（控制科学与工程专业论文）面向te过程的实时优化技术研究.pdf

摘要 面向t e 过程的实时优化技术研究 摘要 随着资源短缺和能源价格上涨，企业间市场竞争日趋激烈，企业 追求生产效益最大化的愿望也愈加强烈。与此同时，随着工业过程规 模越来越庞大、复杂程度越来越高，传统的离线优化技术已不能满足 企业对生产过程高效益的要求，为此，实时优化技术逐渐成为操作优 化领域研究的新焦点。 本文旨在从实际应用的角度出发研究工业过程的实时优化技术， 选取了t e ( t e n n e s s e ee a s t m a n ) 过程作为研究对象。首先，对t e 过程 进行了深入的分析，在前人提供的t e 模型基础上，根据实时优化技 术的要求，考虑到整个过程的工艺流程、物料平衡和能量平衡，提出 了对于机理模型相关调整系数的处理方法，完整地给出了t e 过程的 机理模型。 然后，论文系统深入地研究t e 过程的稳态操作优化问题，提出 了采用非线性规划方法对其进行求解，此方法能够快速、有效地完成 这类复杂多变量非线性优化的计算问题。基于t e 过程仿真平台，研 究了模型不确定性问题对稳态操作优化结果的影响，进行了详细仿真 及分析。论文最后给出了t e 过程实时优化的方案，包括了稳态分析、 数据校正、模型更新及优化计算环节。论文基于仿真实验研究了t e 过程稳态操作点的偏移对实时优化过程的影响，从而奠定了实时优化 北京化工大学硕叶：学位论文 实施方案的基础。 关键词：t e 过程，非线性规划，稳态优化，实时优化 u s t u d i e so nr e a l t i m eo p t i m i z a t i o no ft h e t e n n e s s e ee a s t i a nc h a i 。l e n g ep r o b l e m a b s t r a c t w i t ht h er e s o u r c e s h o r t a g e s ，h i g h e re n e r g yp r i c e s a n dt h e i n c r e a s i n g l yc o m p e t i n gm a r k e t s ，i th a sb e c o m em o r ea n dm o r ei n t e n s i v e f o rc o m p a n i e st os e e kt ot h em a x i m u mp r o d u c t i o ne f f i c i e n c y a tt h es a m e t i m e ，i nt h ep r e s e n c eo fp r o c e s sc o m p l e x i t y , t h et r a d i t i o n a l o f f - l i n e o p t i m i z a t i o nt e c h n i q u e sa r eu n a b l et om e e tt h ee c o n o m i cr e q u i r e m e n t so f p r o d u c t i o n s i nt h i sc o n t e x t ，r e a l - t i m eo p t i m i z a t i o nt e c h n o l o g yh a s b e c o m ea l le m e r g i n gr e s e a r c ha r e ai nt h ep r o c e s sc o n t r o lc o m m u n i t y t h i sp a p e ri n v e s t i g a t e sr e a l - t i m eo p t i m i z a t i o no fi n d u s t r i a ls y s t e m s f r o mt h ep e r s p e c t i v eo ft h ep r a c t i c a la p p l i c a t i o n ，i nw h i c ht h et ep r o c e s s i sc o n s i d e r e d f i r s t l y , a ni n d e p t ha n a l y s i so ft ep r o c e s si sc a r r i e do u t b a s e do nt h ep r e v i o u sr e s e a r c h e so ft em o d e l ，t h er e q u i r e m e n t so f r e a l t i m eo p t i m i z a t i o no ft h eo v e r a l lp r o c e s s ，m a t e r i a lb a l a n c ea n de n e r g y b a l a n c em o d e la r ep r o p o s e d ，a l o n gw i t ht h ec o m p l e t em e c h a n i s mo ft e p r o c e s sm o d e l