面向水泥行业的生产过程优化研究

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哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractProcessindustryasadominantindustryplaysanimportantroleinthe developmentofthenationaleconomy.Becauseofthehighcomplicacy,strong nonlinear,relevancy,uncertaintiesandotherfeatures,productionoptimizationof processindustry,however,continuestopresentamajorchallengebothin academiaandpracticalapplication.Sohowtooptimizetheindustrialprocesses becomesafirstandforemostproblemtoberesolvedinthedevelopmentof enterpriseinformation.Furthermore,theoptimizationofproductionprocess, whichhasemergedasoneofthemostvaluabletechniquesfortheindustry integratedautomation,isalsothecoretomakeanenterprisebenefitmore. Theglobalbehaviorofthecontroloptimizationismainlydiscussedin processindustriesbyartificialintelligencebasedontherealityofdemandfor processoptimizationandtheresearchstatusquoathomeandabroad.Thechief contributionsareasfollows:Thehierarchicalstructureandcharacteristicsofproductionprocessare analysedatthebeginningofthisartical.Andthestrongadaptabilityofthecase- basedoptimizationmethodisdemonstratedinthisaspect.Thentheoptimization controlmodelofproductionprocessisdonebasedonCBR.Themethodofcasesextractionisstudiedusingdataminingtechnologyin theinitialphaseofCBRoptimizationsystem,whilethenecessityonapplication ofdataminingtechnologyindicatedintheanalysisofthecasestatus.Atthe sametime,theclusteringalgorithmprocessonworkstatusclassifyingandthe gradescasesearchingalgorithmprocessarealsoelaborated. Finally,theCBRprocessoptimizationisappliedinthecemententerprise, accordingtothecaseoptimalcontrolsystemmodelandthegeneraldesignsteps, whichisatypicalprocessindustry,forasimpleexample.keywordsCementIndustry,ProductionOptimization,CBR,ClusterAnalysis-II- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文目录摘要...............................................................................................................IAbstract................................................................................................................II第1章绪论.........................................................................................................1 1.1课题背景....................................................................................................1 1.2目的及意义................................................................................................2 1.3相关问题的分析现状................................................................................3 1.3.1流程工业生产控制的发展现状..........................................................3 1.3.2DCS的应用现状..................................................................................4 1.3.3生产优化的分析现状.........................................................................5 1.3.4优化方法的分析现状.........................................................................6 1.4本文主要分析内容....................................................................................6 第2章流程行业生产过程分析.........................................................................8 2.1企业生产流程系统....................................................................................8 2.1.1生产流程的结构 .................................................................................9 2.1.2生产流程的关系.................................................................................9 2.2流程行业生产工艺的特点......................................................................11 2.3流程工业生产过程的优化问题...............................................................12 2.4水泥工艺流程分析及优化......................................................................13 2.4.1新型干法水泥生产的工艺流程........................................................13 2.4.2窑系统的生产工艺流程...................................................................15 2.4.3窑系统的主要工况参数...................................................................17 2.4.4水泥生产过程的优化问题...............................................................19 2.5本章小结..................................................................................................20 第3章优化方法及其关键技术分析................................................................21 3.1基于案例推理..........................................................................................21 3.1.1CBR的特点........................................................................................21 3.1.2知识的表示.......................................................................................22 3.1.3案例的检索.......................................................................................24 3.1.4案例的修改.......................................................................................25 3.1.5案例的自学习...................................................................................26 -III- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文3.2相似性度量模型......................................................................................26 