【摘 要】
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静态优化技术将工业运行过程假设为拟稳定状态,然而对于部分动态变化显著的实际生产过程,很难满足这一假设条件。特别是现代化工的发展趋势是精细化生产。它的特点是：过程间歇
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静态优化技术将工业运行过程假设为拟稳定状态,然而对于部分动态变化显著的实际生产过程,很难满足这一假设条件。特别是现代化工的发展趋势是精细化生产。它的特点是：过程间歇、时变性,模型的非线性,产品要求高纯度、小批量、多品种。这些特性是由于复杂的化工过程中,稳态过程只是相对的、暂时的,实际过程中存在的波动、干扰以及条件变化是不可避免的。本质上由于这些过程是动态变化的,采用静态方法已经无法解决。必须发展相应动态模拟和动态优化方法。目前,动态优化研究较多的是终端时间给定问题,而对于终端时间不定问题,研究较少。本文就以终端时间不定的动态优化问题作为研究重点。首先分析最小时间动态优化问题的特点,提出基于双层策略的最小时间动态优化方法。外层采用时间收缩策略,适应于存在局部最优解的最小时间优化问题。内层采用结构简单,不需要梯度信息的智能算法,这种方法尤其适合于机理模型部分清晰或者黑箱结构的研究对象。以典型最小时间控制问题为例进行测试,证实了所述方法的可行性和计算的精确性。在此基础上,针对典型化工对象Tennessee-Eastman(TE)过程的不同运行模式的最小时间切换问题,结合本文提出的解决最小时间问题的一般策略,引入过程动态调整中的先验知识,进一步提出了针对性解决方法—基于控制变量轨迹特性的增量式拟进化规划方法,改善了过程优化中的随机性,增强了优化效率和可实施性。通过对比TE过程在人工经验操作和实施优化轨迹后的结果,验证了该动态优化方法可有效指导生产过程的运行操作,显著提高系统的安全性和可靠性。
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