丙烯腈反应器先进控制与优化

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1、第l章绪论1．1．2自适应极值优化技术在生产过程中，有的生产过程是要达到某项性能指标最优，例如产量最高、效率最高、成本最低或消耗最小等等。这个最优指标不是固定的，同时影响这一最优指标的可控参数也随着工况在变化。因而要根据装置的实际运行情况，利用对象模型，实时计算装置的最优工作点。在许多工业应用场合，输入输出是一种极值关系，控制的目的是选择最优输入使系统的输出保持最大值，这种使系统的性能指标取极值的控制规律称为极值控制(谢新民，1999)。自适应极值控制的目的是在给定约束条件下，使系统的某种性能指标具有极值。大部分的自适应控制方法是用来跟踪己知的参考轨迹或调节到已知的设定值。而在某些实际应用

2、中，控制的目标是优化某一目标函数，通过对象未知的参数的调节或状态的选择，使目标函数保持在极值状态(Adetola，2007)。自适应极值系统是自动搜寻输出的最优点并使输出保持在最优点附近的自动控制系统。这种系统中，至少存在一个在性能上代表最优工作状态的极值点。自适应极值优化系统所需找的最优值不是固定值，也不是预先给定的，而是根据过程中的状态不断搜索而获得的。自适应极值优化过程是一个自动搜索的过程，由于它能在改变的环境下自动寻找最优工作点，因而它对于对象性能变化具有自适应能力。自适应极值系统具有两个基本功能：实时地不断检测本身的工作状态，不断地对系统是否处于当时可能达到的最优状态作出判断：根

3、据检测和判断所得的信息迅速地作出使系统趋向最优状态的调整。自适应极值优化的设计思想是将逆最优策略与Lyapunov函数结合在一起。最早的自适应极值控制的研究始于20世纪20年代，在这之后有着很多成功的自适应极值控制运用案例。虽然在20世纪50．60年代，自适应极值控制的研究取得了大量的成果，但是极值控制的稳定性和性能研究一直没有坚实的理论基础。直到2000年，l(rstic和Wang(2000)提出了几种自适应极值控制的方案、线性系统极值搜索稳定性的分析和一般非线性系统极值搜索稳定性的分析。这几种极值控制方案在实际中得到了很好的应用。1．1．3丙烯腈反应器在线优化在线优化是指综合应用过程建

4、模技术、优化技术、先进控制技术以及计算机技术，在满足生产安全要求及产品质量约束等条件下，不断计算并改变过程的操作条件，使得生产过程始终运行在“最优状态”。在线优化的作用是根据装置的实际运行情况，利用对象模型，实时计算装置的最优工作点。通过与先进控制器的结合，在线优化器可以将其获得的装置的最优工作点下传到先进控制器，并通4第l章绪论过先进控制器将装置的运行状念控制到最优的工作点，从而提高装置控制水平，进而获得装置整体效益的提高。操作参数的优化又分为在线优化控制和离线优化操作。在线优化控制是用计算机』氲接控制或集中分散系统控制，离线优化操作是采用统计调优和机理模型模拟调优等方法。在线优化是比离

5、线优化更为复杂困难，它所需的关键技术包括：①精确快速的过程模型；②能够保证平稳操作高性能控制系统：③合理的目标函数和高效的优化算法；④仪表的可靠性检查和测量数据的自校正技术；⑤模型的在线自校『F技术(Da南yDL，1988)。优化方法就是用数学的方法和计算机数值计算方法去寻找一个最佳的选择，而不必列举和计算所有可能的选择，所谓最佳往往表现为一个目标在满足一定约束条件下的极大或极小。稳态优化方法大体上可分以下几种方法(李延强，2001)：(1)基于数学模型的方法如线性规划和非线性规划方法。(2)直接搜索方法如黄金分割法、随机搜索法、单纯形法等。(3)专家系统法专家系统由一个数据库、知识库和推

6、理机组成，将人工优化操作经验归纳为～组优化操作规则，存在专家系统的知识库中，以便利用。(4)智能优化方法智能优化算法以神经网络优化方法为代表，还包括模式识别优化技术和遗传算法等。其中神经网络优化方法有两大类：第一类将所建立的神经网络模型转化为一切形式的数学模型，然后用传统优化方法解之；第二类直接用神经网络建模和优化。基于上面的优化方法，国内有许多人在丙烯腈反应器优化方面做出了出色的工作。在1993．1998年，中国科学技术大学工业自动化研究所就在大庆石化总厂化工二厂的丙烯腈装置上实现了基于多元逐步回归分析的在线优化(薛美盛，1995；孙德敏，1997)和自适应在线稳念优化(张志刚，1995

7、；孙德敏，1998)。这两种方法实现了丙烯腈流化床反应器的在线操作优化，提高全程收率1．31％。在2002年，工业自动化研究所还在中国石油天然气集团公司抚顺分公司腈纶化工厂的丙烯腈装置上实现了“基于模式识别优化技术的丙烯腈反应器在线操作优化”(孙德敏，2002；陈彪，2003)，全程收率提高了O．5689％。同时，国内其它高校采用其它的优化方法对丙烯腈反应器进行了操作优化，同样也耿得了良好的成绩。大连理工大学的张述伟等人