3.2.1数据的标准化处理...........................................................................26 3.2.2相似度计算.......................................................................................27 3.3数据挖掘技术..........................................................................................28 3.3.1聚类分析...........................................................................................29 3.3.2生产优化中工况组合聚类的必要性................................................31 3.4本章小结..................................................................................................31 第4章水泥生产过程优化系统的实现............................................................32 4.1系统的总体设计......................................................................................32 4.1.1数据准备...........................................................................................32 4.1.2优化模型及其推理机制...................................................................32 4.1.3系统的体系结构...............................................................................34 4.2系统的功能结构......................................................................................35 4.3指标分解..................................................................................................37 4.4工况属性特征分析 ..................................................................................39 4.5案例库的建立..........................................................................................41 4.5.1案例的表示.......................................................................................41 4.5.2案例的提取.......................................................................................44 4.6案例的检索..............................................................................................47 4.7本章小结..................................................................................................50 结论....................................................................................................................51 参考文献.............................................................................................................52 附录....................................................................................................................55 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明......................................................57 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书......................................................57 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理..........................................................57 致谢....................................................................................................................58 -IV- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第1章绪论1.1课题背景本论文的分析内容来源于横向项目“河南同力水泥集团信息系统中的新型干法水泥生产优化专家系统的分析与实现”。水泥工业是典型的流程工业，中国新型干法水泥工业起步于上世纪70年代末、80年代初，经过引进和消化吸收，自主研发技术逐渐成熟，生产线装备国产化的比率不断提高，新型干法窑得到了越来越广泛的应用。据统计，中国水泥工业的能耗比世界平均水平高45%，随着市场对水泥需求量的不断增大，国内的水泥生产商面临挑战，必须在现有设备下增加产量并降低成本[1]。2007年以来，我国水泥行业认真贯彻落实科学发展观，提出了水泥行业节能减排提高效率的重要课题。其一是以新型干法水泥生产的比例达到了55%，新工艺替代落后工艺每年就可节能200万吨标煤[2]，其二是对水泥生产的质量进行优化，利用信息技术进行生产过程的优化控制，达到综合能耗进一步下降、综合利用水平进一步提高的目的。然而，在新型干法水泥生产中，包括河南同力集团在内的大多数水泥生产企业还存在着以下主要问题：(1)生产控制条件主要由操作员经验得出，过多依赖于操作人员的能力和经验积累，存在人为因素影响大、科学性差、随机性大等缺点；(2)自动化程度低。数据的采集和检测主要依靠人工完成，实验室进行的物理化学检测耗时长，如最快的CaO含量检测需要15分钟，比较复杂的全分析则需近4小时；(3)数据利用率低。DCS数据库和ERP数据库存储的数据仅仅起到了对历史生产的记录作用，缺乏对后续生产的指导作用；(4)只有逻辑形式上的闭环控制，实时的监控闭环并未形成，时间的延迟、控制上的滞后和不精确导致水泥质量不稳定。因此实现计算机的智能控制、尽量减少事故发生的频率对企业安全生产和提高经济效益具有非常重要的意义。本课题所分析设计的“新型干法水泥智能控制与优化专家系统”就是针对如何摆脱人工的随机操作，实现从配料到烧成的全程计算机智能控制的问-1- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文题，而专门应用于水泥生产的优化系统。应用这一优化系统，能够实现在水泥生产的烧制过程中，减少一次性资源和能源消耗、降低环境负荷、提高燃烧效率和减少故障，利用先进的专家系统知识库，智能计算烧成过程的操作参数，保证水泥生产的质量，具有良好的环境效益、经济效益和社会效益。1.1目的及意义流程型制造业是指通过物理变化和化学变化使材料增值的行业，生产过程是连续、成批的，通常需要严格的过程控制和大量的投资资本。其原料和产品多为均一相（固、液或气体）的物料，而不是由零部件组装成的物品。其产品质量多由纯度和各种物理、化学性质表征，比如炼钢、炼铁、电力、冶金、造纸、水泥、石化、制药、食品饮料等以配方为基础的行业均属于流程行业[3,4]。我国所有的流程工业行业，均存在能耗高、成本高、劳动生产率低和资源利用率低的特点。能耗普遍比国外先进水平高出30%，生产成本普遍高 出国外1~2倍，而劳动生产率却只及国外的20%~30%[5]。流程行业是国民经济的重要组成部分，因此，在市场经济条件下，其生产优化即使是0.1%的改进，所带来的经济效益也是相当显著的。此外，随着我国各方面与国际社会的接轨，国内流程行业将直接面对激烈的全球性竞争和迅速变化的全球化市场，流程型企业将面临前所未有的严峻挑战。为提高其在国际市场中的竞争力，流程型企业必须建立适合自身发展需要的信息化发展平台，才能保持企业的生存和发展。流程工业生产过程具有高度的复杂性、强关联性、非线性、以及不确定性，往往伴随着物理化学反应、生化反应、相变过程及物质与能量的转换和传递，是一个十分复杂的工业大系统；流程工业生产过程还伴随着十分苛刻的生产条件和环境，如高温、高压、低温、真空、易燃、易爆及存在有毒物质，生产的安全性至关重要。在生产过程中，流程行业的物流和能流都是连续、稳定的，而不像离散制造业有较大的生产柔性和灵活性；生产装置各工序间衔接紧凑、严密，工艺流程相对稳定不变，一套装置，往往只能生产固定的产品。流程行业的开车、停产程序十分复杂而且代价巨大，一般不允许轻易停工；工段之间、设备之间、操作变量之间的耦合现象十分突出，对某一参数进行调节往往会引起其他参数以及后续工段产品质量的变化，牵一发 而动全身。因此，在流程型制造业中，通过更新设备、改进控制技术来提高-2- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文运行效益不仅成本高、周期长，而且对于我国目前众多企业面临更新改造但资金相对薄弱的工业现状来说，这一手段的迅速实施是不切实际的。而生产过程优化则是提高流程企业综合收益最有利的手段之一。1.1相关问题的分析现状1.3.1流程工业生产控制的发展现状现代工业的一个重要特点是向大型化和自动化方向发展，生产过程自动化的程度己成为衡量工业企业现代化水平的一个重要标志。流程工业在扩大产能、优化产品结构的同时，在生产控制自动化系统和企业信息化建设方面同步规划、同步实施，使得整体综合自动化应用水平有了很大的提高。