a sw e l la st h ec o r r e s p o n d i n ga d j u s t m e n tf a c t o r s a f t e r t h a t ，t h ep a p e rd e e p l yi n v e s t i g a t e s t h e s t e a d y - s t a t e o p t i m i z a t i o np r o b l e m f o rt e p r o c e s s ，i n w h i c ht h en o n l i n e a r p r o g r a m m i n gm e t h o di su t i l i z e dt os o l v et h eo p t i m i z a t i o n t h i sm e t h o d 北京化工大学硕士学位论文 e n j o y sq u i c ka n de f f i c i e n ts o l u t i o n so fn o n l i n e a ro p t i m i z a t i o no fs u c h c o m p l e xc o m p u t a t i o n a lp r o b l e m s t h et es i m u l a t i o np l a t f o r mi su s e da s at e s t - b e df o rc a r r y i n go u tt h es t u d i e so nt h ei m p a c t so fm o d e lu n c e r t a i n t y o nt h er e s u l t so fs t e a d y - s t a t eo p t i m i z a t i o n f i n a l l y , t h ep a p e rp r e s e n t sar e a l t i m eo p t i m i z a t i o ns c h e m ef o rt e p r o c e s s ，i n c l u d i n gs t e a d y - s t a t ea n a l y s i s ，d a t ac o r r e c t i o n ，m o d e lu p d a t i n g a n do p t i m i z a t i o nc a l c u l a t i n g b ym e a n so fe x p e r i m e n t a ls i m u l a t i o n ，t h e i m p a c to ft h eo f f s e t i nt e r m so fs t e a d y - s t a t eo p e r a t i n gp o i n to nt h e o p t i m i z a t i o np r o c e s si sd i s c u s s e d ，t h e r e b yl a y i n gt h ef o u n d a t i o nf o rt h e i m p l e m e n t a t i o no fr e a l - t i m eo p t i m i z a t i o ns t r a t e g y k e yw o r d s ：t ep r o c e s s ，n o n l i n e a r p r o g r a m m i n g ，s t e a d y - s t a t e o p t i m i z a t i o n ，r e a l t i m eo p t i m i z a t i o n i v 北京化工大学硕士学位论文 北京化工大学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立 进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含 任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重 要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声 明的法律结果由本人承担。 作者签名：至鹎 日期：翌蟹! 兰兰 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的 规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京 化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件 和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部 或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学 位论文。 保密论文注释：本学位论文属于保密范围，在土年解密后适用本授 权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。 