【摘 要】
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该文在静态模型的基础上,利用对权值寻优与遗传算法相结合,实现了酯化反应过程中的质量指标多目标在线优化.经工艺机理和生产实际条件及优化模型特点的分析,确定了该优化的决
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该文在静态模型的基础上,利用对权值寻优与遗传算法相结合,实现了酯化反应过程中的质量指标多目标在线优化.经工艺机理和生产实际条件及优化模型特点的分析,确定了该优化的决策变量与目标变量,制定了优化实施方案.针对优化模型复杂,选取遗传算法作为基本寻优方法.并通过加权将多目标问题转化为单目标问题求解.为提高寻优速度,实施了进化算法寻优策略的改进.考虑到加权法多目标优化对于非凸Pareto前端问题的缺陷,对酯化优化模型的Pareto前端进行了仿真研究分析,为该优化方法提供了可行性验证.为了进一步加快优化速度,通过进一步仿真缩小了目标权值比例范围,并设计了一种的简单的多目标遗传算法.瓶级PET酯化反应釜的在线优化操作指导系统在装置实施过程中,用MATLAB与VB相结合的软件环境,在上位机开发了在线运行的软件包.通过在线运行,结果表明该优化方案在生产中为工艺操作人员提供有效的指导和帮助.
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