根据国内外综合自动化技术的发展趋势和网络系统的发展现状，流程工业综合自动化系统的总体结构分为以下3层的优化结构[6]，如图1-1所示。ERP企业资源计划经营决策/生产计划/库存管理/人力资源管理信息MES生产调度/设备管理/制造执行系统流程管理/质量控制/操作优化信息PCS近程控制系统设备实时分析/故障分析图1-1流程工业综合自动化总体结构Fig.1-1TheIntegratedAutomationStructureofProcessIndustries(1)以过程控制系统为代表的基础自动化层。主要内容包括分布式控制系统（DistributedControlSystemDCS）、分布式数控系统（Distributed-3- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文NumericalSystemDNS）、先进控制软件、软测量技术、实时数据库技术、可靠性技术、数据融合与数据处理技术、集散控制系统、现场控制系统、多总线网络化控制系统、基于高速以太网和无线技术的现场控制设备、传感器技术、特种执行机构等。(2)以制造执行系统（ManufacturingExecutionSystemMES）为代表的生产过程运行优化层。主要内容包括先进建模与流程模拟技术（AdvancedModelingTechnologiesAMT）、先进计划与调度技术（AdvancedPlanningandSchedulingAPS）、实时优化技术（Real-TimeOptimizationRTO）、故障诊断与健康维护技术、数据挖掘与数据校正技术、动态质量控制与管理技术等。(3)以ERP为代表的企业生产经营优化层，主要内容包括系统控制、销售管理、产品管理、工艺管理、采购管理、设备管理、生产计划、质量管理和人力资源管理等。1.1DCS的应用现状集散控制系统又名分布式计算机控制系统（DistributedControlSystem），简称DCS。其实质是利用计算机技术对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的一种新型控制技术。它是由计算机技术、信号处理技术、测量控制技术、通信网络技术和人机接口技术相互渗透发展而产生的，其主要特征是：集中管理，分散控制。1975年Honeywell推出了第一个集散控制系统产品，很快得到了广泛的 承认和普遍的应用。自诞生以来，DCS己经发展到了第四代[7]。最新一代DCS的主要标志是：Information（信息）和Integration（集成）。信息化体现在各DCS系统己经不是一个以控制功能为主的控制系统，而是一个充分发挥 信息管理功能的综合平台系统[8]。DCS的集成性则体现在两个方面：功能的 集成和产品的集成[9]。DCS系统在中国始用于1981年，到目前为止，已经成为冶金、电力、轻工、化工等行业的主流控制系统。流程型企业的工艺设备单机容量大、生产连续性强、整个生产过程需要各个环节协调一致，这就必须通过计算机控制系统及时地监视设备的运行情况，调整工艺参数的扰动，促进生产稳定、协调，优化生产过程，保证整个生产的高效运转。目前，多数企业生产线的过程控制主要是由DCS、自动化仪表及一些专用的自动化装置组成，DCS系统将这些仪表及自动化装置连接成一个完-4- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文整的系统，来实现对生产线生产过程及产品的实施监控。然而，如果单纯依靠自动控制系统，往往由于多参数、多目标，很难面面俱到，“信息孤岛”现象将会越来越明显，逐渐成为企业发展的瓶颈。因此，将企业资源集中整合，实现资源共享，才能使DCS系统发挥其最大功用。1.1生产优化的分析现状流程工业生产过程是一个比较复杂的过程，在工程开发、设计和生产操作中存在着大量的最优化问题。当今广泛应用于流程生产中的DCS系统已经发展到了一个相对成熟的阶段，我们所面临的最大的问题是如何对生产过程进行优化控制，从而借助优化获得更大的经济效益和社会效益。流程工业的生产过程优化控制方式主要有两种：控制系统优化和操作参数优化。(1)控制系统优化运用控制理论将数学模型作为系统、环节或过程的数学表示，用表示输入、输出变量间的传递函数关系，为确定最佳的控制方案提供指导。这个数学模型可以是描述一个完整的化工设备、装置、车间、或整个企业错综复杂的变量之间的关系。浅而言之，PID控制器参数的最佳整定也可划入最优控制的范畴，此时的运行变量是控制器的各个参数。文献[10]以美国DMC公司多变量约束预测 控制[DMC]TM系统和闭环实时优化[DMO]TM系统为例，介绍了高级过程控制和闭环实时优化技术以及在炼油、石化和化工等流程企业中的应用。然而，这种优化方式在实际应用中大都停留在设备单元级的局部优化。(2)操作参数优化其评价函数是体现经济效益的某项指标，如追求产量最高，成本最低，能耗最小等，而以多个关键被控变量的设定值为运行变量。本文所讨论的生产过程优化就是指操作优化。企业生产过程在高温、高压、低稳、易燃等苛刻的环境下运行，生产过程经常受到原料供应量、原料组份的变化、成品市场需求变化等干扰因素的影响，为了实现全厂、全流程级的整体优化，局部优化显然不能使整个工况达到最优。在实际生产中，虽然这类优化可以人工进行，知识和经验丰富的高手可能有能力出色地完成优化任务，但由于被优化过程的高度复杂性，而且优化需要实时地持续进行，用数字计算机来实现实时在线优化更值得提倡。-5- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文1.1优化方法的分析现状流程工业的生产过程优化通常是多约束、多目标、随机优化问题，常常需要对不同生产系统的个例分别进行优化分析。国内外学者已经应用不同的算法在不同的领域进行了深入细致的分析，但目前还没有一种通用的、全面的方法可以解决生产过程优化问题。基于解析模型的优化分析，具体方法是通过一定的模型化手段，建立混合整数线性规划（MixedIntegerLinearProgramming，MILP）优化模型；为了提高求解效率，还有采用多种改进式的分枝定界（BranchandBound， BB）算法[11]、Lagrangian松弛法[12]、随机优化方法[13]、混沌优化法[14]等。然而，这些纯数学模型由于计算的复杂性而忽略了很多实际因素，大多数方法还是只能解决小规模问题，因此，面对流程工业的大规模、多变量优化问题时，具有较大的局限性。面对挑战，传统的优化算法和优化技术已不能满足优化问题求解的需要，迫切需要在已有的技术基础上分析新方法和新思路。哈佛大学的Wilson在1963年的博士论文中首次提出了序列二次规划算法（SequentialQuadraticProgrammingSQP），经过一系列改进，目前该算法已经在国外流程工业优化领域中取得很大成果[15~17]。近年来，流程优化问题还引入了许多新的具有更好的寻优能力和适应性的优化方法，比如专家系统、多智能体[18]、神经网络[19,20]、模拟退火、遗传算法[21]、禁忌搜索法和启发式方法等。文献[22]论证了应用控制理论目标函数优化控制参数的局限性，并在实践的基础上提出了专家系统应用于热工操作系统参数优化中的可能性及实用性；文献[23]在精馏生产过程优化中，应用了基于单纯形算子的混合遗传算法。智能算法显示了解决复杂不确定问题的潜力。但是由于其NP性质，不可能在短期内取得突破性进展，这就要求人们进一步拓宽分析范围和思路，继续寻找可行的能够获得最优解或次优解的优化方法。1.3.1本文主要分析内容由流程工业综合自动化系统总体结构（见图1-1）可知，过程优化层位于最优调度层与过程控制层之间，是两者之间的桥梁和纽带：一方面，优化层将上层计划决策、调度方案等信息具体化，给出量化的实施方案及细则，-6- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文使企业计划决策得以贯彻实施；另一方面，优化层又将最优操作方案或设定值送至过程控制层，指导现场生产，实现最优操作，从而获得最大效益。可见，过程优化是实现生产经营管理与生产过程控制一体化的关键一环，是实现装置生产安全、平稳、优质、高效并最大限度提高经济效益的重要保证。本文主要针对过程优化层，重点分析流程工业的生产过程的全局最优化问题。这里所讨论的生产过程优化，属于操作参数优化范畴。具体的分析内容如下：(1)通过水泥企业的调研，分析水泥生产工艺流程，进一步了解流程型企业生产工艺流程特点，采用从一般到个别和从个别到一般的交互方式，来阐述流程行业生产过程的优化问题；(2)在生产线控制上引入人工智能，根据实际情况对整个生产线的生产状态进行正确评估，改变原有的设备单元水平上的生产控制优化思路；(3)基于CBR思想，采用以历史案例库为主、人工修改为辅的分析方式，建立生产过程操作优化模型；(4)将分散于各个局部过程的众多生产工况信息进行充分挖掘利用，提取生产系统特征控制量，应用聚类分析方法划分案例的生产工况，建立系统案例库；(5)选择合适的案例检索算法，和案例修改策略；(6)开发了基于案例的水泥企业生产过程优化系统，对本文提出的生产过程优化方法进行应用验证。-7- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第2章流程行业生产过程分析1.1企业生产流程系统工业生产过程根据生产特点的不同，从大的方面来说分三类：离散型、流程型和混合流程型的生产。这三类生产模式在生产过程、产品特征、市场环境等方面都有着极大的差异。然而，任何企业生产和经营活动都离不开各种各样的生产流程。流程就是企业为完成某一目标或任务而进行的一系列逻辑相关的活动的有序集合。ISO9000的流程定义：一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动[24]。一个流程型企业的生产流程系统的构成如图2-1所示。物料流主产品流流程(服务流)资源流输入输出副产品流能源流废弃物流 信息流图2-1流程型企业的生产流程系统Fig.2-1TheProductionProcessSysteminProcess-OrientedEnterprises综上所述，企业生产流程的特点主要概括为：(1)目的性企业的流程都是为完成某一目标而产生的。(2)普遍性对于一个企业来说，无论要完成什么样的任务，都必须通过一定的流程来实现。(3)整体性构成流程的各个阶段和活动，必须通过一定的组合，才能完成流程的目标。(4)动态性流程总是不断地从一个活动转变到另一个活动。这种不断的转变，使流程总是处于一种动态的变化之中，静态的流程是不存在的。(5)层次性企业的生产流程是通过一定的输入，从而产生一定的输出，实现一定的目的，是一个输入一输出系统，具有系统的层次特性。-8- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文(6)结构性企业生产流程的结构性是组成流程的各种活动之间的相互关系与相互依赖的方式。1.1生产流程的结构生产流程是由一系列相关的生产活动组成的。一个企业可以包含很多流程，在这些流程中，又可能包含若干子流程。这样，导致企业的有些流程可能相当复杂，由几十个甚至上百个活动构成，涉及许多部门和人员。分析和管理这样复杂的流程非常困难。为便于分析和识别生产流程，可以将复杂流程按其活动的逻辑关系划分成几个阶段，并据此把生产流程分解成一系列逻辑上相关的子流程。