱硫系统同步优化

脱硫过程的准确建模是实现氢气分配网络和脱硫过程协同优化的基础。脱硫过程模型的简化和假设会导致结果次优，而基于过程热力学的严格过程模型会带来繁琐的计算工作量。为解决这一困境，提出了一种基于代理模型技术的炼油厂氢气网络和硫化氢脱除过程耦合优化的新策略。基于严格脱硫过程模型开发其代理模型，再将代理模型集成到氢气网络优化的数学规划模型中，以实现高效准确求解。将该方法应用于国内某炼油厂的氢网络集成，在有效控制系统中硫化氢含量的同时实现了系统优化。相比于基于简化脱硫模型的文献方法，本文方法所得结果较优，证明了该方法的有效性。     

间歇聚丙烯反应温度的一般模型控制方法

为进一步提高间歇聚丙烯反应温度的控制水平，提高产品质量，针对间歇聚丙烯过程的强非线性．直接从模型出发，探讨了控制方案．采用一般模型控制，用一个GMC控制器控制主对象（反应器温度），副对象（夹套水出口温度）分别采用拟稳态假设与GMC控制．比较了2种方案，着重考察了模型／对象失配时拟稳态控制方案的性能；并将拟稳态控制方案与前馈＋PI控制方案做了对比．实验证实了文中提出的一般模型控制方法的有效性．     

水厂快滤过程的动态模型

开发一种用于风险评估的水厂快滤过程动态模型。该模型集成了新的水力学过程概化。将过滤过程描述为水力学过程和生化反应过程两个模块。将过滤过程中的水力学过程概化为孔隙率发生变化导致水头发生变化的过程;将生化反应过程概化为扩散、生物降解、吸附、脱附和反冲洗等过程,从而建立可模拟不同污染物的普适性水厂快滤动态模型。以氨氮、浊度和CODMn为例使用现场监测数据对该模型进行率定。结果表明模拟值与监测值吻合较好。     

基于动态逆和能量原则的导弹直接力-气动力复合控制

为了解决导弹直接力=气动力复合系统参数严重不确定和多操纵机构的耦合问题，提出了一种复合控制器的设计方案．采用动态逆方法设计了系统的基本控制律，利用信用度分配机制和模糊思想来提高小脑模型控制器（CMAC）神经网络的收敛性以补偿动态逆建模误差．在机构耦合问题处理上，采用能量最优原则构造了一种能量函数对直接力-气动力进行分配，降低了侧喷消耗和气动力舵偏角，使系统过渡过程平稳．最后，给定15km的高度，系统的马赫数在0．8～3．0内变化．数字仿真表明，控制器实现了指令信号的快速跟踪，而且直接力无冲击，舵偏角小，因此复合控制器的鲁棒性强，直接力-气动力的解耦效果良好．     

含电压稳定裕度约束的模型预测电压控制器设计

本文提出一种基于模型预测控制的新型电压控制器设计方案,当系统发生扰动导致电压下降时,该控制器通过调节发电机参考电压设定值和无功补偿点的电容器投切量,使故障后系统电压恢复并满足给定的电压稳定裕度。该滚动优化模型中,目标函数综合考虑了电压偏移和控制成本,其等式约束为系统微分代数方程式,并将电压稳定裕度约束引入到不等式约束条件中。为了提高求解效率,采用直接动态优化方法将该动态优化模型转化为非线性规划问题,并采用AMPL优化建模软件提供的内点算法求解。以新英格兰39节点系统为基础构造的算例表明了所提方法的有效性。     

一类复杂非线性过程的广义一般模型控制

介绍了一般模型控制（ＧＭＣ）的基本原理,给出了ＧＭＣ方法简单实用的必要条件。针对ＧＭＣ方法只适于相对阶ｒ为１的简单过程的缺点,采用Ｌｉｅ导数的概念,令过程输出的ｒ阶导数的轨迹为事先设定的标称轨迹,通过解优化问题得到控制律表达式,把ＧＭＣ方法推广至相对阶ｒ大于１的复杂多输入多输出过程,从而提出了一种广义一般模型控制（ＧＧＭＣ）方法。仿真结果表明,提出的方法能应用于相对阶ｒ大于１的复杂非线性过程的控制,当采用线性近似模型时,其控制性能与模型预测控制（ＭＰＣ）相近,而计算量则有所降低。     

自动接头机控制系统的研究与开发

为实现脉冲信号的实时采集与处理和时间的精确控制,设计了一种采用32位嵌入式微处理器MCF5235和嵌入式实时操作系统VxWorks的自动接头机控制系统.针对该系统对实时性和动态性的要求,提出一种基于遗传算法整定的PID控制方法,Matlab仿真结果证明,该控制器较常规PID控制器,具有更好的控制特性和更强的适应性、鲁棒性和抗干扰能力.将此方法应用于自动接头控制系统的多电机协调控制,系统稳定性好、收敛速度快,具有很好的实用价值.     

