發(fā)布時間：2020-04-04 19:16

【摘要】：間歇過程被廣泛用于生產小批量,多品種,高附加值的產品,其靈活的生產方式很好的適應了快速發(fā)展的市場需求,生產的產品遍布食品,藥品,化工等多個領域。面對激烈的市場競爭,為提高產品質量、產量,降低生產成本,對間歇過程進行優(yōu)化成為現代企業(yè)的迫切需求。近年來,隨著傳感檢測技術的發(fā)展,計算機存儲與計算能力的提高,數據分析技術與優(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容和研究手段。通過分析生產過程存儲的大量數據,對生產過程設定的操作變量曲線進行調整的數據驅動型間歇過程迭代優(yōu)化研究得到廣泛關注。本文從實際工業(yè)應用角度出發(fā),針對雙酚A結晶過程中存在的高維批次數據信息冗余問題,批次生產易受噪聲干擾影響問題、批次數據不等長問題、操作變量曲線參數選取問題進行深入研究與探討,主要研究內容及成果如下:(1)針對間歇過程批次數據結構復雜、維度較高,數據之間信息重疊較大的問題,利用PCA算法將批次數據從變量方向壓縮獲得特征變量,去除變量間的冗余信息。在特征變量與指標變量建模時,從采樣時間方向對特征變量進行壓縮,突出關鍵時段對指標優(yōu)化的影響。因此從不同方向進行二次數據壓縮的優(yōu)化研究,能夠極大程度降低數據維度和信息冗余,從而減少計算量,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)化策略無法及時根據生產過程信息對操作變量曲線進行修正,提出了一種隱空間下帶約束的間歇過程批內修正優(yōu)化算法。該方法的主要特點是建立特征變量與指標變量間的優(yōu)化模型,根據歷史批次數據對批次間操作變量曲線進行迭代優(yōu)化,根據過程當前生產狀況下指標預測值與期望值偏差,對批次內未實施的操作變量曲線進行逐步滾動調整,減弱批次生產過程中的擾動對最終優(yōu)化效果的影響,提高優(yōu)化收斂速度。(3)在研究成果(1)、(2)的基礎上,考慮到間歇過程批次數據不等長問題對建模、優(yōu)化效果的影響,提出了一種基于WKM的移動窗特征變量曲線數據對齊方法。采用PCA算法將批次數據投影到低維隱空間,獲得相對時間尺度下反映過程狀態(tài)變化的特征變量曲線,實現隱空間下數據基于特征的對齊。此外,考慮到間歇過程具有多階段特性,本文結合WKM算法與TS算法對批次數據進行階段劃分,確保對齊的數據具有相同階段特性;進一步為了降低對齊算法的運算量,在數據對齊計算中引入了移動窗策略。(4)當間歇過程生產周期較長時,如果采用分段參數化方法對操作變量曲線進行描述,常常存在段數過多計算量大,過少不足以描述曲線特征的問題。針對這一問題本文提出了基于互信息的操作變量曲線參數化方法。該方法主要是根據測量變量曲線各時段對指標優(yōu)化的貢獻程度與操作變量曲線的形態(tài)特征,對操作變量曲線進行參數表征。該參數化方法不僅使得所提優(yōu)化方法調整參數數目降低,也使得優(yōu)化的操作變量曲線更為平滑,并且優(yōu)化效果進一步改善。為驗證所提優(yōu)化方法的有效性,采集某化工廠的雙酚A結晶過程數據進行對比研究。結果表明,所提隱空間下帶約束間歇過程批內修正迭代優(yōu)化方法能夠很好減弱生產過程擾動對優(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的數據對齊方法相比,基于WKM的移動窗特征變量曲線數據對齊方法處理不等長數據,能夠獲得更好的指標優(yōu)化效果,由此驗證了所提對齊方法對雙酚A結晶過程的有效性;最后,與簡化優(yōu)化模型常用的分段參數化方法相比,采用基于互信息的操作變量曲線參數化方法不僅減少了優(yōu)化中需要調整的參數數量,降低優(yōu)化計算量,而且優(yōu)化效果也同時得到了保障。
【圖文】：

之間也會存在較大信息重疊，，影征。因而在對變量曲線進行離散，本章結合信息論的知識對優(yōu)化參數化摸不著，20 世紀香農(Shannon)互信息的概念[71]。信息熵是對消大，所包含的信息量越大，則信含另一個隨機變量信息量的度量息在變量選擇、非高斯模式匹配關系可以用圖 4-1 表示。H ( S , Y)
【學位授予單位】：江南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TQ243.1

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本文編號：2613968