子流程的目标为上一级流程的目标服务。根据流程的复杂程度，子流程还可以继续分解为下一级子流程或活动，活动还可以继续细分成一组具有较为规范的操作程序。生产流程的这种层次结构特性，如图2-2所示。生产流程一级子流程一级子流程一级子流程一级子流程二级子流程二级子流程二级子流程二级子流程二级子流程图2-2生产流程的层次结构Fig.2-2TheHierarchicalStructureoftheProductionProcess1.2生产流程的关系企业生产流程是由许多流程组成的，这些流程并不是孤立地存在，而是存在着相互作用、相互联系的关系，这种关系可以归纳为三种形式。用生产流程图的方式表示如图2-3、2-4、2-5所示。图2-3中所示的第一种关系是串行流程，表示一种串联的关系，只有在上一个流程结束后才能进行下一个流程，即下一个流程需要上一个流程的输出作为自身的输入。图2-4中所示的第二种关系为并行流程，表示一种并行关系，两个流程执行不同的子任务。如果两个流程之间存在着信息、物料的交互传递，那么，这两个流程之-9- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文间的关系就成为第三种形式，称之为串行和并行混合流程，表示一种混合或耦合关系如图2-5所示。Start123NEnd……图2-3串行流程结构Fig.2-3TheSerialProcessStructure123N……123N……StartEnd123N……图2-4并行流程结构Fig.2-4TheParallelProcessStructure23…N23Start1End23N…图2-5串、并行混合流程结构Fig.2-5TheSerial-ParallelProcessStructure-10- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文1.1流程行业生产工艺的特点流程制造企业是通过物理反应和化学反应使原材料增值的行业，采用面向库存的生产方式，主要依靠产品价格和质量开拓市场。流程制造业主要集中在化工、冶金、造纸等领域，与离散的制造业相比，流程企业具有很多特殊性[25~28]。(1)流程型企业生产过程具有连续性、产品品种稳定、生产量大等特性，其产品常常不是以新取胜，而是以质量和价格取胜；(2)离散制造用树状层次型结构的BOM（BillofMaterial），表达产品与原料的构成关系，这是一种静态固定型的结构。而流程制造的上下游产品关系不能用树状的层次型结构来描述，物料的加工走向和数量关系不完全固定，大多采用配方的方式管理；(3)流程企业自动化程度较高，绝大部分的物料只能用仪表进行测量或通过分析间接获得，生产的进度常常通过一个或几个主变量控制。过程控制系统有效地监控和控制生产过程，使生产过程处于最佳状态，降低物耗能耗、提高产品收率和产品质量、提高装置设备的使用寿命；(4)控制量相互耦合，产品生产主要通过化学变化实现，主要控制量为温度、压力、流速等变量，由于通常其反应机理较为复杂，物料成分不同，生产时控制参数往往不同，而且控制量间常相互耦合，因此对流程各变量的控制是至关重要的，将决定产品的质量、生产率及成本等关键指标；(5)切换代价大，由于启动和停机的时间较长、控制复杂、生产流程以串行方式相互衔接柔性弱及设备清洗耗费大等因素，使得流程工业生产切换或设备故障造成中断的代价大；(6)设备功能的冗余度低，生产过程中的设备一般是面向特定产品或特定加工环节的，功能比较单一。而且以串行方式进行生产的设备居多，一旦发生故障影响非常大，所以设备故障的预防和诊断非常重要；离散加工业则不是这样，可以单台设备停下来检修，并不会影响整个系统生产；(7)流程工业的产品比较固定，而且一生产就是十几年、几十年不变，体现在生产设备上，流程企业的设备是一条固定的生产线，设备投资比较大，工艺流程固定；(8)流程企业的车间管理相对简单，主要任务是确认和接收上级的生产计划、统计生产完成情况和主要经济技术指标以及对车间内部的人员管理、设备管理和物料管理等，根据计划进行领料、投料和控制生产过程，保证产-11- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文品的高效产出；(9)生产对安全和污染的控制要求高，由于化学反应多为高温高压条件、存在副产物及不稳定等特性，使得在生产过程中对生产的安全和污染的控制要求较高，一般流程加工过程都有燃烧过程和三废排放，必须进行环保处理。企业的生产过程中，往往都伴随着物流、信息流和能量流的变化。物流都是从原材料开始，进入生产过程，经过加工变成半成品、成品，最后经过销售进入市场。然而，流程型企业的生产运行表现出与离散型生产很大的不同，二者的生产类型特征比较如表2-1所示。表2-1流程型企业与离散型企业的生产类型特征比较Table.2-1TheComparisonbetweenProcess-OrientedEnterprisesandDiscreteEnterprises对象流程型离散型生产方式大量生产小批量、单件生产工艺流程基本不变随时可变物料流连续、自动单件或几件、搬运产品稳定多变优化目标均衡生产、安全、低耗、高产、优质缩短供货周期提高设备利用率优化手段调整工艺参数、控制设定点达到最优工况调整计划、分配负荷优化排序1.1流程工业生产过程的优化问题流程工业的生产大多都是从原燃料化工过程开始的，其工艺形式都是物料流在能量流的驱动或作用下、在特定信息流的控制下，在设定的“流程网”中，动态有序地、准连续或连续地进行一系列的物理和化学转变。其运行过程的本质是追求生产过程中产量最大化、质量最优化、耗散最小化，从而促进各项技术经济指标最优化以及生产连续化、紧凑化、动态有序运行。其生产过程具有大惯性、纯滞后、非线性等特点，系统工况复杂多变，难以得到精确的数学模型，采用传统的控制策略难以获得满意的控制效果，生产-12- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文效率低、能耗高、质量不稳定是普遍存在的问题。由于流程企业生产线均已配套定型，所以，在不改变工业流程、不增加生产设备的情况下，要实现生产线全局的稳态最优化，关键的问题就是要选择合适的优化方法，优化工艺操作参数、提高设备利用率等。而对生产过程的操作参数优化问题又可分为以下两个层次：(1)稳定工况流程工业的原料往往是用成分或物理性能表征的物料，质量工况参差不齐，导致其他生产工况随之发生变化，操作难度也会大大增加，甚至会导致产品质量不合格、生产不安全。因此，如何稳定生产工况，寻找设备运行工况的容差范围是实现优化的首要条件。(2)稳态最优控制工况稳定的前提下，在设备运行容差范围内寻找最佳的工艺参数设定值，以获得最大的经济效益，这称之为稳态最优控制。1.1水泥工艺流程分析及优化1.3.1新型干法水泥生产的工艺流程新型干法水泥生产是以悬浮预热和预分解技术装备为核心，以先进的环保、热工、粉磨、均化、储运、在线检测、信息化等技术装备为基础的水泥生产方法[29]。水泥生产主要工艺过程简要概括为“两磨一烧”，完整的水泥生产工艺过程按主要生产环节可以分为以下四个阶段：矿山采运、生料制备、熟料煅烧、水泥的粉磨（包括粉磨站）与包装（散装）出厂。原料按一定比例配合粉磨后，制成生料；然后以煤为燃料，生料经预热器提高温度，完成预热和部分分解后，进入分解炉内进行碳酸钙分解，然后在窑内完成烧结成熟料的任务，最后出窑高温物料则在冷却机中被冷却，即制成熟料；再根据市场需求确定水泥种类，按一定比例配料粉磨后制成水泥成品。新型干法水泥生产的完整工艺流程如图2-6所示。-13- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文石灰质原料硅铝质原料硅质原料铁质校正料铝质校正料原煤破碎机破碎机破碎机破碎机破碎机破碎机预均化堆场预均化堆场配料系统配料系统配料系统配料系统煤磨排出排风机粗粉粗生料磨选粉机收尘器热气细粉收尘器动态选粉机细高温风机生料均化库排风机煤粉仓增湿塔预热器 排出燃烧器分解炉余热发电系统热气回转窑多通道燃烧器（热气）窑头风机篦式冷却机混合材石膏收尘器 熟料库烘干机破碎机排出排风机配料系统配料系统配料系统排风机 排出粗粉高效收尘器高效选粉机水泥磨图例水泥库物料流包装或散装 气流出厂余热发电图2-6新型干法水泥生产工艺流程Fig.2-6TheNewDryCementProductionProcess-14- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文根据生产组织及产品工艺特点可知，生料制备、熟料煅烧、水泥配料及粉磨三个阶段为水泥产品的主体生产过程。三个阶段分别具有如下特征：(1)生料制备生料制备的主要原料是石灰质、粘土质、校正原料以及矿化剂等，主要燃辅料是煤，生产系统主要是控制生料化学成分、磨机温度、压力、电流等及生料的易磨性、易烧性等指标，用来保证稳定生产和产品质量。(2)熟料煅烧煅烧的主要物料是生料和煤，生产系统主要是控制温度、压力、风量及熟料成分等指标，用来控制产品质量。主要工序流程是预热、分解、煅烧、冷却。(3)水泥配料及粉磨这一阶段的工艺流程与前两阶段有所不同，熟料烧成后，企业可根据实际需要制备水泥成品，也可将熟料以成品的形式送到其他水泥粉磨站。其生产是以熟料为原材料，通过配料加工成相应的水泥成品，生产系统是配料的调整和磨机的参数控制，以满足成品特性要求、质量跟踪。1.1窑系统的生产工艺流程煅烧是水泥生产的中心环节，预分解窑生产线是关联性很强的流水线，企业多年的实际生产经验表明，系统的日能耗对窑的日产量变化并不敏感，也就是说，对已达产达标的烧成系统而言，能否实现低成本，主要看生产线上各主、辅设备是否具有增产能力。水泥熟料生产，是原料按一定比例配合粉磨后，制成生料，然后，以煤为燃料用水泥回转窑对生料连续加热，使其经过一系列物理化学反应变成熟料，再连续冷却，即制成熟料。整个熟料生产过程可以分为六个阶段：(1)水分蒸发（进行生料烘干）；(2)粘土质原料脱水（加热发生脱水反应）；(3)碳酸盐分解（熟料形成过程中消耗热量最多的一个过程，是水泥熟料生产中重要的一环）；(4)固相反应（放出一定的热量）；(5)硅酸三钙的形成和烧结反应（决定熟料质量的关键过程）；(6)熟料冷却（对熟料质量和回收热量有着重要的意义）。-15- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文窑系统的生产工艺流程结构如图2-7所示。给煤机袋收尘生料均化选粉机库煤磨煤粉仓生料喂料称 预热煤喂料称器窑头EP风机分解炉篦冷机高温风机窑主传动盘式输送机破碎机冷却风机图2-7水泥生产窑系统流程结构Fig.2-7TheProductionProcessesStructureofCementKilnSystem回转窑是一个旋转的倾斜圆柱体（斜度一般在2°~5°），生料由窑体的高端（窑尾）加入，由于窑体具有一定的斜度且不断回转，所以物料由高端向低端（窑头）逐渐运动。窑内的热源主要来自于窑头，将煤事先经过烘干，再经细磨制成粉状，用鼓风机由窑头向窑尾方向喷入，同时也向分解炉中喷入。窑煤与炉煤的比例一般是4：6。燃烧用的空气由两部分组成，一部分是预先和煤粉混合并起输送作用的空气，称之为“一次风”，一般占总空气量的15%~30%。