单级倒立摆的分数阶PI~λD~μ控制器设计

针对单级倒立摆系统的平衡控制问题,采用基于输出反馈双回路控制方案,提出了一种分数阶PDμ控制器设计方法。在建立了系统数学模型的基础上,基于闭环系统的特征多项式和系统稳定性及各种性能指标的要求,选取了合适的闭环主导极点,通过输出反馈控制器改变控制系统的极点位置来使闭环系统具有所期望的动态特性和渐进稳定,并利用微粒群(PSO)优化算法整定分数阶控制器参数。仿真结果表明:双回路分数阶PDμ控制器较整数阶PD控制器,收敛速度快,振荡小,能取得更好的控制效果。     

量热反应器传热因子连续估计方法研究进展

反应量热是化工行业中主要热分析技术之一,可以为反应过程安全评估提供大量有效的数据。反应热(Qr)的测量过程中,反应器与夹套间传热因子(UA)的获取是一个关键步骤,目前通用的测量方法是在反应前后进行校准,但其结果不能代表反应过程中UA的动态变化。研究传热因子连续估计方法可以获得更加精确的量热数据,为反应器的开发及工艺优化提供更为安全有效的指导。对于实验室规模小型反应器,温度振荡量热法(Temperature Oscillation Calorimetry, TOC)是一种连续估计UA和Qr的有效方法,本文从研究历史、原理、参数计算、仿真研究及方法评价对TOC进行了详细总结,仿真结果阐明了该方法的先进性和适用性。对于体积较大的反应器,状态估计技术则是更为广泛使用的一类量热参数连续估计方法,文中综述了自适应量热法、级联量热法和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)三种状态估计技术,其中展现了EKF在不同体积反应器中连续估计UA和Qr的模拟研究结果。最后,对比分析了温度振荡量热法和状态估计技术的优缺点、适用性等相关特性。在此基础上,对反应器量热技术进行了展望。     

双曲余弦增益的非线性PI蒸汽温度控制研究

本文针对大惯性、纯滞后的蒸汽温度控制对象,基于双曲余弦增益的非线性理论,设计了一种蒸汽温度控制对象的非线性PI控制系统。通过Matlab/simulink软件对单回路和串级汽温系统在阶跃扰动下工况进行组态和仿真,结果表明:双曲余弦增益的非线性PI控制器对蒸汽温度控制系统的动态性能改善显著,系统稳定性强,超调小,调节时间明显缩短,具有良好的抵抗干扰能力和鲁棒性。利用双曲余弦增益的非线性PI控制器较好解决了一类大惯性、纯滞后非线性对象的控制难题。     

欠驱动两自由度机械臂LQG/LTR控制

针对欠驱动机械臂系统的快速稳定控制中存在着的系统过程噪声和传感器观测噪声的干扰问题,设计了具有回路传输恢复的线性二次高斯(linear quadratic Gaussian control with loop transfer recovery, LQG/LTR)控制器。该控制器由卡尔曼滤波器和最优状态反馈增益调节器两部分组成,并进一步使用了回路传输恢复技术提高了控制系统稳定裕度。仿真试验表明：LQG/LTR控制方法相比于线性二次型调节器控制方法具有更加出色的动态品质,能很好地抑制噪声造成的系统不稳定问题,使得机械臂快速稳定在期望位置,具备良好的稳定性和鲁棒性。     

模糊自适应PID控制在阳极焙烧中的应用

阳极焙烧是铝工业的重要工序,温度是焙烧过程中最重要的控制参数,温度的控制系统是一个典型的非线性、时变、大滞后系统。应用模糊自适应PID控制器对其进行控制,既利用了模糊控制适应能力强、动态特性好、抗干扰能力强的特点,又利用PID控制消除了系统静差,使控制系统的动态和静态品质都得到极大的提高,取得了较理想的控制效果。