流程工业智能制造技术理论及应用 课件 第五章-流程工业过程实时优化

流程工业智能制造技术理论及应用中国地质大学(武汉)自动化学院SchoolofAutomation,ChinaUniversityofGeosciences2026年1月27日构建工业过程优化问题模型2面向多目标的工业过程优化问题求解4第五章工业过程实时优化面向单目标的工业过程优化问题求解3工业过程实时优化概述1工业过程实时优化概述实时优化在现代工业过程控制中扮演着至关重要的角色流程工业过程控制是确保生产过程稳定运行的关键传统的方法主要集中在过程控制指标的跟踪控制，但这种方法忽略了设定值偏离理想设定点的问题，无法较好地实现全局系统的优化运行随着技术的发展和市场竞争的加剧，现代流程工业不仅需要跟踪控制，还需要实时优化，以确保产品质量、生产效率、安全性和经济效益的最优化常见的过程控制场景有冶金、化工、电力等等1钢铁冶金石油化工造纸工业电力工业工业过程实时优化概述优化控制系统的结构2流程工业可以分解为不同的结构层次，每个层次运行在不同的时间尺度上最上层是计划和调度层，关注供应链决策，如产品质量和经济效益优化层位于计划和调度层以下，负责实现上层指令，包括企业级优化和实时优化控制层则直接作用于实际过程装置，产生操作参数1.1、构建工业过程优化问题模型工业过程优化问题模型的构建是工业过程优化的重要组成部分构建工业过程优化问题模型涉及到使用数学语言描述工业过程的具体需求，包括产品质量、生产效率和资源消耗等方面工业过程优化问题模型通常由目标函数、决策变量和约束条件三部分组成建立工业过程优化目标函数3目标函数是工业过程优化问题的核心，反映了决策变量与目标值之间的关系钻速优化模型的目标函数为钻速预测模型，通过将钻进过程地层状态参数、钻进操作参数作为输入参数，钻速（ROP）作为模型输出参数，利用回归预测方法建立钻速预测模型利用ELM方法建立的钻速预测模型如式1.1、构建工业过程优化问题模型4选择工业过程优化决策变量决策变量是优化问题中待确定的可控变量，它们的最优组合将直接影响到优化结果在工业过程中，决策变量可能包括控制器的设定值、操作参数等，选择合适的决策变量对于简化问题和提高优化效率至关重要钻速优化模型的决策变量为钻进操作参数，包括钻压（WOB）、转速（RPM）、泵量（Q）等，将之作为决策变量，利用优化算法搜寻钻压、转速、泵量与最优钻速的匹配1.1、构建工业过程优化问题模型确定工业过程优化约束条件5约束条件定义了决策变量的取值范围，确保优化解的可行性钻速优化模型的约束条件包含安全约束、范围约束，考虑从地层变化产生的非线性约束及钻头磨损情况，钻进过程的约束条件可由式概括：其中K为某型号钻头系数；Tf为钻头寿命；h为钻头磨损；C1为钻头磨损系数；D1、D2为钻压影响系数；Af为地层研磨性；α1、α2为转速影响系数1.1、构建工业过程优化问题模型建立工业过程优化问题数学模型的一般表示形式6目标函数F(X)前的max是英文单词“maximize”的缩写，表示最大化优化问题针对钻进过程的决策变量、目标函数及约束条件，钻进过程钻速优化模型可表示为式：对式优化求解可得到最优操作参数，提高钻速工业过程优化问题的数学模型数学模型是工业过程优化问题的形式化表达工业过程优化问题的数学模型通常包括一个目标函数和一组约束条件目标函数可以是最小化或最大化的，而约束条件则确保解的可行性，模型的精确建立是优化算法有效运行的前提1.2、面向单目标的工业过程优化问题求解求解工业过程优化问题优化方法是指通过数学理论，得到优化问题最优解的方法在流程工业过程单目标实时优化问题中，通过利用优化算法获得计算变量的组合解，获得某一特定目标的最大值或最小值求解方法包括梯度下降法、牛顿法等确定性优化算法，以及遗传算法、粒子群优化算法等启发式优化算法选择合适的算法需要考虑问题的特性和求解效率71.2、面向单目标的工业过程优化问题求解梯度下降法梯度下降法是一种一阶优化方法，通过利用目标函数的梯度信息来迭代地更新解，以逼近函数的最小值这种方法简单、直观，适用于目标函数可导的问题原理说明8搜索方向：负梯度