大部分空气是经预热到一定温度（一般600℃）左右进入窑内的，这部分空气叫做“二次风”。对于带窑外分解炉的回转窑，冷却机内出来的热风中有一部分进入分解炉，被称为“三次风”。煤粉在一次风作用下，由窑头吹入窑内，通过具有一定温度的二次风助燃，使煤粉在窑内充分燃烧，形成高温火焰一般可达1600℃~1700℃，放出大量热量。高温气体在窑尾排风机的抽引下，沿着回转筒体向窑尾流动，它-16- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文和锻烧熟料产生的废气一起经过收尘净化后排至大气中。高温气体和物料在窑体内是向相反方向运动的。在运动过程中进行热量交换，物料接受高温气体和高温火焰传给的热量，经过一系列的物理化学反应后，被锻烧成熟料。熟料进入冷却机，遇到冷空气，又进行热交换，本身被冷却并将空气预热，作为二次风进入窑内。根据熟料生产的六个过程，回转窑可以分为干燥、预热、分解、放热、烧成及冷却等六个带。其中干燥、预热在预热器进行，物料分解在分解炉进行（入窑分解率可达80%~90%），窑内只进行小部分分解反应和放热反应、烧结反应、熟料冷却。烧成带是锻烧过程的关键部分，其间物料直接受火焰加热，物料温度达1300℃~1450℃（火焰最高温度可达1700℃），出现液相，生成硅酸三钙并形成熟料。物料在烧成带中停留的时间与诸多因素有关，一般约为10分钟~20分钟。以五级旋风为例，生料首先喂入最上一级旋风筒C1入口的上升管道内，分散的分体颗粒与热气流迅速进行气固相热交换，并随热风上升，在C1旋风筒中气料分离。收下的热生料经卸料管进入C2级筒的上升管道和旋风筒中再次进行热交换分离。生料粉按此依次在各级单元中进行热交换、分离。预热后的热生料由C4的卸料管进入分解炉，在炉中生料被进一步加热，并进行分解；分解后的生料经C5分离后，入窑煅烧成熟料，再经冷却后卸出。1.1窑系统的主要工况参数水泥回转窑是通过燃料燃烧、热量交换、物料输送三方面的作用，将生料锻烧为熟料的关键过程。熟料的质量与产量，除与配料、设备等因素有关外，在相当大的程度上取决于回转窑的操作与控制，窑况的判断亦是确定各操作参数的依据。在实际生产中，预分解窑系统的指示和调节参数很多（主要的操作变量及其作用见附录表1，主要过程变量及其作用见附录表2），这些参数既独立又相互联系，判断窑况主要通过监测温度、压力、电流这三大类参数以及进行气体分析来实现。1.3.1温度温度是热工设备的基本参数，准确判断对系统调整至关重要，温度过高或过低均反映出生产不正常，对质量、消耗、安全不利。(1)烧成带温度是回转窑生产操作中最重要的控制参数之一。要煅烧出质量合格的水泥熟料，烧结温度要求在1350~1450℃，过高对热耗、窑皮和-17- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文筒体安全寿命有影响，过低则生烧质量差。(2)入窑物料温度、最低级C5入口温度和分解炉出口温度，它反映了入窑物料分解率高低和炉内燃烧情况，出炉温度过高则说明燃料加入太多或煤质差，燃烧过慢，会引起预热器系统过热，产生结皮或堵塞；温度过低不能发挥炉的分解效能；如出现C5入口温度高于分解炉出口温度，要适当减少炉用煤量，并检查煤质。(3)C1筒出口温度反映了投料量多少和拉风量大小，也是预热系统热效率高低的重要标志，若出现C1筒温度过高，应检查是否有断料或喂料量过小的现象。(4)入窑二次风温是判断冷却机是否正常和冷却效率高低，以及反映窑内煅烧温度的重要参数，一般要求在1000℃以上。随着冷却机结构性能的改善，二次风温越高，对窑生产越有利，同时要求窑口衬料和燃烧器衬料具有高的耐火性。(5)窑尾温度与烧成带煅烧温度一起表征窑内各带的热力分布情况。它的变化反映了窑内温度变化和入窑物料温度变化以及燃烧器的位置、煤燃烧状况。温度过低不利于窑内传热及化学反应，但尾温过高容易引起窑尾烟室及上升管道结皮或堵塞。(6)筒体温度直观地反映窑皮情况和热斑范围等诸多重要信息。当某段温度一直上升或过高时，说明该段的窑皮有可能脱落、变薄或掉砖；若某段温度一直在下降，表明发生结圈。1.1压力压力反映了窑内阻力大小、预热器中料流是否通畅和篦冷机料层厚度情况。(1)窑尾负压是反映窑内阻力和通过窑内的风量大小。负压升高时，首先需要观察窑内通风状况和三次风阀门开启度的情况，排除通风因素后，若判断是窑内阻力引起时，还需结合仪表和操作经验对其阻力位置进行判断。(2)窑头负压反映了篦冷机供入窑二次风和窑内通风之间的平衡。改变主排风机和篦冷机的鼓风机导致窑头负压变化。1.2电流电流主要考虑的是窑主机的电流和冷却机的传动电流。(1)窑传动电流反映了窑内转速、喂料量、窑皮状况、窑内温度和物料液相量、黏度等窑内负荷和煅烧温度情况，以及设备安全运转状况，具有信息清楚、及时、可靠等优点，比其他参数代表和作用意义更大。(2)篦冷机的传动电流反映篦冷机负载大小，如果篦冷机传动电流增大，应检查料层厚度和篦速。-18- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文1.1气体分析（窑尾、出分解炉、出预热器）(1)O2和CO含量是调节窑炉燃料比和主排风机的依据，并共同表征系统拉风是否合适。CO含量超标，燃烧不完全；O2含量超标，热耗增加。(2)NOx含量判断熟料煅烧温度的高低。烧成温度升高，成分NOx随着升高。1.3.1水泥生产过程的优化问题水泥产品的总体工艺过程和结构特点是中间的半成品少，而两头的原辅料及成品种类多，特别是原辅料的品种多，物料成分波动大，质量工况参差不齐，导致生产控制难度大。水泥生产过程的前几道工序（生料配料、粉磨、预热、分解、煅烧、冷却），生产过程一旦开始，中间不间断，持续进行直至结束，生产过程基本连续，工艺流程基本不变，产品稳定，具有连续型生产流程特征；而后几道工序（水泥配料、粉磨）兼有离散型生产流程特征，生产过程分离，工艺流程根据产品不同而改变，产品不稳定和可变。总体上，相对于离散型生产，水泥企业的产品结构简单、产品种类和规格相对稳定、数量相对少，无须进行产品结构设计，仅需根据特性、用途等方面的区别，进行产品成分配方设计。因而其工艺路线相对单一，工序简单，工序数量少，工艺方案基本固定。因此，热工制度稳定和优化操作参数是实现水泥生产窑系统稳产高产的关键。在熟料生产控制方面，风、煤、料和窑速是公认的四大操作要素，“煤取决于料，风取决于煤，窑速取决于窑内物料的煅烧情况”是回转窑煅烧的工艺规律[30]。生产操作参数是否合理，取决于热工制度是否优化，优化的热工制度能够为生料发生物理化学变化提供一个合理的热力分布场，这 就需要较强的过程优化控制与参数自动设定能力，以及在线实时检测与监控 能力，从而确保窑系统较高的产量和单位产量的低热耗。事实上，无论操作参数是否优化，其生产过程中的运行参数值都应在一 定的范围内波动。因此，各控制点的工艺参数值始终满足一定的约束条件，以保证生产的正常运行。正常情况下5000t/d窑的操作工艺参数如表2-2所示。-19- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文表2-2正常情况下5000t/d窑的操作工艺参数Table.2-2TheMainControlParametersValueinNormal参数名称数值参数名称数值投料量/（t/h）330~350分解炉出口O2/CO含量/%2~4/<0.3窑速/（r/min）3.2~3.6分解炉出口温度/℃870~890窑头负压/Pa20~50三次风温/℃>850入窑头电收尘风温/℃<250C4出口温度/℃780~800二室篦下压力/Pa5800~6400C3出口温度/℃660~690五室篦下压力/Pa4800~5700C2出口温度/℃520~540八室篦下压力/Pa3000~3700C1出口温度/℃325±20窑电流/A400~700C1出口负压/Pa4500~5300烟室温度/℃950~1050高温风机出口负压/Pa100~200烟室负压/Pa100~300窑尾电收尘入口温度/℃90~200C5出口温度/℃850~870出篦冷机熟料温度/℃65℃+环境温度C5下料温度/℃830~850筒体最高温度/℃<350烟室O2/CO含量/%1~3/<0.3生料入窑表观分解率/%>90本文将基于以上水泥生产中关键技术和操作要领的分析，旨在通过优化生产操作参数值（各控制点的压力、电流、炉窑燃料比等）微小的调节，使生产过程能最大限度地持续处于最优状态。以保证回转窑系统在最佳的、稳定的热工参数下运行，并及早、及时地处理生产过程中的不正常现象，减少或避免工艺故障扩大而导致系统停车，从而达到水泥企业高产、优质、低耗的目的。1.1本章小结本章首先分析了企业生产流程的结构，并以此为基础进一步分析了流程行业生产工艺的特点，和流程生产过程的优化问题。然后重点分析了水泥生产的工艺流程，及其重要工况特征，对课题的分析对象有了较全面的认识，为优化系统的建立打下基础。-20- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第3章优化方法及其关键技术分析1.1基于案例推理基于案例推理（CaseBasedReasoning，CBR）是人工智能发展较为成熟的一个分支，它是一种基于过去的实际经验或经历的推理，它使用的主要知识不是规则而是案例，这些案例记录了过去发生的种种相关情节或情景。对基于案例推理来讲，求解一个问题的结论不是通过链式推理产生的[31]，而是从记忆力或案例库中找到与当前问题最相关的案例，然后对该案例作必要的改动以适合当前的问题。CBR技术之所以能够得到认可与分析，主要是因为它符合人类来自实践并用之于实践的认知过程[32]。它的主要思想是当一个新问题出现时，系统根据索引，从案例库中检索出与当前问题最相近的案例，依据求解该案例的经验和方法来解决当前问题。从推理方法的角度看，案例推理是从一个案例到另一个案例的类比推理；从认识过程的角度看，案例推理是基于记忆，利用检索技术查找过去的经验来指导现在的问题的一种方法[33,34]。基于案例的推理的过程可以分为四个部分：(1)获取相似的旧案例（Retrieve）系统通过一系列的搜索和相似性的计算，将案例库中的案例过滤，取出与本次待解问题最相似的若干案例；(2)使用获取案例中的信息和知识提出解决方案（Reuse）比较新、旧案例的差异，将被用户选取认可案例的解决方案略加修改后提交给用户；(3)对解决方案修改或重新设计（Revise）若用户对前阶段系统给出的方案不满意，则将此方案进行修改或重新设计后提交给用户。如果用户仍不满意或推理系统认为调整修改的代价太大，则停止此阶段工作；(4)回收新案例（Retain）保留这次工作中有价值的经验和知识，分析新案例，若有必要则将其纳入案例库中。1.3.1CBR的特点CBR专家系统与人类专家相比，具有许多引人入胜的特征：(1)适应性强专家系统是专家知识的集成体，它在任何计算机硬件上都是可以利用的，且可以重复利用；-21- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文(2)低危险、高可靠专家系统可用于那些可能对人有害的环境，性能稳定可靠。在实时和突发情况下，不会像人类专家那样由于压力或疲劳受情绪状态的影响而不能高效地解决问题；(3)持久性专家知识是持久的，不会像专家那样会退休，或者死亡，专家系统的知识会无限地持续；(4)响应快由于硬件和软件的飞速发展，计算机的处理速度和性能也随之提高，专家系统可以反应得更迅速更有效，这对于某些实时性要求较高的领域是必要的。