（控制科学与工程专业论文）间歇过程的核学习自适应建模与控制研究及工业应用.pdf

摘要 摘要 生物化工和精细化工等以间歇生产方式为主的技术密集型产业 在国民经济 中占有重要地位 间歇过程的建模和控制困难 质量波动大等亟待解决的关键问 题制约了化学工业的精细化进程 本文以发酵和炼胶这两类典型的间歇过程为 例 对其建模和控制方面存在的问题进行研究 采用递推核学习 r e c u r s i v ek e r n e l l e a r n i n g r k l 理论开发简单 有效 适合工业应用的建模与控制方法 旨在 促进自动化和信息技术在间歇过程中的应用 本文主要的创新性研究工作包括 1 提出一种适合非线性m i m o 过程的在线建模方法 选择性递推核学习 s e l e c t i v er k l s 砌也 它能有效结合过程先验知识控制模型的复杂度 采 用在线递推算法进行节点增加和删减以减小计算量 研究了节点删减和模型推广 性能的内在联系 保证模型在节点删减时的推广性能 s r k l 有效克服了普通递 推k l 方法无稀疏性和随意删减样本两大缺点 在青霉素和链激酶等发酵过程在 线建模的研究结果表明 s r k l 能快速 准确的预报菌体等关键变量浓度 性能 优于传统神经网络 递推偏最小二乘和普通k l 方法 同时模型能适应工况的变 化 随发酵批次的增加 精度逐渐提高 2 提出一种适合m i m o 过程的基于自适应局部k l 在线建模方法 考虑 样本间的距离和角度信息以获 寻更全面合理的相似样本集 推导了采用快速留一 交叉验证法在线优化模型参数的准则 并给出了间歇过程在线自适应模型选择的 策略 通过链激酶流加发酵过程菌体和产物浓度的在线预报为例 验证了该方法 从过程的第2 批次开始能自适应的建立准确的预报模型 较普通的全局和局部 k l 具有更高的预报精度和自适应性 3 提出并系统研究了稀疏核学习辨识模型的单步预测控制框架 s p a r s ek l o n e s t e p a h e a dp r e d i c t i v ec o n t r o l s k l o p c 主要设计了s k l p k r p o l y n o m i a l k e r n e l r o o t 和s k l a t l a d a p t i v et a y l o rl i n e a r i z a t i o n 两类控制器 3 a s k l p k r 是一类特殊的适用多项式核的直接控制器 在求取最优控 帛4 律时可将调节变量从目标函数分离出来 并最终转化为求解一奇数次代数方程 根的问题 p k r 方法较为巧妙 无需复杂的非线性优化技术 为其它核函数控制 器的设计提供有效的参考 通过一b e n c h m a r k 控制问题和一非线性釜式反应器验 证该方法简单和有效 比传统p i d 等控制器具有更好的性能 i i i 浙江大学博士学位论文 3 b s k l a t l 是适用所有核函数的自适应控制器 利用t a y l o r 线性化方 法获得解析的控制律 并以一自适应校正项提高控制性能 采用中值定理证明了 控制律收敛的存在性 同时获得自适应调整策略 a t l 具有很好的鲁棒性和自适 应能力 有效克服了其它方法需调整控制器参数的缺点 综合控制性能最好 通 过两个b e n c h m a r k 控制问题和一非线性釜式反应器验证了该控制器简单有效且具 有自适应调整能力 比传统p i d 等控制器具有更好的性能 4 以s k l a t l 控制器为例 将s k l o p c 框架拓展为节点增长和删减均 可在线递推更新 日 复杂度可控的控制器 以更好学习和适应过程的变化 提高控 制器的性能 在非线性液位系统和发酵过程的仿真研究表明了通过在线更新的 a t l 控制器较优化整定的p i d 和无在线更新的控制器等具有更好的控制性能 对 噪声 扰动和系统的时变等有更好的鲁棒性和自适应性 5 门尼粘度对混炼胶的质量起着重要的作用 实时测取混炼胶门尼粘度 最终获得合格的 均一性能好的胶料是橡胶和轮胎厂十分关心和亟待解决的问 题 基于模型可自适应选择的r k l 建模和控制方法 研发了先进密炼信息集成 与控制系统 在国内多家大型橡胶和轮胎厂上线应用 取得了很好的工业应用效 果 对橡胶混炼过程具有重要的现实和经济意义 5 a 在线预报门尼粘度能提供产品的终端质量和批次间的过程信息 减轻 各阶段质检工作强度和压力 减少对质量检测设备的投入 降低企业成本 5 b 实现门尼粘度的先进排胶控制 提高了门尼的合格率和均一性 保证 炼胶质量 减少炼胶时间 节能减排 提高企业效益 5 c 系统集成过程和整厂信息 给控制和工艺人员提供参考和决策支持 并从中挖掘出炼胶过程的本质规律 促进炼胶过程的自动化和信息化 最后 总结了核学习建模与控制方法及其工业应用 探讨了本文涉及的理论 基础和哲学思想 阐述了作者的研究观点和工业应用经验 并展望了未来的相关 研究方向 关键词 间歇过程 发酵过程 炼胶过程 核学习 在线建模 递推辨识 交叉验证 非线性过程控制 预测控制 自适应控制 工业应用 门尼粘度 排 胶控制 i v a b s t r a c t t h eb i o c h e m i c a i f i n ec h e m i c a li n d u s t r i e sa n dm a n y o t h e rb a t c h b a s e dp m d u c t i o n p r o c e s s e sa r ev e r yt e c h n o l o g y i n t e n s i v e a n dt h u sp l a y a ni m p o r t 枷r o l e1 n 也em t l o 删 e c o n o m y t h ep r o d u c tq u a l i t yo fb a t c hp r o c e s si su s u a l l yv e r yd i f f i c u l t t om o d e la i l d c o n t r 0 1 c o n s e q u e n t l y t h i s c a u s e s g r e a tq u a l i t y f l u c t u a t