基于数据的间歇过程指标控制方法研究

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1、万方数据分类号UDC作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：密级学位论文基于数据的间歇过程指标控制方法研究张冰冰何大阔教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：工学控制理论与控制工程2014年6月论文答辩日期：2014年6月2014年7月答獭黼：拼教授肖东副教授张志佳副教授东北大学2014年6月万方数据AThesisinControlTheoI‘yandControlEngineeringResearchonTargetControlMethodforB

2、atchproceSSBaSedonDataByZhangBin曲ingSupeⅣisor：ProfessorHeDakuoNortheasternUniVersi锣June2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢=屯思o∥．学位论文作者签名：％：修彬日期：加㈦s一

3、辛’学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口两年囱／学位论文作者签名：形／俨印导师签名：签字日期：扣吖’易·夕7签字日期：嘲万方数据东北大学硕士论文摘要基于数据的间歇过程指标控制方法研究摘要间歇过程作为重要的生产过程，在国民经济

4、中起着重要的作用。基于数据的间歇生产过程优化控制方法，主要解决难以建立过程模型或拥有大量历史数据的复杂间歇生产过程的优化控制问题。该类方法通过数据挖掘技术对数据进行有效的统计、评估和利用，从而实现间歇生产过程的优化控制。因此，研究基于数据的间歇过程优化控制方法具有重要的理论与现实意义。本文以间歇过程为背景，首先介绍了无模型自适应控制的基本理论与相关算法，并将其思想应用到过程级，以解决无生产先验数据条件下的无模型自适应优化控制问题。在此基础上，针对该方法难以解决存在非线性约束的过程优化控制问题，通过引

5、入惩罚函数的策略，将有约束优化问题转化为无约束优化问题，完善了基于无模型自适应控制的优化控制方法，实现对间歇过程的优化控制，仿真结果证明了该方法的有效性。通过无模型自适应控制的优化控制方法，可以在无数据条件下逐步积累不同工况的优化控制数据，利用上述数据建立优化控制案例库，并引入粗糙集理论对已有的案例库进行约简，以提高案例库的适应性，当实际的工况发生变化时，通过检索与目标案例匹配的工况实现优化控制案例的重用，从而有效指导生产。针对新的工况，为了更有效地通过无模型自适应控制的优化控制方法获得优化控制操作

6、，将案例库中匹配度最高的案例决策作为基于无模型自适应控制的优化控制的初值。仿真结果验证了方法的有效性。通过对案例重用后所得实际生产结果评估，针对案例重用后结果较差的情况，以此案例决策作为基于无模型自适应控制的优化控制的初值，重新利用该优化控制方法进行优化，仿真结果证明了方法的有效性。综上，论文完善了基于无模型自适应控制与案例推理的优化控制方法，有效解决了仅有一个参考初值情况下基于数据的间歇过程优化控制问题。关键词：间歇过程；无模型自适应；优化控制；约束：案例-II_万方数据东北大学硕士论文AbSIr

7、乏IctResearchon№etCon仃olMemodforBatChprocerssBasedonDataAbstractAsa11蛔portaIltproduciIlgprocess，batChprocessplaysamomentousrole洫me眦tionaleconomy．Tllebatcho皿血zationcon们lme‰dofda协b嬲edis锄e伍cient、Ⅳay幻achieVemecon仃01ofconlpleXbatchprocess，wmchisdi伍cultt0esta

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