1.1知识的表示知识的表示是人工智能分析领域一个中心问题，知识表示的方式直接影响专家系统的开发质量、工作效率、运行速度和可维护性。在CBR系统中，知识就是案例，问题求解的状态及其求解策略用一个案例来表示。最初的案例表示借鉴经验在大脑中的记忆形式，采用剧本的方式，以期可以立体地表示记忆。但在实践中，人们发现这种方法容易引起相近案例间的混淆。不足以刻画人类的记忆。因此，逐渐采用其他一些表示方法，如框架表示法、语义网络、谓词逻辑、面向对象表示法等。1.3.1框架表示法是一种描述对象的数据结构，框架通常由若干个用来描述事物的各个方面的“槽”组成，每个槽是一个结构。槽又可根据实际情况划分为若干个“侧面”。槽用于描述对象某一方面的属性，侧面用来描述相应属性的一个方面。槽和侧面都对应有不同的值，称为槽值和侧面值。一个框架的结构如下：<框架名>槽1：侧面名11：侧面值11侧面名12：侧面值12……侧面名1n：侧面值1n…………槽k：侧面名k1：侧面值k1-22- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文侧面名k2：侧面值k2……侧面名kn：侧面值kn…………框架结构中，槽值和侧面值不但可以是简单的数据类型，而且还可以是另外一个框架的名字，这样就可以建立起不同框架间的横向和纵向联系，形成框架网络。一般来说，槽值可有如下几种类型：(1)具体值(value)该值按实际情况给定；(2)默认值(default)该值按一般情况给定，对于某个实际事物，具体值可以不同于默认值；(3)过程值(procedure)该值是一个计算过程，它利用该框架的其他槽值，按给定计算过程公式进行计算得到的具体值；(4)另一框架名当槽值是另一框架名时，就构成了框架调用，这样就形成了一个框架链，有关框架聚集起来就组成框架系统；(5)空该值有待填入。框架是通过将知识模块化、结构化来表示知识。框架的实用性在于层次结构和继承性，一个框架本质上是一组定义典型对象的属性项及其属性值的集合。1.1谓词逻辑表示法谓词逻辑是一种形式语言，它与自然语言比较接近，可以方便地存储到计算机中去，并被精确地处理。谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可方便地表示事物间的因果关系。使用逻辑法表示知识，需要将以自然语言描述的知识，通过引入谓词、函数来加以形式描述，获得有关的逻辑共识。事实通常用合式公式的“与/或”表示（用合取符号及析取符号连接起来的公式），规则通常用蕴涵式表示。用谓词公式（合式公式）表示知识时，需要首先定义谓词，指出每个谓词的确切含义，然后再用联接词把有关的谓词联接起来，形成一个谓词公式表达一个完整的含义。谓词逻辑使用了特殊的量词明确量化了其他词，使句子的语言更为确切。1.2语义网络表示法是对人脑功能的一种模拟，适合于表示相互之间具有复杂联系的知识。语义网络法是用图形来表示知识，其结构表示为结点和结点连接的弧。结点用来表示物理实体、概述或状态，连接结点的弧表示结点之间的关系。-23- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文语义网中的关系提供了组织知识的基本结构，有了关系，知识就是一个可推出其他知识的具有内聚力的结构。结点间的关系可以定义为包含或从属关系，从而使结点的属性值可以被复制给另一个结点，这种继承是知识表达中非常有用的工具.语义网络法中关系为知识表示提供了有效手段。1.1面向对象表示法面向对象的知识表示方法是一种较新的知识表示方法。其基本出发点就是客观世界是由一些实体组成的。这些实体有自己的状态，可以执行一定的动作。相似的实体抽象为较高层的实体，实体之间能以某种方式发生联系。所谓对象就是对这些实体的映象。对象中封装了数据成员或者叫实例成员和成员函数方法。数据成员可以用来描述对象的各种属性，这些属性是对外隐蔽的。外界可以且仅可以通过成员函数访问对象的私有成员。数据成员可以被初始化，可以通过成员函数被改变。因此对象可以动态地保存当前自己的状态。由于对象中还包含了操作成员函数，因此可以把求解机制封装于对象之中。这样对象既是信息的存储单元，又是信息处理的独立单位，它具有一定的内部结构和处理能力。各种类型的求解机制分布于各个对象，通过对象之间消息的传递完成整个问题求解过程。1.3.1案例的检索案例检索过程是CBR中最重要的步骤。它的主要任务是检索案例库，计算案例库中案例与问题案例的匹配程度，从而获得新问题的相似案例。案例检索可以分为三个子过程：特征辨识、初步匹配、最佳选定。目前的CBR系统中常用的事例检索方法有：最近邻法、归纳推理法、知识引导法。(1)最邻近法根据案例中各个组成部分的特征值进行加权，并把结果作为衡量问题案例与原有案例的依据。(2)归纳推理法提取案例间特征上的差异，并根据这些特征将这些案例组成一个类似判断网络的层次结构。检索时采用决策树搜索，适用于案例特征相互独立或推理结果只是案例中的某一特征的情况。(3)知识引导法采用一套规则进行搜索控制，根据己知知识，决定案例的哪些特征在进行案例检索时是最重要的，并根据这些特征组织检索，使案例的组织与检索具有一定的动态性。一般来说，系统的检索操作需要达到以下目标：-24- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文(1)有效性，指检索出来的结果应该少于一个阈值；(2)精确性，指检索出来的结果应该尽可能的和当前的新案例相关或相似；(3)易修正性，指检索出来的结果应该容易进行修改，以解决当前新案例的问题(4)速度，指案例检索的时间要短，速度要快。至于具体的案例检索方法，常用的有以下几种：(1)模板检索，类似于关系数据库的查询。它根据用户输入的问题描述，生成一个检索模板，再根据这个模板在案例库中查找与之完全匹配的案例，若有，则将其返回，否则返回空。(2)分层检索，常与归纳检索配合使用。其检索过程以由归纳索引形成的决策树为基础，从树根开始逐层下降，直到不能下降为止，并返回停止点以下的所有案例集。(3)关联检索，又称最邻近检索。其检索过程是基于案例特征属性的相似度，将用户输入的新案例与库中的历史案例进行比较，并将相似度最高的案例返回给用户。(4)基于知识的索引，即根据案例中不同属性的重要性对它们赋予不同的权值，它通常会与最临近检索算法结合使用。(5)神经网络检索。一般是利用神经网络，建立一个案例库的并行分布式神经网络表达模型，再根据用户的输入来搜索案例库网络，这种方法具有快速、自适应和抗噪声等优点。1.1案例的修改事例的修改被公认为是CBR中最具挑战性的问题，也是继事例检索后的又一个热点，也称为事例的重用。在系统检索中，结果有两种情况：一种是通过检索从案例库中得到的最相似案例与目标案例完全相同，此时可直接调出历史案例的解决方案来解决新问题，而不需要经过修改；另一种情况是检索到的最相似案例与目标案例不完全相同，历史案例的解决方案只能部分满足当前问题的求解，这种情况下就必须修正旧的历史案例来适应新问题。从实际情况看，后一种情况更为普遍。在具体的应用领域中，事例的修改大多采用基于本领域规则的方式进-25- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文行。目前采用CBR的一个主要原因就是缺乏领域的知识，通过CBR可以绕开知识获取的瓶颈，但是采用基于规则的修改方法又会面临知识获取（规则的提取）的问题，而且CBR在理论方面比较缺乏，尽管都知道CBR有效，但很难从理论上给予严格的证明，加上现实世界的多样性，从而导致了对事例的修改只能具体问题具体分析，而没有相对通用的方法。一般来说修改策略主要是针对特定应用领域确定特定的修改策略[35,36]。许多成功的基于案例推理系统并不进行系统修改，它们仅是案例检索系统，然后由用户进行案例修改。所以本文所涉及到的案例修改也采用人工修改的方式。1.1案例的自学习初始案例库中的案例数量是有限的，需要在系统投入运行后不断学习，加入新案例以进行知识的积累，以求获得更好的案例检索结果。但并不是所有的新案例都可以不加选择的加入到案例库。这样会导致过多的类似案例甚至是重复的案例，从而导致案例检索效率下降。本文的案例库自学习主要包括以下两种方式：(1)系统提示没有检索到相似案例时，表明当前案例为企业投产以来的新工况案例，用户可将当前案例保存到案例库；(2)对相似案例控制参数稍作修改后的产量、质量指标优于历史时，用当前案例来替换历史案例。1.3.1相似性度量模型新问题的向量表示和历史案例的条件特征向量是一一对应的，如果得出一组属性相似的案例集合，则认为新问题的求解方案与该案例集合的求解方案是类似的。而对于新问题的向量与案例集中哪个具体案例的条件特征向量是匹配的，则要用各个属性的相似性来度量了。3.2.1数据的标准化处理由于定量属性值数据的量纲多元化，无法对其进行综合相似性检索，需要将量纲一元化或者无量纲化处理。对不同量纲的指标进行标准化处理的基本方法有3种，分别是向量归一化、线性比例变换和极差变换。-26- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文(1)向量归一化法设x为归一化属性向量元素，iVx=其中，V为原始属性向量元iiin∑2Vii素，n为向量元素总数。(2)线性比例变换法对于效益型属性值：(3)极差变换法Vx=；对于成本型属性值：iiVmax()iVx=i。iVmin()i对于效益型属性值：V−min(V)x=；iiimax(V)−min(V)ii对于成本型属性值：max(V)−Vx=。iiiV−Vmax()min()ii经过以上3种标准化处理,都可以使得不同量纲的各属性值处于0~1之间，有利于展开加权平均综合检索。1.1相似度计算根据相似度在相似算法中的级别不同，相似度可以分为：(1)局部相似度（LocalSimilarity）即属性级的相似度。两个案例间的局部相似度的计算依赖属性的类型和属性的取值范围。案例是由许多属性组成的，如果想计算两个案例间的相似度，首先要计算案例的各个属性所对应的两个属性值之间的相似度。根据属性类型和取值的特点，本系统支持多种类型属性的局部相似算法。(2)全局相似度（GlobalSimilarity）即案例级的相似度。每个已知属性的局部相似度确定后，就可计算出两个案例间的全局相似度。根据属性间的关联和属性对案例总体特征的贡献不同，系统采用最近相邻算法加权平均的方法，将所有的属性的相似度经过加权加和后就可以得到两个案例的相似度。定义1设S=(S1,S,...,S)为一给定的案例集合，(,,...,)A=为案a1aa 2n2m例的工况属性集，1,b,...,b为案例的指标属性集，对于B=(b−)2nm∀i∈=SS,i(1,2,...,nS=−，其中是)，S可表示为(,,...,,,,...)ViVVVUUUi12m12nmiai属性的值，其中U是b属性的值。ii-27- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文i∈，Si∈S，我们把、看成是n维对于任意两个对象S、，SSSSSijij空间的一个点，则它们之间的相似度大小可通过它们之间的距离d来度ij量，距离越大，相似度越小；反之，相似度越大。