基于最优性条件校正动态优化方法的研究

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1、摘要日益发展的现代工业极大的促进了动态优化技术的发展。在过去的几十年问，学术界在动态优化领域产生了大量的理论成果。然而，由于模型精度不足和过程扰动所带来的不确定性因素的影响，基于理论模型得到的最优输入曲线在实际运行时往往只能得到次优的结果，甚至无法满足过程的安全性约束条件。为克服过程不确定性的影响，基于最优性条件校正的动态优化方法利用在线测量信息，实时地校正最优输入曲线以保持最优性和约束条件的满足。最优性条件校正框架实施简单，无需增加在线计算负荷，显示出了较大的理论研究和实际应用前景。然而，作为一种提出不久的全新理论方法，最优性条件校正存

2、在着较多的不完善之处。本文围绕最优性条件校正理论和方法展开研究，就该理论当前存在的不足作了有针对性改进工作。全文的研究工作和创新结果主要包括以下几个方面：(1)围绕最优性条件校正方法，重点对过去十年时间内国外几个课题组的学者关于最优性条件校正基本理论、最优曲线类型及结构分析理论、校正系统设计等方面所做的大量研究工作进行完整的总结，并作了系统的归纳和阐述．(2)从理论模型的数值最优解中提取的解模型是最优性条件校正实施的基础和关键。目前，学术界尚未提出一个完善的解模型提取方法．对此，本文基于一种二次优化方法的基本思路，提出了一种无需人为经验介

3、入的最优解模型提取方法，该方法充分考虑了最优性校正系统对解模型的需求，通过求解系列子优化命题获取二次优化时的最优参数化方案，同时能够消除动态优化数值解中普遍存在的冗余弧问题。仿真表明，该方法提取的最优解模型相比现有的方法能在保持精度的前提下大幅简化结构，从而保证校正系统的顺利执行．(3)现有的最优性条件校正理论均须遵循“解模型结构恒定不变”这一基础假设，然而该假设在一些条件下将不再满足，因此最优性条件校正理论面临着完全失效的严重风险。对此，本文提出了一种基于在线辨识的双层最优性条件校正方法，其利用在线辨识技术实时获取模型参数和状态变量的估

4、计值，并根据本文提出的一种参数偏离性指标，选择性的进行内层回路的最优性条件校正或是触发外层回路，重新优化更新解模型。仿真表明，在解模型发生变化的情况下，传统的最优性条件校正方法无法满足过程最优性，而本文提出的方法仍能正常工作。关键词．o动态优化不确定性最优性条件校正解模型在线辨识iVAbstractTheoptimizationofdynamicprocesseshasreceivedgrowingattentionsinrecentyearsbecauseoftheneedinreducingtheproductionCOSt，impr

5、ovingproductqualityandsatisfyingsafetyrequirements．However,duetotheuncertaintiesstemmingfrommodelmismatchandprocessdisturbance，theoptimalsolutionsonthebasisofnominalmodelsareusuallyinfeasibleinpracticalapplications．Hence，open-loopoptimizationisinsufficientinthefaceofuncer

6、tainties．Withtherapiddevelopmentinmeasurementstechnology,akindofmeasurement-basedoptimizationmethod，whichusethemeasurementstoupdatetheoptimalsolutionbasingonthenecessaryconditionsofoptimality(Nco)，hasshowngreatpotentialbothinresearchandapplicationarea．Thisapproachis．refer

7、redastheNCO—trackingmethodandwillbeconsideredinthispaper．Inrecentyears，thetheoriesstudiesonNCO—trackingtheoryhavedevelopedgreatly．However,asarelativelynewtheory,therearemanyunsolvedissues．Themaininnovativeworkofthispaperisasfollows．(1)ThebasictheoriesoftheNCO—trackingwhic

8、hhadproposedinthepasttenyearsaresystematicsummarized．Therelatedworksuchasthemethodofoptimalprofi