作者签名： 导师签名： 一 日期：里! 竺：三：! ! 日期：兰坐生旦 一 i 第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 对于工业生产过程优化的目的在满足系统各种工艺工况要求下，整个过程的 经济效益最大。当今，随着资源的短缺和能源价格的上涨，及企业间日益激烈的 市场竞争，企业追求生产效益最大化的愿望也更加强烈f m 】。同时，如今的工业 过程规模越来越庞大，复杂系数越来越高，这对自动控制领域的最优化问题提出 了更高的要求。 目前，最优化的研究以及是控制领域最热门的研究方向之一，其研究成果也 越来越多地应用于工业生产，受到企业的广泛好评。研究工业过程优化技术，实 现工业过程的最优化，具有重要的现实意义。 传统的优化技术主要是稳态优化技术。上世纪6 0 年代，工业过程控制领域 开始稳态优化的研究，运用非线性规划方法计算目标函数的最优化。几十年的优 化研究，涌现了一批解决能力、实用性都较强的优化方法，帮助企业解决了很多 优化的实际问题，如今在实际工程过程中，随着过程系统的规模和复杂程度的提 高，工业装置的数量、设计复杂性随着时间的增加，再加上设备老化，产品产量 品质的高标准要求等因素，使得企业对优化的精度要求越来越高，需要按照实时 的生产数据，及时实施优化控制【孓4 l 。针对这些大型工业装置的优化，研究者们 提出了实时优化技术概念，实时优化由然而生。 实时优化技术的高实用性已经让其成为优化领域的热点研究问题。已经有很 多实时优化技术应用的成功典范，为企业创造了很高的经济收益。但目前实时优 化技术缺乏合适的可仿真实验的研究平台，优化技术的应用需要深入的研究与广 泛的推广。 1 9 9 3 年，在大量工程实践的基础上，美国e a s t m a n 化工公司研究出了一个 可进行控制方案设计、控制策略研究的过程工业模拟模型，简称为t e 化工过程 模型，t e 过程是对t e n n e s s e ee a s t m a n 化学公司的生产装置的真实模拟，它是一 个典型的复杂多变量非线性过程，可以供控制领域的研究者们进行多种研究与实 践。由于t e 过程变量多、变量关系复杂且连续系统中各单元间相互作用，使其 成为优化理论与实践研究中非常合适的研究对象【5 】。 本文从实际应用的角度出发，深入研究工业系统的实时优化技术，通过选取 北京化工大学硕士学位论文 t e 过程模型作为研究对象，将这个多变量多约束的典型非线性系统与优化研究 结合起来，系统深入地研究了t e 过程模型、稳态操作优化模型及优化算法，对 优化结果进行实验仿真，在仿真基础上提出了t e 过程实时优化的方案。 1 2 国内外研究状况综述 1 2 1 生产过程的稳态优化 优化理论与应用领域中的重要课题之一就是大型工业生产过程稳态优化。针 对化工、医药等领域常见的生产过程等典型复杂的工业过程系统，一方面我们需 要维持系统的平稳正常运转与安全性，另一方面，在保证产品的质量与产量满足 需求的同时，又需要优化系统争取最大化的经济效益，稳态操作优化恰恰能够满 足工业上对系统安全平稳运行的要求和经济收益最大的需求，使之成为优化理论 与应用领域中的重要课题之，也是工业企业最关注的内容。 过程工业最优化问题的基本概念是稳态优化。在生产正常运行的情况下，因 为受慢扰动等因素的影响，整个生产过程的最优操作点会出现偏移，寻找和维持 工业过程的最优工况就是稳态优化问题，稳态优化是建立在控制层基础上的。稳 态优化采用的是系统稳态的模型，这区别于先进控制和基本控制策略所针对的动 态模型【3 1 。 上世纪6 0 年代，工业过程控制领域开始稳态优化的研究。最初，研究者针 对静态的过程模型，用非线性规划方法计算目标函数的最优化。这种方法针对一 些过程起了作用，但适用性有限，持久性也较差【6 1 。 6 0 年代以后，工业过程稳态优化的研究主要解决的是变量关联耦合的优化 问题。7 0 年代初期，研究者提出的多级递阶控制很好的解决了这个问题。整个 复杂工业过程可分成若干个互相关联的子系统，每个子系统有自己的控制目标， 相应有各自的最优设定点，子系统上层设立协调器，通过协调器协调各子系统相 互之间的关联变量，从而使系统达到稳态最优，即静态多级优化f _ 瑚】。 由于工业过程的模型不确定性、非线性和时变性，按模型所求得的最优操作 点与实际最优操作点有很大偏差。研究者考虑从实际生产中引入反馈数据，通过 对真实系统稳态输出量的测量来校正最优操作点。有研究者将计算机在线控制与 优化联系起来，提出稳态递阶优化控制的方法，并广泛得到应用【9 】。 2 第一章绪论 近年，研究者开始将人工智能引入稳态优化的研究中，目的在于克服对数学 模型的依赖和降低算法复杂程度。但目前还有很多问题需要进一步研究探讨。 1 2 2 非线性规划方法与应用 非线性规划方法是工程研究与应用中的常用优化方法，它是数学与统筹学知 识的综合融会。在实际工程过程中，生产过程规模和复杂程度不断增加，生产模 型基本都是非线性的过程，非线性规划的研究成为最优化研究领域热点问题。