【摘 要】
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甲醇生产过程中，为了保证产品的质量与产率，需要对合成过程中粗甲醇转化率这一重要的工艺指标进行严格监控，由于受到现有技术以及经济条件的限制，使得该参数在生产过程中难以实时
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甲醇生产过程中，为了保证产品的质量与产率，需要对合成过程中粗甲醇转化率这一重要的工艺指标进行严格监控，由于受到现有技术以及经济条件的限制，使得该参数在生产过程中难以实时监测。论文课题基于某厂的甲醇合成项目，以该项目的合成工序为研究对象，通过分析合成机理，建立转化率软测量机理模型，采用改进的狼群算法估计模型的参数，从而实现粗甲醇转化率的预测估计。本文的主要研究成果概括如下: (1)分析了机理模型的复杂度，该模型由参数较多的复杂微分方程组成，因此，优化模型参数的算法需要具有较强的处理高维复杂函数的能力。狼群算法(Wolf PackAlgorithm，WPA)是近年来研究较多的一个优化算法，研究表明该算法在处理高维复杂函数时，比粒子群、遗传算法等有更好的表现，所以本文采用狼群算法来估计模型参数。针对狼群算法存在的不足之处，引入禁忌搜索机制，并且提出历史次优解的概念。仿真实验表明，改进算法(THMWPA)与基础算法相比，在收敛速度与搜索精度上有明显的提高。 (2)仿真实验结果显示，THMWPA算法在多次寻优过程中，稳定性还有进一步提升的空间。考虑到算法的初始解以及禁忌搜索的邻域解都是在解空间内随机产生的，不能全面地反映解空间特性，所以提出将正交设计思想引入到种群初始化与邻域解初始化的过程中。实验结果显示，引入正交设计思想的改进狼群算法(OED-THMWPA)具有更好的稳定性，且搜索精度也得到进一步提升。 (3)将OED-THMWPA算法用于估计模型参数，得到的模型具有较好的预测精度与泛化能力。 (4)针对甲醇合成过程，采用Delphi7来设计开发甲醇合成过程的软测量系统。将开发的软件应用于生产过程中，取得了良好的效果。
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