i o n s a n dr e s t r i c t s t h e d e v e l o p m e n to ft h em o d e mf i n ec h e m i c a li n d u s t r y t h i s d i s s e r t a t i o nf o c u s e so nt n e m o d e l i n g 孤dc o n 仃o lo fb a t c hp r o c e s s e s m a i n l yi n c l u d i n g t h ef e r m e n t a t l o np r o c e s s 觚d 龇m b b e rm i x i n gp 嗽e s s t h i sp r o j e c tw i l li m p r o v e t h et e c h n i c a l 双a t ef 凹b 批h p r o c e s s e s a n de n h a n c et h ea p p l i c a t i o nt r e n d o fi n f o r m a t i o na n dc a l c u l a t i n gt h e o r y1 n 心口a d i t i o n a lc h e m i c a li n d u s t r y t h e r e f o r e t h et o p i c o ft h i st h e s i si s t 0d e v e l o p e f f i c i 毗s i l i l p l ea n ds u i t a b l ea l g o r i t h m s u s i n g t h er e c u r s i v ek e m e ll e 锄i n gm e o r y p r i m a r i l y f o rm o d e l i n ga n d c o n t r o lo fb a t c hp r o c e s s e s t h em a i nc o 删b u t i o n so f t h j sm e s i sa r ea sf 0 1 l o w 8 1 ag e n e r a la n ds i m p l eo n l i n em o d e l i n gm e t h o d n a m e l y s e l e c t i v er e c 脚1 v e k 鼬e ll e 袖g s r k l i sp r o p o s e d f o rn o n l i n e a rm u l t i i n p u t m u l t i o u t p u t m i m o 唧e s s e s am s t a g er e c u r s i v el e a r n i n gf r a m e w o r k i sf i r s tf 0 舢l a t e df o r0 i l l i n e i d e n t i f i c a t i o n t h es a m 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t h em o o n e ym e t e r sa n dr e l a t e dp u r c h a s ec o s tc a nb e d e c r e a s e d 5 b a c c o m p l i s h m e n to fa d v a n c e dd i s c h a r g ec o n t r o lo fm o o n e yv i s c o s i t yc a n a c h i e v et h ec o n s i s t e n tr e s u l t so fp r o d u c t a n dt h u si m p r o v et h eq u a l i t y t h em i x i n g d u r a t i o nc a nb el e s s e n e d c o n s e q u e n t l yt h ee n e r g yi ss a v e da n dt h ee m i s s i o ni sr e d u c e d v h 浙江大学博士学位论文 f i n a l l y t h ee c o n o m i cb e n e f i to ft h er u b b e ra n dt i r em a n u f a c t o r i e sc a l lb ep r o m o t e d 5 c m o s to ft h ep r o d u c t i o na n dp r o c e s si n f o r m a t i o no ft h er u b b e rm i x i n gp r o c e s s a r ei n t e g r a t e di n t os m s t h e r e f o r e c o n t r o la n dt e c h n i q u ee n g i n e e r sc a nm a n a g et h e p r o c e s sa n dm o r e o v e ri m p r o v ep r o d u c tq u a l i t yw i mt h ea s s i s t a n c eo fs m s t h e d e v e l o p e ds m s w i l li m p r o v et h et e c h n i c a ls t a t ea n de n h a n c et h ea p p l i c a t i o nt r e n do f a u t o m a t i o na n di n f o r m a t i o nt h e o r yi nt h er u b b e rm i x i n gp r o c e s s f i n a l l y t h e k e r n e l l e a r n i n g b a s e dm o d e l i n ga n dc o n t r o lm e t