最 早的非线性规划概念始于1 9 3 9 年，应用于生产管理和交通运输方面，几年后人 们开始系统研究非线性规划，1 9 4 7 年，d a n t z i g 提出了求解线性规划的单纯形法， 为线性规划的理论和算法奠定了基础，1 9 5 1 年，由k u l m 和t u c k e r 提出了最优 判别条件，奠定了非线性规划的理论基础，2 0 世纪7 0 年代，最优化无论在理论 和算法上，还是在应用的深度和广度上都有了进一步的发展，经过几十年的发展， 最优化的应用能力越来越强，从而成为- - f 7 十分活跃的学科【l 叫2 1 。 在等式和不等式约束条件下，求函数的极值问题即是非线性规划理论。非线 性规划问题的一般描述为： m i n f ( x ) ，x e r ( 1 1 ) g i ( x ) = 0 ，i = 1 , 2 一，m ( 1 2 ) g i ( x ) 0 ，i = 1 , 2 ，m ( 1 3 ) x i x x m ( 1 - 4 ) 其中，g i ( x ) 是非线性方程，x 是设计参数的矢量，f i x ) 是目标函数，是一个 标量。这里g i ( x ) 、f i x ) 至少有一个是非线性函数。 非线性规划的常用方法： l 、直接法 常见方法有网格法，随机试验法。这类方法主要思路是将求解无约束规划问 题转化成求解非线性约束规划问题，它无需预处理，只需要先按照某种方式选定 测试点，然后计算目标函数与约束函数的值，从而得到最优解。这类方法优点是 直观简洁，缺点是计算量大、可行解单一、准确性较差，实际生产过程优化中很 少用到。 2 、近代常规方法 这类方法主要用线性约束问题的算法进行处理，算法产生的迭代点均是问题 3 北京化工大学硕士学位论文 的可行点。但是，由于约束函数的非线性，这些方法的具体实现要比在线性约束 上复杂的多，且有效性也差的多。 迭代点法也是非线性规划中常用的近代常规方法，它是用线性约束问题的基 础上的推广。常用方法为可行点法、广义简约梯度法、投影梯度法等，这类方法 在可行域内使目标函数下降，所产生的迭代点均是可行点，这类方法的优点是它 保持迭代点列的可行性，并通常可找到问题的局部最优解，其缺点是有关算法的 实现往往很复杂、计算量大，对于非线性约束规划问题，这类方法不是最有效的 算法【1 3 】。 罚函数法是利用目标函数和约束条件构造增广目标函数，将约束规划问题转 化为无约束规划求解。罚函数法常用方法有三种，内点罚函数法、外点罚函数法 以及两者相结合的混合罚函数法。1 9 7 9 年，h a n 和m a n g s r i a n 提出罚函数，1 9 8 1 年r o s e n b e r g 和l a s s e r r e 给出了罚函数的全局收敛性算法，1 9 8 2 年研究者提出了 罚函数的稳定性条件，提出稳定性条件作为判断精确性的充分必要条件，9 0 年 代中后期，研究者提出了精确罚函数的算法，精确罚函数是在原目标函数基础上 加上一些由约束函数组成的惩罚项，其优点是它的无约束极小点就是原问题的最 优解，有较好的收敛速度和数值稳定性，因而，这类方法是求解非线性约束问题 的主要方法【1 4 1 非线性规划中应用最广泛的是s q p 方法。s q p 法是利用非线性约束优化问 题来构造简单的优化问题，通过求解它得到迭代点的修正，通过一系列的计算， 逐次逼近原非线性规划。传统的s q p 算法区别迭代点的好坏都是利用价值罚函 数通过搜索来，2 0 0 2 年，f l e t c h e r 和l e y f f e r 提出了滤子法来求解非线性规划优 化问题，对s q p 算法的发展作出了巨大的贡献，避免了选择罚函数参数难的问 题【1 5 6 1 。s q e 类方法已成为求解非线性约束优化问题的最有效的算法之一。 1 2 3 实时优化技术 如今在实际工程过程中，随着过程系统的规模和复杂程度的提高，工业装置 的数量、设计复杂性随着生产时间的增加，设备老化，产品产量品质的高标准要 求等因素，使得企业对优化的精度要求越来越高，需要按照实时的生产数据，及 时实施优化控制。针对这些大型工业装置的优化，研究者们提出了实时优化技术 概念，实时优化由然而生。 实时优化( r e a lt i m eo p t i m i z a t i o n ) 简称r t o ，是一种在线闭环实时优化设 计方法，是工业过程稳态模拟、优化，特别适用于大型非线性模型优化。r t o 4 第一章绪论 是建立在稳态优化基础上，让模型与实际工况关联，可以随时监测过程运行状态， 在所有约束条件的得到满足的前提下，将现场实测数据输入到稳态模型估计中， 通过优化计算，保证过程达到大经济效益f 1 7 - l 引。通常实时优化计算不必过于频繁， 因为过于频繁的优化计算不可能实施，同时会引起工艺过程不稳定。 监测过程运行状态，包括数据采集、模型修正。简单的说，整个实时优化系 统通过稳态监测、数据采集、调和、模型更新修整、优化组成了一个闭环回路， 达到实时在线优化【l9 1 。 实时优化技术的特点，主要体现在两个方面：首先，企业实施r t o 后会得 到较高的投资回报。普遍来看，国内外目前实施的实时优化后的工业企业，多在 一年内可实现正盈利增长，企业的生产效率和生产质量得到大幅度的提升，实时 优化目前赢得了世界各过程工业企业的青睐【2 0 圳】；其次，与传统意义稳态优化相 比，形成闭环的实时稳态优化，实时优化中的优化系统和控制系统不可分割，添 加了数据调和等环节，根据实时数据计算j 结果反馈到控制系统中，系统定期自 动更新工艺的参数，模拟计算与控制紧密联结 2 2 1 。