【摘要】：間歇過程被廣泛用于生產(chǎn)小批量,多品種,高附加值的產(chǎn)品,其靈活的生產(chǎn)方式很好的適應(yīng)了快速發(fā)展的市場(chǎng)需求,生產(chǎn)的產(chǎn)品遍布食品,藥品,化工等多個(gè)領(lǐng)域。面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),為提高產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)量,降低生產(chǎn)成本,對(duì)間歇過程進(jìn)行優(yōu)化成為現(xiàn)代企業(yè)的迫切需求。近年來,隨著傳感檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展,計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)與計(jì)算能力的提高,數(shù)據(jù)分析技術(shù)與優(yōu)化控制理論的發(fā)展,間歇過程優(yōu)化問題被賦予了許多新的內(nèi)容和研究手段。通過分析生產(chǎn)過程存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)過程設(shè)定的操作變量曲線進(jìn)行調(diào)整的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型間歇過程迭代優(yōu)化研究得到廣泛關(guān)注。本文從實(shí)際工業(yè)應(yīng)用角度出發(fā),針對(duì)雙酚A結(jié)晶過程中存在的高維批次數(shù)據(jù)信息冗余問題,批次生產(chǎn)易受噪聲干擾影響問題、批次數(shù)據(jù)不等長(zhǎng)問題、操作變量曲線參數(shù)選取問題進(jìn)行深入研究與探討,主要研究?jī)?nèi)容及成果如下:(1)針對(duì)間歇過程批次數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、維度較高,數(shù)據(jù)之間信息重疊較大的問題,利用PCA算法將批次數(shù)據(jù)從變量方向壓縮獲得特征變量,去除變量間的冗余信息。在特征變量與指標(biāo)變量建模時(shí),從采樣時(shí)間方向?qū)μ卣髯兞窟M(jìn)行壓縮,突出關(guān)鍵時(shí)段對(duì)指標(biāo)優(yōu)化的影響。因此從不同方向進(jìn)行二次數(shù)據(jù)壓縮的優(yōu)化研究,能夠極大程度降低數(shù)據(jù)維度和信息冗余,從而減少計(jì)算量,提高建模精度與優(yōu)化效果。(2)考慮批次到批次的間歇過程迭代優(yōu)化策略無法及時(shí)根據(jù)生產(chǎn)過程信息對(duì)操作變量曲線進(jìn)行修正,提出了一種隱空間下帶約束的間歇過程批內(nèi)修正優(yōu)化算法。該方法的主要特點(diǎn)是建立特征變量與指標(biāo)變量間的優(yōu)化模型,根據(jù)歷史批次數(shù)據(jù)對(duì)批次間操作變量曲線進(jìn)行迭代優(yōu)化,根據(jù)過程當(dāng)前生產(chǎn)狀況下指標(biāo)預(yù)測(cè)值與期望值偏差,對(duì)批次內(nèi)未實(shí)施的操作變量曲線進(jìn)行逐步滾動(dòng)調(diào)整,減弱批次生產(chǎn)過程中的擾動(dòng)對(duì)最終優(yōu)化效果的影響,提高優(yōu)化收斂速度。(3)在研究成果(1)、(2)的基礎(chǔ)上,考慮到間歇過程批次數(shù)據(jù)不等長(zhǎng)問題對(duì)建模、優(yōu)化效果的影響,提出了一種基于WKM的移動(dòng)窗特征變量曲線數(shù)據(jù)對(duì)齊方法。采用PCA算法將批次數(shù)據(jù)投影到低維隱空間,獲得相對(duì)時(shí)間尺度下反映過程狀態(tài)變化的特征變量曲線,實(shí)現(xiàn)隱空間下數(shù)據(jù)基于特征的對(duì)齊。此外,考慮到間歇過程具有多階段特性,本文結(jié)合WKM算法與TS算法對(duì)批次數(shù)據(jù)進(jìn)行階段劃分,確保對(duì)齊的數(shù)據(jù)具有相同階段特性;進(jìn)一步為了降低對(duì)齊算法的運(yùn)算量,在數(shù)據(jù)對(duì)齊計(jì)算中引入了移動(dòng)窗策略。(4)當(dāng)間歇過程生產(chǎn)周期較長(zhǎng)時(shí),如果采用分段參數(shù)化方法對(duì)操作變量曲線進(jìn)行描述,常常存在段數(shù)過多計(jì)算量大,過少不足以描述曲線特征的問題。針對(duì)這一問題本文提出了基于互信息的操作變量曲線參數(shù)化方法。該方法主要是根據(jù)測(cè)量變量曲線各時(shí)段對(duì)指標(biāo)優(yōu)化的貢獻(xiàn)程度與操作變量曲線的形態(tài)特征,對(duì)操作變量曲線進(jìn)行參數(shù)表征。該參數(shù)化方法不僅使得所提優(yōu)化方法調(diào)整參數(shù)數(shù)目降低,也使得優(yōu)化的操作變量曲線更為平滑,并且優(yōu)化效果進(jìn)一步改善。為驗(yàn)證所提優(yōu)化方法的有效性,采集某化工廠的雙酚A結(jié)晶過程數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比研究。結(jié)果表明,所提隱空間下帶約束間歇過程批內(nèi)修正迭代優(yōu)化方法能夠很好減弱生產(chǎn)過程擾動(dòng)對(duì)優(yōu)化效果的影響,相比基于原變量的優(yōu)化模型,所提優(yōu)化方法具有更快的收斂速度;另一方面,與采用DTW的數(shù)據(jù)對(duì)齊方法相比,基于WKM的移動(dòng)窗特征變量曲線數(shù)據(jù)對(duì)齊方法處理不等長(zhǎng)數(shù)據(jù),能夠獲得更好的指標(biāo)優(yōu)化效果,由此驗(yàn)證了所提對(duì)齊方法對(duì)雙酚A結(jié)晶過程的有效性;最后,與簡(jiǎn)化優(yōu)化模型常用的分段參數(shù)化方法相比,采用基于互信息的操作變量曲線參數(shù)化方法不僅減少了優(yōu)化中需要調(diào)整的參數(shù)數(shù)量,降低優(yōu)化計(jì)算量,而且優(yōu)化效果也同時(shí)得到了保障。
【圖文】：

之間也會(huì)存在較大信息重疊，，影征。因而在對(duì)變量曲線進(jìn)行離散，本章結(jié)合信息論的知識(shí)對(duì)優(yōu)化參數(shù)化摸不著，20 世紀(jì)香農(nóng)(Shannon)互信息的概念[71]。信息熵是對(duì)消大，所包含的信息量越大，則信含另一個(gè)隨機(jī)變量信息量的度量息在變量選擇、非高斯模式匹配關(guān)系可以用圖 4-1 表示。H ( S , Y)
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TQ243.1

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