改进粒子群计算及在化工程序数值校正中之应用

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1、改进粒子群计算及在化工程序数值校正中之应用第1章绪论1.1引言化工过程工艺、工程及自动控制的设计、研究和生产过程中，经常要处理来自单元设备，甚至复杂过程的一系列测量数据，以便掌握它们的运行状态，来改善系统操作性能。一般情况下用这些测量的数据确定数学模型中的未知参数，用测量值作为反馈控制，实现化工过程监控和最优化控制。根据化工过程中的测量数据作出单元设备或全过程的物料平衡计算、能量平衡计算和热量平衡计算，从而改善系统中的运行性能[〕。所以，化工过程中的测量数据是许多技术工作的基础和出发点，它的正确性和可靠性直接影响着化工过程的运行质量。我们以研究

2、开发实际工业应用为例，研究测量数据的目的就是为了掌握其化工过程中的内在规律，在这种规律中，研究人员是不能直接观察和摸着的，只要通过分析化工过程的测量数据才能掌握它。可以这样说，测量数据是表面现象，内在规律才是本质。研究者可以的任务就是透过这种表面现场来看内在本质。一般情况下，化工过程数据称为工艺数据，指的是物流的温度、压力、组成和流率等等。由于我们在实际测量中难免会产生各种误差，这样测量值就很难准确的反映化工过程中的一些内在本质的化学和物理等规律。如物料平衡和能量平衡等等。这样就产生了测量数据的不平衡现象。正是由于系统中产生了随机误差和过失误差

3、而导致测量数据产生了不平衡性。任何工艺系统中的测量数据都有随机误差。一方面由于设备的泄露、仪器仪表的失灵和操作不规范而产生了过失误差。另一方面，部分化工过程系统中的测量数据我们不能采集到。由于安装检测仪表和进行实时测试的代价比较昂贵，测量方法不适用，仪表出现故障不能正常工作或条件不充足不能对数据进行采集等原因，使得不可能采集到所有的化工过程测量数据。由于这些测量数据具有不准确性和不完整性，使我们对工业现场数据的监测带来了许多困难[2]。为了改善化工系统过程测量数据的平衡性和精确性，我们要运用各种校正方法对测量数据进行处理和校正，最终给出它们的校

4、正值。对于那些缺失的数据我们设法根据已知的测量数据和预测方法进行估算。这些测量数据经过处理校正预测之后，得到新的数据对实际工业应用有着重要的意义。1.2化工过程数据校正技术的历史发展与研究现状1.2.1化工过程数据校正技术的概述化工过程数据校正技术，就是利用数据空间、时间的冗余性，结合各种校正算法和各种统计分析剔除原有测量数据中的随机误差和显著误差的影响，并设法预测出未测变量。所以已测数据的冗余性是化工过程数据校正的基础，采用数据校正之后可以提高实际工业生产过程中数据的精确性和完整性。数据校正技术的基本准则是:在满足热量平衡、能量平衡和物料平衡

5、的情况下，要求校正值和相应的测量数据值的偏差的平方和达到最小。从数学的概念分析，就是要求满足一组等式约束方程的最小二乘法解降。1.2.2化工过程数据校正技术的历史发展Kuehn和Davidson[，11961年在研究计算机控制工艺的过程中，首先提出了对化工过程中的测量数据进行了校正。但由于他们忽略了测量数据中可能存在的过失误差，也没有提出对过失误差的鉴别办法。1972年，Nogit护]提出对测量数据进行正态统计量检验一致性准则，这样能够更好的认知和检测线性物料、能量和热量平衡方程的概况。1973年，Murth尹特意研究了化工反应过程中的物料平衡

6、算法，这种算法需要满足以下条件，即进入和流出化工反应器的组分流率能够满足物理和化学元素的平衡关系，以这种关系作为基准来校正化工过程中的检测数据。Madron[8]等人1977年在化工过程的数据校正理论和实践上又有了更进一步的研究，他们对非线性的物料组分平衡模型做了改进，用扩统计量检验化工过程数据的统一性。而Madron的研究方法是先认知数据的一致性，然后对数据进行校正，这样更加合理。1980年，Knepper等人把测量数据的参数估计和校正合并到一起统一处理，认为化工过程中的测量数据要满足一种约束关系，这种约束关系是线性的、非线性的或含有待估的参

7、数。对于化工过程单元设备的问题，由于涉及的物料流股的数目不多，解题规模也相对较小，可以直接用拉格朗日乘子法求解。对于复杂的化工系统过程就不同了，因为涉及到数以百计，甚至千计的物料，数十个组分和数百台设备是常见的事情，从而使解题规模相当复杂。如果对它直接求解会耗费计算机大量的存储单元和计算时间。因此，在校正工作前，我们要先缩小解题规模。也就是对化工过程中的测量数据预处理。化工系统的测量数据总共有四大类，测量数据如果按照其冗余度可以化分为校正类型(有冗余度)和非校正类型(无冗余度);未测量数据如果按照可观察性可分为估算型(可观察)和不可估算型(不可

8、观察)。其中只有校正型测量数据和可估算型为测量数据能参加运算。只有把非校正型测量数据和不可估算的未测量数据剔除，才能使数据校正工作能够顺利进行。对于复