目前在过程工业受关注的程 度越来越高。 实时优化系统是基于数学工艺模型而形成一个集成模型。系统可以估计约束 条件和收益变量变化，实时更新数据保证模型的精确度，能在各种操作条件约束 和生产条件约束下，优化各个操作变量获得显著的效益，从而达到比常规稳态优 化更加先进更有效的实时优化【2 3 】。实时优化系统的结构框图如图1 1 所示。 系统从装置得到测量数据，首先跟据测量数据计算判断系统是否处于稳态， 若是非稳态，系统自动处于等待状态，下一个测量周期再检测。若是稳态，则自 动步入数据确认阶段。数据确认阶段主要是分析过程中严重误差的阶段。系统跟 据系统自身的一些限制条件，比如装置可用数据范围、相关数据之间合理误差等 进行数据确认。经数据确认阶段后，自动进入数据校正阶段。主要目的是调和数 据，使实际的测量值与模型离线的计算值之间的偏差相对的小，一般是取差的平 方和的最小值。经数据校正阶段后，系统自动进入参数估计阶段，用校正后的测 量值估计模型参数。参数估计的方法跟据系统特性而不同。参数估计的准确与否， 直接关系到下一步优化所用模型的准确性，进而影响优化的结果。所以参数估计 阶段对整个实时优化的系统的关键环节。参数估计阶段后是优化计算环节。即在 满足系统各种约束条件下，跟据参数估计后的模型，用合适的优化算法系统的最 优操作状态，得到最优操作点。优化计算后，系统再次判断稳态状态。若是稳态， 则优化实施。若是非稳态，则重新等待稳态状斜2 4 彩】。 5 北京化工大学硕士学位论文 图1 - 1 实时优化系统结构框图 f i g 1 - 1d i a g r a mo f r e a l - t i m eo p t i m i z a t i o ns y s t e m 整个过程简单描述为：过程处于稳态时，对来自生产过程的实时测量信息进 行数据调和，以此为基础修正稳态模型，然后进行优化计算，优化得到的最优设 定值返回控制系统。过程处于新的稳态工作点时，开始进行下一轮的数据调和、 模型修正、优化计掣2 6 1 。 在整个实时优化系统结构中，稳态检测是最基本也是最重要的环节。优化器 执行的周期，即从优化设定点被下载至控制系统到工况调整到新的稳态点的时间 必须大于过程的动态过渡过程回复时间【2 7 1 。由于系统受噪声与测量误差都会影 响系统稳定状态的判定，所以常用基于统计检验的方法检测系统稳态是否稳定。 这样可以减少甚至完全滤掉噪声及测量误差，准确判定系统稳态【2 8 】。 在实时优化系统结构中，数据调和与显著误差分析在修正模型，优化决策方 面起着至关重要的作用。现场实测数据不可避免地会受到干扰、传感器特性漂移 等因素的影响而带有误差，使得物料、能量平衡关系不能得到满足。在实际现场 实测数据受到干扰、传感器特性漂移等给系统带来误差的情况下，显著误差分析 是数据调和的前提，因为测量数据的误差包括随机性误差和系统性显著误差，而 6 第一章绪论 经典数据协调处理针对的是随机误差，因此只有在去除显著误差后，才能有效地 进行数据调和，常用的数据调和方法是利用冗余对测量数据进行随机误差去除， 从而使其满足物料平衡等约束关系【2 8 2 9 1 。 实时优化结构中，参数在线更新也发挥着举足轻重的作用。因为不管模型多 么精确，实际中不可能提供长期的精确可靠的系统响应，因为系统的响应很可能 随时间而变化。如，市场需求变动产生产品价格、产率、产品成分比率的变化、 催化剂、装置老化、进料的变化，典型的实时优化系统必须根据系统测量数据进 行实时更新，使模型参数始终与装置实际情况保持一致。由于被估计参数与数据 协调后的测量变量值满足同一个模型，因此参数估计与数据协调执行的是同一个 过程【3 1 1 。 设计实时优化系统，实时优化的周期至少满足系统稳态周期，计算周期太短 的优化不是在系统达到稳态状态下的计算，对过程的性能指标没有意义。控制系 统与实时优化系统的关系是以控制系统为先，即在保证系统工况的平稳运行前提 下作更高层次的指标优化。 实时优化是近年来过程工业研究的热点问题，国内外专家学者们在实时优化 技术方面深入地研究与实践。进入9 0 年代以来，已经成为过程工业的热点，国 外化工业集团纷纷在主要装置实施实时优化，实现最大经济效益。在我国多个大 型催化裂化装置上已经应用了实时优化技术。但目前由于过程对象模型呈现非常 明显的大规模、非线性特征f 3 2 - 3 3 1 ，实时优化的求解速度一直是研究的关键，同时 研究的可仿真试验的对象的缺乏也是研究者头疼的问题。1 9 9 3 年，在大量工程 实践的基础上，美国e a s t m a n 化工公司研究出了一个可进行控制方案设计、控制 策略研究的仿实际的过程工业模拟模型，即t e 化工过程模型。t e 过程是对 t e n n e s s e ee a s t m a n 化学公司的生产装置的真实模拟，它是一个典型的复杂多变量 非线性过程，可以供控制领域的研究者们进行多种研究的实践【3 4 】。在这个模型 的基础上，研究者们作了大量有意义的工作。 m g o l s h a n r b o z o r g m e h r yb o o z a r j o m e h r y 在文章中提出基于内部状态和基 于扩展卡尔曼滤波器( e k f ) 的过程模型时变参数的估计方法使用连续二次编程 方法完成这个非线性编程( n p l ) 任务 3 5 】。