h o d o l o g ya r e a d d r e s s e d i n c l u d i n ga l g o r i t h m sa n di n d u s t r i a la p p l i c a t i o n s t h ep r i m a r i l yt h e o r e t i c a l b a c k g r o u n da n dp h i l o s o p h i c a li n s p i r a t i o na r cd i s c u s s e d s o m ep e r s o n a lv i e w s i n d u s t r ye x p e r i e n c e sa r eg i v e nf o rs h a r e s o m ef u t u r er e s e a r c ha r e a sa r eh i g h l i g h t e d k e yw o r d s b a t c hp r o c e s s f e r m e n t a t i o np r o c e s s r u b b e rm i x i n gp r o c e s s k e r n e l l e a r n i n g o n l i n em o d e l i n g r e c u r s i v ei d e n t i f i c a t i o n c r o s sv a l i d a t i o n n o n l i n e a rp r o c e s s c o n t r o l p r e d i c t i v ec o n t r o l a d a p t i v ec o n t r o l i n d u s t r i a la p p l i c a t i o n m o o n e yv i s c o s i t y d i s c h a r g ec o n t r o l 图表清单 图表清单 图目录 共6 7 幅图 图1 1典型微生物发酵过程组成 5 图1 2 发酵过程生物反应器中的多尺度关系 6 图1 3 基于样本数据学习的一般框架 1 1 图1 4 结构风险最小化准则示意图 1 2 图1 5 本文框架及主要创新点 2 0 图2 1 选择性递推核学习 s r k l 建模流程 2 9 图2 2p e n s i m 仿真平台反应流程 3 0 图2 3 主要过程变量的反应曲线 归一化 3 0 图2 4 第l 批次青霉素菌体浓度存线预测 3 2 图2 5 第l 批次青霉素产物浓度在线预测 3 2 图2 6 链激酶 s k 流加发酵过程仿真器图形界面 3 4 图2 7 第1 5 批次咒在线预报 实验1 3 6 图2 8 第1 5 批次p 在线预报 实验1 3 6 图2 9i 己m s e 随批次的变化 实验1 3 7 图2 1 0 每批次关键节点增加数量 实验1 3 7 图3 1全局学习和局部学习建模流程 4 2 图3 2 综合考虑距离和角度信息衡量数据间的相似性 4 3 图3 3a l l s s v r 和其它方法l t m s e 比较 4 8 图3 4 第5 批次预测效果的比较 4 8 图3 5a l l s s v r 方法的自适应模型选择过程 第5 批次 4 8 图4 1稀疏核学习单步预测控制 s k l o p c 框图 5 l 图4 2 基于多项式核的s k l o p c 框图 5 4 图4 3 调节参数对s v r p k r 性能的影响 5 5 图4 4s v r p k r n n g p c 和p i d 性能比较 5 5 图4 5 搅拌釜式反应器示意图 5 6 图4 6 中 低浓度区跟踪性能比较 5 7 图4 7 中 低浓度区相应的调节变量 5 7 图4 8 高浓度区三种控制器跟踪性能比较 5 8 图4 9 三种控制器抗噪声和扰动性能比较 5 8 图5 1 s k l a t l 控制器结构框架 6 4 图5 2s k l o p c 框架下的三种类型控制器 以s v r 辨识模型为例 6 6 图5 3s v r a t l 跟踪设定曲线 6 9 图5 4 控制参数对s v r a t l 的影响 6 9 图5 5 噪声和扰动时s v r a t l 控制效果 6 9 i x 浙江大学博士学位论文 图5 6 图5 7 图5 8 图6 1 图6 2 图6 3 图6 4 图6 5 图6 6 图6 7 图6 8 图6 9 图6 1 0 图7 1 图7 2 图7 3 图7 4 图7 5 图7 6 图7 7 图7 8 图7 9 图8 1 图8 2 图8 3 图8 4 图8 5 图8 6 图8 7 图8 8 图8 9 图8 1 0 匿9 1 x 过程时变s v r a t l 控制效果 6 9 无a m i 时 即s v r t l 控制效果 7 0 s v r a t l 控制器在低 中 高浓度时的控制效果 7 l s 鼬江 a t l 控制器框图 7 5 s r k l a t l 跟踪设定曲线 7 7 s r k l a t l 控制器效果的比较 7 7 有噪声和扰动时跟踪效果比较 7 7 混合波形跟踪效果比较 7 7 过程时变l 时跟踪效果比较 7 8 过程时变2 时跟踪效果比较 7 8 发酵反应器 8 0 发酵过程参数时变特性 8 0 过程时变且存在噪声和扰动时s i 水l a t l 和p i d 控制效果比较 8 0 炼胶过程流程及主要影响因素 8 2 先进密炼信息集成与控制系统界面和模型引擎模块 8 7 先进密炼信息集成与控制系统模型库信息 8 7 门尼粘度建模和预报整厂流程 8 8 门尼粘度在线预报流程 8 8 1 q 5 1 0 门尼粘度在线预报和相应误差 9 0 某配方门尼在线预报结果性能分析报表 9 l 门尼粘度在线预报现场运行 9 1 门尼粘度在线预报和信息提示 9 2 排胶控制方法的发展 9 5 门尼粘度在线预报和控制流程图 9 6 配方a 工艺排胶结果 3 个班次 1 5 5 5 6 9 0 9 1 9 8 车 9 8 配方a 推理排胶结果 3 个班次 1 3 0 3 1 5 0 5 1 7 6 车 9 8 配方a 推理排胶控制实时界面 9 8 配方b 推理排胶控制运行实时界面 9 9 预报排胶控制实时控制信