则这两个对象的全局相似度为：sim=×+×式3-1wasimwsimabb式中asim——分别表示两个对象属性a和属性b的局部相似度sim,bwa,w——分别表示属性a和属性b在全局相似度中的权重bwa+wb=1确定数值型属性的相似度可以用基于距离的方法来计算，局部相似度计算如下：⎛VV−⎞2m⎜ikjksimaw式3-2=∑1−dij⎟==1−k(1,2,...,m)⎜k()()⎝⎠k1kk=maxV−minV式中V、V——分别为案例S、S的第k个属性的属性值ikjkijd——经过数据标准化处理的属性距离ijm∑w——属性a中元素k在局部相似度中的权重，其中w=1kkk=1案例指标属性的相似度sim同式3-2。b确定字符型属性的相似度可以列出该属性所有可能的取值，由于属性之间不存在实际意义的相互关系，因此，采用如下公式进行局部相似度计算： nn∑(∑Simij=wVV其中w=1式3-3⋅)kjkikkk=1k=1V,在该类属性上取值相同相似度Sim为1，不同则为0。ikVjkij1.1数据挖掘技术数据挖掘（DataMining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘方法与统计方法的不同之处主要体现在：通常的统计方法是在已有的假设基础上，从大量的数据中得到验证，而数据挖掘则是从大量的数据中得到崭新的模式、结论和假设；数据挖掘方法是纯粹的给予数据驱动的方式，而统计方法则更多地引入人为因素并加以分析[37]。-28- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文数据挖掘的种类有以下几种：(1)关联规则挖掘关联规则挖掘可以发现存在于数据库中的项目或属性间的关系，这些关系是预先未知的和被隐藏的，也就是说不能通过数据库的逻辑操作或统计的方法得出。(2)分类规则分类是指根据已经分好类别的数据，从中学习分类的规则并构建模型，然后根据该模型对新数据进行分类。它实际上是一种有监督学习。(3)聚类规则其输入是一组未分类的记录，且事先不知道如何分类，也可能不知道要分成几类，把相似性大的对象聚集为一个类。(4)时间序列规则时间序列规则可以认为是一类特殊规则，主要分析的是时间序列中重复发生概率较高的模式。(5)偏差和例外性规则数据库中的数据存在很多的意外情况，对某些异常情况进行分析也是很重要的，偏差和例外性规则可以得到分类中的反常实例，模式的例外等多种信息。1.1聚类分析聚类就是将数据对象分组成为多个类或簇，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。在机器学习领域，聚类是一种无指导的学习。在聚类过程中，类群不是预先指定，而是在事先不知道到底有多少类的情况下，以某种度量为标准（是由聚类分析工具及其算法决定的），将具有相似特征的数据对象划为一类，同时分离具有不同特征的数据对象，是在分析过程中得到的。聚类是直接对数据集进行处理，要考察所有的个体，根据这些个体的特征才能决定类的划分，并由算法自动确定。这是一个动态的过程。对于一个特定的数据点，当数据集中的其他点发生变化或增减时，它所属的类别也可能发生变化[38]。1.3.1聚类方法及算法聚类分析计算方法主要有如下几种[39]：(1)分裂法（PartitioningMethods）给定一个有n个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造k个分组，每一个分组就代表一个聚类，k7668~7660~6852~6042~52Al2O3/SiO2>205.5~202.8~5.51.8~2.81.0~1.8表4-4人工看火（监测工况）特征分类Table4-4TheAttributiveClassificationofBlaze属性值自然焰大红焰深红带黄全黄温度/℃400~800500~600650~800800~1000工况特征低偏低正常高据此，本文的系统设计按照水泥的不同生产阶段进行管理，使得优化更具有针对性。各阶段的质量工况、设备运行工况界面如图4-8、4-9所示。图4-9系统的质量工况界面Fig.4-9InterfaceofMaterialQualityStatus-40- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文图4-10系统的窑系统运行工况界面Fig.4-10InterfaceofWorkStatusinCementKilnSystem1.1案例库的建立1.3.1案例的表示一个完整的水泥生产案例包括生产工况、控制参数和投入产出等指标，其中，工况又可分为质量工况、设备工况、运行工况和监测工况等，各种工况、控制参数和投入产出也都包括多种属性。可见，这些信息既是层次化的，又是模块化的，符合框架表示的基本观点，因此，本文优化系统的案例表示就采用这一方法。一个完整的水泥生产案例采用框架知识表示方法表示如下：<案例名>：案例代码：字符串（工况代码组合）优先级：发生时间：工况：质量工况：<原燃料质量工况>设备工况：<设备工况>-41- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文运行工况：<运行工况>监测工况：<监测工况>控制参数：投料量：窑速：窑头喂煤量：高温风机转速：高温风机入口阀门开度：篦冷机篦速：窑头一次风机转速：喷煤管内外风阀门开度：喷煤管位置：三次风阀门开度：窑头排风机入口阀门开度：窑尾排风机入口阀门开度：篦冷机冷却风机入口阀门开度：高温风机入口冷风阀门开度：窑头电除尘入口冷风阀门开度：窑尾电除尘入口冷风阀门开度：生产指标：投入产出率：熟料质量指标：<熟料质量指标><原燃料质量工况>：工况代码：两位字符发生时间： 生料质量：KH： SM：IM：易烧性： 煤粉质量： 热值：挥发分：-42- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文水分：<设备工况>：工况代码：两位字符发生时间：预热器：热效率：分解炉：分解率：回转窑：烧成时间：物料填充率：<运行工况>：工况代码：两位字符发生时间：温度：烧成带温度：入窑物料温度：……压力：窑头负压：窑尾负压：电流：窑传动电流：篦冷机传动电流：气体分析：O2含量：CO含量：NOX含量：<监测工况>： 工况代码：两位字符 发生时间：火焰：岩相分析：-43- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文气象环境：<熟料质量指标>KH：SM：IM：f-CaO3天强度：28天强度：1.1案例的提取本文的案例库是指已经发生的、经过生产实践证明的、在某特定条件下的目标最优的所有方案的集合。由于生产过程中所积累的典型案例工况的分类，是案例提取、案例库建立，甚至整个系统实现的基础，所以，本文将首先对工况进行聚类分析，从而实现对案例的提取。1.3.1k-means算法k-means方法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法。此算法以k为参数，把n个对象分为k个簇，以使簇内具有较高的相似度，而且簇间的相似度较低。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值（被看作簇的重心）来进行。首先随机选择k个对象，每个对象代表一个聚类的质心。对于其余的每一个对象，根据该对象与各聚类质心之间的距离，把它分配到与之最相似的聚类中。然后，计算每个聚类的新质心。重复上述过程，直到准则函数会聚[40]。k-means算法是一种较典型的逐点修改迭代的动态聚类算法，迭代使得选取的参照点越来越接近真实的簇质心，所以聚类效果越来越好[41]。其要点是以误差平方和为准则函数。1.3.2基于工况属性的聚类策略传统的k-Means算法对大数据集简单而有效，但是需要用户事先给出簇的个数，而这一信息我们却希望是在聚类分析后得出。所以，目前的许多聚类算法都是围绕着该算法进行了扩展和改进。根据实际需要，我们把对象的某一属性作为主导因素，再考虑其它属性做聚类。这种基于主要属性划分的聚类方法的基本策略是：首先对所有对象给出重要属性和次要属性，然后随机选取一个对象作为一类的中心，对剩余的对象，我们考察它们和该中心的相似度。如果某一对象的重要属性与中心的重要属性相同的比例大于某一百分比，并且重要属性占到全部属性的某一-44- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文百分比时，我们把它们划归为一类，否则，它们属于不同的类。经过这样的划分后，如果类的数目过大，则可根据基于距离的算法，对各类的中心进行相似度计算，相似度较大的，则合并为同一类。基于k-means算法的改进聚类策略的基本步骤如下：(1)初始化由于工况组合的类别数k未知，所以初始设定所有案例为一个类，其聚类中心初值可以认为是其中任意一个案例。(2)样本划分一般来说，对于给定的案例工况属性集，各属性在案例中的重要性是不同的，所以赋一个权值来代表属性在案例中的重要程度。对于两个案例，如果它们具有越多的相同工况属性，且相同属性的权重越大，它们越相似。定义2设S=为一给定的案例工况集合，A=(a1,a,...,a)iVVV)(,,...,12m2m为案例工况的属性集，V=(V1,V,...,V)为工况属性值集，其中V为a的2mii∀i∈(,,...,)SSS=λλλ，λ表示对象中属性的权 值，对于，iVVVSai11i22immijij重，λ。ij∈[0,1]∀i∈，(,,...,)定义3对于SSS=λλλ，iVVVi11i22immλi=(λ+λ+...+λ)M为属性的平均权重，a是S的第k个属性，如果i1i2imiki对∀aik,V≥a(λ+λ+...+λ)M（a的取值视不同情况而定），a则为iKi1i2imik“重要”属性，否则为“次要”属性。其中λ为属性a的权重。ikiki∈=据以上定义及假设对SS,i(1,2,...,n)S可表示为：{为重要属性}{为次要属性}S=λUλ′′′iiiiiiiiaaaa（λ、λ′分别是属性a、a′的权重）iiii我们记{}{}A=λ为重要属性′=λ′′′为次要属性iaaAaaiiiiii ij∈，有 即iAA，对某一对象jAAS=U′SSS=U′iijj∀i∈∀Sj∈S对于SS，，设AI=，iAAjij如果A≠Ф且ijAijAi≥α，AijAj≥α，AiAi+′Ai≥β，AjAj+′Aj≥βα、β的具体取值视实际情况而定，其中A、ijA、iA分别为集合jAij、A、A元素的个数。ij当α＞α且β＞0β（α、00β为专家给定的聚类相似性测度的阈值），0则S、S同属一类，否则自成一类。ij-45- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文(3)计算新的聚类中心参照k-means算法计算每一次划分后新的聚类中心，即用该簇中对象的平均值来表示其聚类中心。(4)如果S中类过多，则可调整α、00β的取值，以相同的方法继续合0并相应的类。算法实现过程如图4-11所示。