该算法无论是速度还是最终结果，都 优于其他研究者提出的任何算法。 1 9 9 3 年n l r i c k e r 在文章中确定了d o w n s 和v o g e l 提出的工业挑战问题的 六种运行模式的最优稳态条件。同时使用来自d o w n s 和v o g e l 的f o r t r a n 代 码的全部状态向量模拟整个工程过程【3 6 】。结果表明d o w n s 和v o g e l 提供的基本 案例还远不是最优的。 1 9 9 4 年n l r i c k e r 在文章中提出了用于在线监控的一个t e 全厂挑战过程的 7 北京化下大学硕士学位论文 非线性机理模型【3 7 1 。该模型包括了2 6 个状态、1 0 个不可测扰动，并且需要估计 过程参数以至于在稳态时相同数目的模型输出与相应的测量匹配。该模型反应了 t e 过程的稳态行为，且t e 过程运行在d o w n s 和v o g e l 所要求的运行范围内。 p m d u v a l l ，j b r i g g 在文章中使用n p s o l 方法、反应器进料的物料平衡和 非线性约束可以获得最优的操作点【3 引。没有干扰情况下，该在线优化结果毫不 逊色于r i e k e r 获得的结果。介绍的算法需要更少的计算量，但展现出比y a h 的 工作更大的收敛可靠性【3 9 1 。 l o r e n zt b i e g l e l 等人在文章中的研究着重于大型流程的实时动态优化大规 模非线性规划( n l p ) 方法，应用一个非线性模型预测控制( n m p c ) 框架来考 虑t e 挑战问题的在线实时动态优化 4 0 l 。同时应用基于的o p t c o n t r o l c e n t r e ( o c c ) 大规模优化工具，开发用于在线的实时动态优化。 s e r g i of e a r e rn a d a l 等人在文章中构想了一个更强的实时优化和异常处理的 集成监控框架。该系统利用实时进化算法能力的优点，再加上针对管理异常情况 的故障诊断系统( f d s ) 获得更加满意的在线性能，而通过向工厂管理者提供综 合的因果信息可以大大增强对事件的反应能力。该被监控的实时进化方法已经利 用m a t l a b 和商业仿真软件包h y s y s p l a n t 得以实现，利用他们在通信能力上 的优势。所开发的故障诊断系统包括一个基于多元统计技术的检测模块和一个使 用人工神经网络作为模式分类器的隔离模块f 4 。 1 3 论文工作简述 本文从实际应用的角度出发研究工业系统的实时优化技术。首先，选取t e 过程模型作为研究对象，将这个多变量多约束的典型非线性系统与优化研究结合 起来，系统、深入地研究了t e 过程模型、稳态操作优化模型及优化算法，得到 了稳态优化计算结果，并对结果进行了多种条件下的仿真实验，最后，在仿真实 验地基础上，提出了t e 过程实时优化的方案。主要内容如下： 第一章为绪论，讨论了本文研究的目的和意义，介绍了稳态优化技术的概念、 应用，非线性规划方法，以及实时优化技术的概念、应用。其中重点就实时优化 技术的概念应用作了详细的介绍，综述了各方面研究现状，对实时优化的工业应 用做出总结。 第二章为t e 模型化及分析。对t e 模型作了深入的研究分析，主要介绍了 t e 模型，同时在前人提供的t e 模型的基础上，根据整个过程的化学工艺流程、 依据物料平衡等知识给出t e 机理模型，提出机理模型相关调整系数，总结出完 第一章绪论 整了t e 模型的机理模型。 第三章为t e 过程的稳态操作优化。主要面向t e 过程作稳态优化的研究， 介绍了t e 稳态操作优化的基本问题，求解计算，以及结果分析，对模型不确定 性对整个t e 过程稳态操作优化的影响作了详细的对比分析。 第四章为t e 过程实时优化研究。针对t e 过程设计实时优化方案，并对整 个实时优化过程进行分析，即基于仿真实验研究了t e 过程稳态操作点的偏移对 实时优化过程的影响，从而奠定了实时优化实施方案的基础。 第五章为总结与展望，总结了本文的主要工作，提出更多有待深入研究解决 的问题和今后的研究方向。 1 4 本章小节 本章对生产过程的稳态优化、非线性规划方法与应用、实时优化技术方面做 了介绍，综述了国内外研究状况，分析了目前先进的研究思想的特点及缺陷。重 点就实时优化技术的概念、应用作了详细的介绍，综述了各方面研究现状，提出 实时优化的应用结构，对实时优化的工业应用做出总结。 9 第二章面向优化问题的t e 过程研究 2 1 引言 第二章面向优化问题的t e 过程研究 在大量工程实践的基础上，美国e a s t m a n 化工公司研究出了一个可进行控制 方案设计、控制策略研究的仿实际的过程工业模拟模型，即t e 化工过程模型。 t e 过程是对t e n n e s s e ee a s t m a n 化学公司的生产装置的真实模拟，它是一个典型 的复杂多约束非线性过程。正是由于t e 过程变量多、变量关系复杂且连续系统 中各单元间较强的相互作用，使其成为优化理论与实践研究中较为合适的研究对 象。