發(fā)布時間：2020-04-27 07:42

【摘要】：間歇過程具有小批量生產(chǎn)、高附加值等諸多優(yōu)點,在現(xiàn)代工業(yè)制造中占據(jù)著重要的地位。近年來,隨著數(shù)據(jù)存儲與傳感器技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法已成為間歇過程質(zhì)量預(yù)測與運行優(yōu)化領(lǐng)域的重要研究方向。然而,建立一個數(shù)據(jù)驅(qū)動模型通常需要大量且完備的歷史數(shù)據(jù)。對于某些實際生產(chǎn)過程,比如剛投入運行的新間歇過程,可用的建模數(shù)據(jù)往往不足,導(dǎo)致傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測和優(yōu)化方法難以有效實施。本文針對這類數(shù)據(jù)不足的間歇過程的質(zhì)量預(yù)測與運行優(yōu)化問題展開研究,主要的研究內(nèi)容如下:(1)針對間歇過程數(shù)據(jù)不充足難以準確建模,以及自身的過程非線性問題,提出一種JYKPLS過程遷移模型。該模型的優(yōu)勢在于,能夠充分利用相似過程中的有用數(shù)據(jù),彌補新間歇過程建模數(shù)據(jù)的不足,進而節(jié)約生產(chǎn)成本,提高建模效率。在該模型的基礎(chǔ)上,進一步提出一種基于過程遷移模型的間歇過程質(zhì)量預(yù)測方法。該方法首先利用JYKPLS方法結(jié)合相似過程數(shù)據(jù)建立質(zhì)量預(yù)測模型。在線預(yù)測時,采用基于PCA映射的數(shù)據(jù)預(yù)估法對未知數(shù)據(jù)進行補充。當生產(chǎn)批次結(jié)束時,將積累的實際運行數(shù)據(jù)更新到建模數(shù)據(jù)集中,并根據(jù)相似性大小逐步剔除相似過程數(shù)據(jù),從而進一步提高模型的預(yù)測精度。最后,將所提出方法運用于預(yù)測青霉素濃度。仿真結(jié)果表明,只需少量的新過程建模數(shù)據(jù),該方法就能取得良好的預(yù)測效果。(2)在上述質(zhì)量預(yù)測方法的基礎(chǔ)上,針對數(shù)據(jù)不足的間歇過程,提出一種基于過程遷移模型的間歇過程批次間運行優(yōu)化方法。該方法首先采用基于過程遷移模型的優(yōu)化方法來求解操作變量的設(shè)定值,能夠充分利用相似過程數(shù)據(jù)幫助新過程快速實現(xiàn)批次間運行優(yōu)化。然而,過程遷移模型與實際過程之間往往一定的偏差,使得優(yōu)化時存在NCO不匹配問題,并導(dǎo)致基于過程遷移模型得到的優(yōu)化結(jié)果只是次優(yōu)解。為了解決這個問題,本文進一步提出一種基于即時學(xué)習(xí)和信賴域方法的優(yōu)化補償方法。該方法將次優(yōu)設(shè)定值作為查詢點,利用基于即時學(xué)習(xí)的局部模型描述其補償值與經(jīng)濟指標增量間的相關(guān)關(guān)系。并在該局部模型的基礎(chǔ)上,采用信賴域方法求解次優(yōu)設(shè)定值的優(yōu)化補償值。接下來,利用該補償值修正次優(yōu)設(shè)定值就能使優(yōu)化結(jié)果進一步接近最優(yōu)。最后,將所提方法運用到草酸鈷合成過程的運行優(yōu)化中,驗證了所提出方法的有效性。在文章的最后,總結(jié)了本文的主要工作,并對未來的研究內(nèi)容進行展望。該論文有圖21幅,表5個,參考文獻88篇。
【圖文】：

溶解氧濃度(mmole/L) 1.16 (default) 1.16 (default)生物量濃度(g/L) 0.1 (default) 0.1 (default)青霉素濃度(g/L) 0 (default) 0 (default)培養(yǎng)基容積(L) 100 (default) 110-114二氧化碳濃度(mmole/L) 0.52-0.6 0.61-0.67初始 pH 值 4.4-5.2 4.0-4.5初始溫度(K) 298 (default) 298 (default)產(chǎn)生的熱量(cal) 0 (default) 0 (default)表 3-2 過程 A 與過程 B 的參數(shù)設(shè)定點Table 3-2 The parameter set points of process A and B設(shè)定條件 過程 A 過程 B通風(fēng)率(L/h) 4.8-6.2 6-7.2攪拌功率(W) 30-40 35-45底物喂料速度(L/h) 0.042 (default) 0.042 (default)底物喂料溫度(K) 296-297.2 296.8-298pH 值設(shè)定點 5.0-5.3 5.2-5.4溫度設(shè)定點(K) 298 (default) 298 (default)

碩士學(xué)位論文仿真軟件 Pensimv2.0 生成了 40 批次的 A 過程數(shù)據(jù)批次的初始條件和設(shè)定點都在表1和表2的給定范 400 小時，采樣間隔設(shè)為 0.5 小時。所有批次的終點從圖 3-5 中可以看出，由于變量選擇和操作條件給定的青霉素濃度分布在不同的變化范圍內(nèi)。為了使實過程變量和質(zhì)量指標中引入 2%的測量噪聲。圖 3-的生產(chǎn)周期內(nèi)，兩個過程的過程變量以及青霉素濃度表示 A 過程，紅線表示 B 過程。
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F273;TB114.2

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本文編號：2642031