开始令为一集合，初始为空S0随机选择一个对象Sj给出其重要属性AiS=U0SS0ij=1求出S的重要属性jAjA=IijAAijAAijj≥α且≥β是+′否AAA00jjjS与S中具有最多j0相同属性的Si归为一类S自成一类jj=j+1否j>n是结束图4-11基于工况属性划分的k-mesns算法实现流程 Fig.4-11TheAlgorithmFlowChartofk-mesnsonWorkStatusClassifying-46- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文这种划分方法，在某种程度上可以简化聚类过程中的计算量，不过，权重λ及α、0的值。β的值不易确定，需要反复试验、对比才能给出一个比较理想0最后，在完成聚类的簇中，分别提取出生产指标相对最优、消耗相对最少的工况数据，以及与各工况相应的控制参数，即可得到一套完整的案例工艺参数，保存为案例库中最优案例的典型工况储备。1.1案例的检索案例库的数据结构如表4-5所示。案例库由代码和优先级组合主索引键检索，代码是由一个组合字符串构成，每两位字符（工况代码）表示一种工况的特怔值，在进行最优案例提取之前，每个代码组合有m个优先案例，每个案例有n个输出参数。优先级表征案例被重用的频率，实现时具体方式是在事例的表示中加入一个属性，但该属性不参加检索，只作为索引标识，每次成功检索都将值加一。其中，工况代码按照属性参数值的范围来分类，由工况标识和属性的参数代码组成，工况代码库数据结构如图4-6所示。表4-5案例库的数据结构Table4-5TheDatabaseStructureofCases域属性域名类型及长度描述备注Mainkey代码S(30)优先级N(6)案例主键案例重用频率定义时间T案例发生的时间唯一性属性1N(10.3)……N(10.3)各类工况参数案例检索条件属性nN(10.3)操作参数1N(10.3)……N(10.3)操作参数nN(10.3)操作控制参数案例检索输出结果达到的指标1N(10.3)……N(10.3)生产指标达标情况达到的指标nN(10.3)-47- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文表4-6工况代码库的数据结构Table4-6TheDatabaseStructureofWorkStatusCodes域属性域名类型及长度描述备注Mainkey工况标识S(2)工况类型工况代码参数代码S(3)参数分类属性1上限值S(20)属性1下限值S(20)属性1的特征定义……S(20)……S(20)属性n上限值S(20)属性n下限值S(20)属性n的特征定义在进行历史案例相似检索之前，需设置参与检索的属性权重和阈值，以提高系统检索的准确性和检索速度。本系统支持用户根据自身需求，对权重和阈值的重新设置，也可以选择水泥专家给定的初始值。案例属性的权重设置界面如图4-12。图4-12案例属性的权重与阈值设置界面Fig.4-12InterfaceofWeightandThresholdValueSetup-48- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文算法流程如图4-13所示。开始令S0为一空集，设置检索阈值sim0选择参与案例检索的工况属性，并设置这些属性的权重w和阈值d0最近相邻法检索所选工况属性的工艺代码组合计算目标案例与案例库中的源案例i的相似度simi否simi=sim0是保存该源案例i到S0否检索完毕是输出结果案例集结束图4-13案例检索算法流程Fig.4-13TheAlgorithmFlowChartofCaseRetrieving检索结果如图4-14所示。-49- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文图4-14系统案例检索结果界面Fig.4-14ResultInterfaceofCaseRetrieval在系统检索结果界面，所有和目标案例相似的历史案例按照相似度大小显示，用户也可以选择按照某个案例属性进行升序或降序排列的方式显示，以满足不同的需求。然后双击选中的相似案例，就可以查看其对应的控制参数，从而直观地与DCS系统提供的当前各参数值比较，判断是否需要进行操作优化调整。优化后统一提供的操作控制参数，使得水泥企业三班人员统一操作思想，对生产指标有统一标准，有利于整体投入产出效益的提高。1.1本章小结本章建立了的水泥生产过程的CBR优化模型及其推理机制，并应用框架表示、聚类分析、分级检索等方法，实现了对水泥生产过程的操作参数优化系统的设计与开发。-50- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文结论流程行业不像离散制造业有较大的生产柔性和灵活性，其工段之间、设备之间、操作变量之间的耦合现象十分突出，通过更新设备、改进控制技术来提高运行效益不仅成本高、周期长，而且对于我国目前众多企业面临更新改造，但资金相对薄弱的工业现状来说，这一手段的迅速实施是不切实际的。这种情况下，生产过程优化就成为了提高流程企业综合收益最有利的手段之一。本文以面向流程行业的生产过程优化为主线，对以下内容进行了分析、分析与应用：(1)在水泥生产工艺过程的调研基础上，分析了流程型企业普遍的生产流程层次结构、流程间的相互关系及生产特点，对流程生产线控制采用了基于历史案例为主、人工修改为辅的生产优化机制的方案，解决了水泥生产过程的人为影响因素大、数据利用率低、控制滞后等操作问题。(2)介绍了融合CBR的优化方法、数据挖掘技术，论述了工况聚类在优化系统中的必要性；应用聚类方法从企业的ERP数据库和DCS数据库中提取工况特征，然后在完成聚类的簇中，分别提取生产指标相对最优、消耗相对最少的工况数据，以及与各工况相应的控制参数，作为案例库中最优案例的典型工况储备。(3)采用框架法对案例进行表示，建立了案例的数据结构，应用最近相邻算法实现了工况代码与案例代码相结合的分级检索。(4)开发了基于案例的水泥企业生产过程优化系统。由于分析和开发的时间有限，本课题的分析工作还有待于进一步修正与完善，展望如下：(1)进一步加强在工况分类中聚类方法的分析；(2)对案例的修改作进一步的分析，实现对案例库的修正和完善；(3)从历史生产数据中发现指导生产的知识和规律，建立基于分析的优化模型，通过OLAP等工具分析实时数据库，预测各工况的未来趋势，以及控制参数对未来趋势的影响。-51- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文参考文献1史蒂夫麦格盖瑞等.水泥工业的过程控制优化及Pavilion方案介绍.水泥工业.2005,(3):75~762林隆福.新型干法水泥的生产优化体系.第六届新型干法水泥技术经验交流会.北京,2005:96~973赵小强,荣冈.流程工业生产调度问题综述.化工自动化及仪表,2004,31(6):8~104采峰,曾凤章.一种流程型企业主生产计划优化方法分析.工业工程与管理.2006,4:16~205褚健,孙优贤.流程工业综合自动化技术发展的思考.制造业信息化,2002,31(增刊):24-286王东生,秦守民.流程工业MES系统的分析与设计.控制系统.2006,(4):52~557隋刚.集散控制系统(DCS)在睛纶生产中的应用[D].吉林大学.2006:6~98YuanfangHu,SuqinZhang,WeiduJiang.ApplyingObject-OrientedMethodtoCSIESystem.FoundationsofSoftwareEngineering.Nov.19989赖海军.新型干法水泥生产线DCS的方案设计与控制策略组态分析.南昌大学.2005:10~1226~3310竺建敏.高级过程控制和闭环实时优化.石油炼制与化工.1997,7(26):42~4711V.Dua,K.P.Papalexandri,E.N.Pistikopoulos.GlobalOptimizationIssuesin MultiparametricContinuousandMixed-IntegerOptimizationProblems.Journal ofGlobalOptimization.Sep.2004,30(1):59~8912TimVanVoorhis.AGlobalOptimizationAlgorithmUsingLagrangian UnderestimatesandtheIntervalNewtonMethod.JournalofGlobal Optimization.Nov.2002,24(3):349~37013李兵,蒋慰孙.一种新的全局优化方法及应用.华东理大学学报.1995,21(3):338~34214李兵,蒋慰孙.混沌优化方法其应用.控制理论与应用.1997,4(4):613-615 15Biegler,L.T.,Nocedal,J.andSclmid,C.AReducedHessianMethodforLarge- ScaleConstrainedOptimization.SLAMJ.Optimization.1995,5(2):314-347-52- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文16WalterMurray,SequentialQuadraticProgrammingMethodsforLarge-ScaleProblems.ComputationalOptimizationandApplications.1997,7(1):127~14217P.Gill,W.Murray,andM.A.Saunders.AnSQPAlgorithmforLarge-ScaleConstrainedOptimization.SLAMJ.Optimization.2005,47(1):99-13118EdgarChacon,IsabelBesembel,JeanClaudeHennet.CoordinationandOptimizationinOilandGasProductionComplexes.ComputersinIndustry.Jan.2004,53(1):17~3719ZhihuaXiong,PJieZhang.OptimalControlofFed-BatchProcessesBasedonMultipleNeuralNetworks.AppliedIntelligence.Mar,2005,22(2):149~16120I.M.MujtabaandM.A.Hussain.ApplicationofNeuralNetworksandOtherLearningTechnologiesinProcessEngineering.ImperialCollegePress.200121OscarMontiel,OscarCastillo,PatriciaMelin,AntonioRodriguezDiaz,RobertoSepulveda.HumanEvolutionaryModel:ANewApproachtoOptimization.InformationSciences.May.2007,177(10)22韩璞,张丽静.热工过程控制系统参数优化方法的分析.华北电力学院学报.1993(1):50~5723杨凯尧.精馏生产过程稳态建模及其优化.吉林大学.2006:46~54 24蒋国璋.面向钢铁流程知识网系统的生产计划与调度模型及其优化分析. 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