本章对t e 过程的流程、机理模型作深入研究，在此基础上，详细研究基于 t e 过程的稳态优化问题，为研究t e 过程实时优化技术打下基础。 2 2t e 过程描述 2 2 1 工艺过程与操作概况 t e 过程是化工领域典型的过程操作，有非常重要的研究价值。整个过程主 要有四种起始反应物，即a 、c 、d 、e ，它们都是气体物料。由于a 、c 、d 、e 也是化工过程产生的物质，所以它们中都含有1 以内的惰性气体b 。经过整个 t e 过程后，最后产出产品有两种，即g 、h ，同时伴随生成一种副产品f 。主要 由四种反应方程如下： a ( 曲+ c ( 曲+ d ( 曲_ g ( 曲( 2 1 ) a ( 曲+ c ( 曲+ e ( 曲一h ( d ( 2 - 2 ) a ( 曲+ e ( 曲一f ( 1 i q ) ( 2 3 ) 3 d ( g ) 一2 f ( 1 i q ) ( 2 4 ) 上面四个反应是不可逆的放热反应。反应的速率与温度遵循阿伦纽斯方程。 北京化工大学硕二l 学位论文 产品g 对温度相当灵敏，整个系统的反应温度需要控制的非常精确。产生出的 两种液相产品g 、h ，这两种液相产品会挥发一部分作为气体离开反应器；其他 液体则留在反应器。气相反应是在一种非不易流失不损耗的催化剂作用下实现的。 产品以蒸汽形式和部分未反应物一起离开反应器，催化剂留在反应器中。 t e 整个过程可分为五个操作单元：反应器、冷凝器、循环压缩机、气液分 离器、汽提塔，工艺流程图如图2 1 。a 、c 、d 、e 四种反应物进入反应器，在 催化剂作用下反应，产出气态产品，其中含有一些未反应气体。从反应器流出的 气态物质，经过冷凝器冷凝，冷凝之后到气液分离器中。从气液分离器中流出的 气体组分，这些组分通过压缩机，被重新回收到反应器中，惰性气体b 和气态 的副产品通过放空阀移除；液体组分到提馏段进行提馏，移除剩余的反应物后， 得到产品g 和h 。 图2 - 1 t e 过程工艺流程图 f i g 2 - 1s c h e m a t i cd i a g r a mo f t e n n e s s e ee a s t m a np r o c e s s 1 2 墨置董t暑西l童i毒 第二章面向优化问题的t e 过程研究 提馏段通过通入蒸汽，使得流入提馏塔中的流量l o 中的大部分d 、e 、f 和 极少量的g 、h 挥发生成气体，和通入的流量4 一同被送回反应罐中，再次进行 反应。 整个流程中，有一条从分离器出来引入反应器的回收线路。回收的组分里包 含了所有的a 、b 、c ；一部分d 、e 、f ；少量的g 、h 。正是由于这一条回收 的线路，使得整个系统形成了耦合，增加控制难度。 t e 过程是实际工业生产过程。为迎合市场需求，产品按照不同成分比率的 变化而有所变化，从而产生相应变化的操作模式。根据g h 比率和产品出产率 的不同，t e 整个过程有六种操作模式，列于表2 1 。 表2 - 1t e 过程操作模式表 t a b l e 2 - 1t e p r o c e s so p e r a t i n gm o d e 2 2 2 过程控制目标与控制变量 t e 过程是一个完整的工艺流程模拟，也是一个复杂的非线性过程。d o w n s 与v o g e l 提出t e 模型时，根据工艺中各装置要求和工艺标准，给出了针对t e 过程的控制目标，控制决策、限制条件与控制变量。t e 过程的基本控制目标如 表2 2 所示。 表2 - 2 t e 过程控制目标表 t a b l e 2 - 2o b j e c t i v e sc o n t r o lo ft ep r o c e s s 序号控制目标 满足设备限制，保证操作条件 过程变量不超限 产品收率和产品质量尽可能保持平稳 尽可能减小阀i j 的开度 操作模式发生变化时，尽快从扰动中恢复平稳 1 3 北京化工大学硕上学位论文 整个t e 过程涉及变量多、相互关联性强，一共有4 1 个测量变量和1 2 个操 作变量。1 2 个操作变量如表2 3 所示。 表2 - 3t e 过程变量表【3 6 1 t a b l e 2 - 3t ep r o c e s sv a r i a b l e s t e 过程的4 1 个测量变量与变量基础稳态值如表2 4 所示。 表2 4t e 过程测量值表3 6 1 t a b l e 2 - 4t ep r o c e s sv a r i a b l e s 1 4 第二章面向优化问题的t e 过程研究 x m e a s l 0放空率测量值0 3 3 7 2 k s c m h x m e a s i1分离器温度测量值8 0 1 0 9 x m e a s l 2 分离器液位测量值 5 0 0 0 0 x m e a s l 3 分离器压力测量值 2 6 3 3 7k p a x m e a s l 4分离器出流量测量值 2 5 1 6 0m 3 h 1 x m e a s15 汽提塔液位测量值 5 0 0 0 0 x m e a s l 6汽提塔压力测量值3 1 0 2 2 k p a x m e a s l 7汽提塔出流量测量值 2 2 9 4 9 - 1 x m e a si8汽提塔温度测量值 6 5 7 31 x m e a s l 9 汽提塔蒸汽流量测量值 2 3 0 3 1 k g h 。