基于数据的乙烯装置过程模型辨识、控制与优化的研究及应用

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1、万方数据北京化工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导F，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。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，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以

2、允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。口论文暂不公开(或保密)注释：本学位论文属于暂不公开(或保密)范围，在jL年解密后适用本授权书。口非暂不公开(或保密)论文注释：本学位论文不属于暂不公开(或保密)范围，适用本授权书。作者签名：导燧名：翻雌日期：丝丝丛垃万方数据学位论文数据集中图分类号TQ202学科分类号530．2730论文编号密级公开学位授予单位代码10010学位授予单位名称北京化工大学作者姓名李全善学号2009080110控制理论与获学位专业名称获学位专业代码08110l控制工程课题来源自选研究方向工业过程建模与先进控制论文题目基于数据的乙烯装置过程模型辨识、控制与优化

3、的研究及应用随机正交优化，ARMA模型辨识，混合Box—Jenkins模型辨识，过程模型集辨关键词识，模型集参数整定，神经网络建模优化论文答辩日期木论文类型应用研究学位论文评阅及答辩委员会情况姓名职称工作单位学科专长指导教师曹柳林教授北京化工大学工业过程建模与控制、聚合质量控制评阗人1(盲审)评阅人2(盲审)评阅人3(盲审)评阅人4(盲审)评阅人5(盲审)答辩委员会主席侯忠生教授北京交通大学答辩委员1侯忠生教授北京交通大学答辩委员2钟麦英教授北京航空航天大学答辩委员3靳其兵教授北京化工大学答辩委员4李大字教授北京化工大学答辩委员5楚纪正教授北京化工大学注：一．论文类型：1．基础研究2．应用

4、研究3．开发研究4．其它二．中图分类号在《中国图书资料分类法》查询。三．学科分类号在中华人民共和国国家标准(GB／T13745-9)《学科分类与代码》中查询。四．论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成。万方数据摘要基于数据的乙烯装置过程模型辨识、控制与优化的研究及应用摘要乙烯装置作为石化行业的龙头，也是能耗与废气排放大户。如何确保装置安全平稳生产，提高装置产品质量，节能降耗，创造更多经济效益是生产和管理者的一个课题。实现装置的先进控制，是解决这一问题的最佳方案之一。传统的先进控制通常基于过程模型实现，模型辨识首先需要进行装置测试。然而当代装置规模巨大，各控制点之间的非线性、耦合性强，装

5、置测试易造成生产的不稳定，甚至影响到生产安全，因此这种方法难以实施。此外，这类技术需要高水平的技术人员进行后期维护，而企业这类人才短缺，造成先进控制难以长期投运。信息技术的发展，使得海量的生产运行数据得以存储，这些数据隐含着工艺变动和生产运行等信息，包含了先进控制所需的模型信息。如何应用装置生产运行数据获取过程模型辨识所需的数据信息，如何根据这些数据信息获取过程模型，进行先进控制的实施及自动维护，是解决上述问题的关键。本文的研究目标是：提出充分利用海量生产运行数据自动实现生产装置过程模型辨识及先进控制的解决方案，并将该方案成功应用于乙烯装置先进控制中。论文主要工作如下：1．提出一种求解不等

6、式约束的随机正交优化算法。先进控制的实施无论是获取过程模型，或是进行基于过程模型的参数优化，都依赖于优化T万方数据北京化工大学博士学位论文算法的应用。结合正交实验设计，粒子群优化算法(PS0)和NLJ(NewLuus．Jaakolaalgorithm)随机搜索算法的优点，提出了一种解决带有不等式约束问题的随机正交优化算法(ROAS)。ROAS算法应用差集矩阵产生了正交参数优化(正交实验分析)所需的正交表；利用精简NLJ算法实现搜索初期的全局快速收敛；应用粒子根据全局信息更新自身新信息的原理加快寻优过程的收敛速度；应用正交表参数优化和聚类方法实现寻优过程快速向真值收敛。2．研究有色噪声存在下

7、的连续时间过程模型的辨识问题。生产运行数据不可避免的存在着噪声，其中不乏有色噪声，为此有必要在辨识过程模型的同时对噪声模型进行辨识。为提高辨识精度，提出一种带有惩罚因子的极大似然参数估计算法(P地算法)。为实现有效动态响应数据的快速模型辨识，应用PML算法和辅助变量算法相结合，混合Box．Jenkins模型开环辨识算法(IV-P池)，混合模型由连续过程模型与离散噪声模型组成。生产过程闭环回路数据中，测量噪声不可避免地引入