1 x m e a s 2 0压缩机功率测量值 3 4 1 4 3k w x m e a s 2 1反应器冷却水出口温度测量值 9 4 5 9 9 x m e a s 2 2 分离器冷却水出口温度测量值 7 7 2 9 7 ： x m e a s 2 3反应器a 3 2 1 8 8m 0 1 垤e a s 2 4反应器b 8 8 9 3 3 t 0 0 1 x m e a s 2 5反应器c 2 6 3 8 3 m 0 1 x m e a s 2 6反应器d6 8 8 2 0 m 0 1 x m e a s 2 7反应器e 18 7 7 6 m 0 1 x m e a s 2 8反应器f1 6 5 6 7 m 0 1 x m e a s 2 9放空气体a 3 2 9 5 8 m 0 1 x m e a s 3 0放空气体b 13 8 2 3 m 0 1 x m e a s 31 放空气体c 2 3 9 7 8 m 0 1 x m e a s 3 2放空气体d 1 2 5 6 5 m 0 1 x m e a s 3 3放空气体e 18 5 7 9 m 0 1 x m e a s 3 4放空气体f 2 2 6 3 3 m 0 1 x m e a s 3 5放空气体g4 8 4 3 6 m 0 1 x m e a s 3 6放空气体h 2 2 9 8 6 m 0 1 x m e a s 3 7产品流量d 0 0 1 7 8 7 m 0 1 x m e a s 3 8产品流量e 0 8 3 5 7 0 m 0 1 x m e a s 3 9产品流量f 0 0 9 8 5 8 m 0 1 怔a s 4 0产品流量g 5 3 7 2 4 m 0 1 x m e a s 4 1 产品流量h 4 3 8 2 8 m 0 1 t e 过程为保证产品产率和产品产物比率的高精度的同时，也保证整个过程 1 5 北京化t 大学硕上学位论文 中各仪器安全平稳运行，需要规定一些限制条件，当不满足限制条件时系统会自 动停车，这里列出t e 过程限制条件，为开展t e 过程优化计算作基础工作。限 制条件如表2 5 所示。 表粥t e 过程限制条件表 t a b l e 2 - 5t ep r o c e s sc o n s t r a i n t s 受约束变量名称约束条件( 正常操作下) 反应器温度 反应器压力 反应器液位 分离器液位 汽捉塔基本液位 在满足小于1 5 0 条件下越小越好 在满足小于2 8 9 5 k p a 的情况下越大越好 大于5 0 大于3 0 大于3 0 整个t e 过程产品流量变化应该是很微弱的，因为产品流率的变化超过百分 之五就已经对过程产生显著的影响了。所以产品流量的变化应该尽可能的小以保 证过程运行平稳。 另外，进料时四种物料的配比变化也非常关键。a 、e 、c 进料相对较少， 特别是c ，他们进料发生微小的流量的变化，会导致t e 过程出产的产品发生很 大的变化，所以尽量应当相对平稳。 t e 过程本身自带不定的高斯噪声扰动，不同的扰动代表过程不同的性能。 也正因为这些扰动的加入，让我们可以研究t e 过程的测试和控制研究。 d o w n s 的文献中没有提到t e 过程的详细模型，没有关于控制系统性能的相 关评价，更没有提到用关于t e 过程控制性能的研究。提供任何的数学方法来评 估控制这个控制过程的性能。对d o w n s 来说，系统中种种的不确定性，设备热 能条件的补偿性，测量的点的漂移，都无法建立准确的数学表达式来描述t e 整 个过程的详细模型，这也给后来研究t e 过程的学者们提出了尖锐的难题。 这个过程包含了足够的操作变量，它已经远远超过了控制一个过程产品质量 等的最优化所必须的变量的数目。t e 生产过程的操作消耗主要由四部分组成： 放空气体中原料、产物的损失；回流泵的消耗；蒸汽用量的消耗；在产物流量中 原材料的损失。其中，放空气体的损失最多。因为放空气体中含有残留的原料和 产出的产品，所以t e 过程的经济消耗主要包含放空气体，同时包括蒸汽消耗， 产物的原材料消耗。 1 6 第二章面向优化问题的t e 过程研究 2 3t e 过程机理模型 2 3 1 机理模型 t e 过程的总方程式是由r i c k e r 提出。模型可以概括为非线性状态变量的等 式形式： 文= i u x = f i x , u ，d ) ( 2 5 ) y = g ( x j u ，d ) ( 2 - 6 ) 这里x 是状态向量，u 是已知输入，d 是不可测的干扰和一些随时间变化的 参数，y 是输出向量。 x 包括2 6 个状态向量。 x 。1 。= 【n a ，r jn b ，r ，n h ，r ，n a ，s ，n b ，s ，n h 声，n a ，m ，n b m ，n h ，m ，n g ，p ，n h ，p 】 这里写出了状态向量分别包含的2 6 个状态量。n i ，是反应器化学物料i 摩尔 含量。n i ，s 代表分离器化学物料的摩尔含量，n i m 代表进料混合区化学物料的摩 尔含量，n i d 是汽提塔的化学物料摩尔含量。 这里u 是特定的1 0 个变量： u 1 = 【f