梯度是一个向量，函数在某点处的方向导数沿该方向取得最大值1.2、面向单目标的工业过程优化问题求解梯度下降法实例展示9

敏感性分析优化如何调整步长1.2、面向单目标的工业过程优化问题求解牛顿法牛顿法是一种二阶优化方法，它利用目标函数的二阶导数信息来加速收敛牛顿法在每次迭代中都需要计算和存储大量的二阶导数信息，适用于目标函数形式复杂但可二次求导的问题原理说明10牛顿法是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法，它通过迭代过程来寻找函数的根，即求解方程f(x)=0的解如果函数的导数存在且连续，且初始猜测值足够接近根，那么牛顿法的收敛速度通常非常快，是二次收敛1.2、面向单目标的工业过程优化问题求解牛顿法实例展示假设优化问题为：11首先确定初始点为(1,1,2.5)、迭代次数为10，然后不断迭代寻优当梯度向量都接近0时，跳出迭代可得到最优解为(0,0,0)牛顿法最优解效果如右图所示1.2、面向单目标的工业过程优化问题求解粒子群优化算法粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的社会行为来搜索最优解PSO以其简单性、鲁棒性和较少的参数调整而受到青睐原理说明12

“认知”部分，仅考虑了粒子自身的经验，表示粒子本身的思考“社会”部分，表示粒子间的群体或领域内信息共享粒子先前的速度1.2、面向单目标的工业过程优化问题求解粒子群优化算法流程粒子群优化算法的伪代码：131.2、面向单目标的工业过程优化问题求解粒子群算法实例展示假设优化问题为：14初始化种群个数为10、最大迭代次数为120、惯性权重为0.8，自学习因子为0.5、社会学习因子为0.5不断迭代寻优直至达到最大迭代次数，每当经过10次迭代，记录一次粒子群的位置，如右图所示1.2、面向单目标的工业过程优化问题求解复杂地质钻进过程钻速实时优化案例地质钻进过程钻速优化流程151.2、面向单目标的工业过程优化问题求解复杂地质钻进过程钻速实时优化案例地质钻进过程钻速优化结果16钻速优化结果曲线

由钻速优化结果曲线可以看出，“迭代次数50，种群数20”的参数下，优化结果得到有效提升，整体水平优于其他组优化结果

四种参数下的优化时间及优化效果如表所示，可以看出后两组的钻速优化结果相较于第二组优化结果提升并不大，然而在优化计算方面却消耗较长时间1.2、面向多目标的工业过程优化问题求解多目标优化概述多目标优化指的是在多个且通常相互冲突的目标之间寻找最佳解决方案的过程在流程工业中，这些目标可能包括成本最小化、效率最大化、质量保证和能耗降低流程工业过程多目标实时优化问题考虑的因素和目标不是单一的，通常存在多个彼此冲突的优化目标，即某个子目标性能的提升可能会导致其他某个或多个子目标性能的下降17重要性：实现资源的最优分配和生产过程的持续改进单目标优化多目标优化1.2、面向多目标的工业过程优化问题求解多目标优化的几个重要概念以求解多目标优化问题的极小值为例，介绍多目标优化问题中的几个重要概念，包括Pareto支配、非劣解、Pareto最优解、可行解集及Pareto最优前端等Pareto支配：如果一个解决方案在不使任何目标变差的前提下改善了至少一个目标，则称其支配另一个解决方案非劣解：不被任何其他解决方案支配的解Pareto最优解：构成最优解集合，表示在多目标冲突中的最佳权衡可行解集：包含所有满足问题约束条件的解，在多目标优化中，只有可行解集内的解才会被考虑Pareto最优前沿：Pareto前沿是指所有Pareto最优解构成的集合，在目标函数空间中表示非支配任何其他点的点的集合，是多目标优化问题的关键结果181.2、面向多目标的工业过程优化问题求解传统多目标优化策略加权求和法：

将多个目标转化为单一目标函数，通过权重反映目标重要性，适用于目标可量化且决策者能明确优先级的情况最大最小值法：

通过最大化最小目标函数值来平衡各目标的最差表现，适用于风险规避型决策，强调最坏情况下的性能19加权求和法1.2、面向多目标的工业过程优化问题求解智能多目标优化方法基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)：

分解多目标问题为多个单目标子问题，适合目标众多且需广泛探索Pareto前沿的问题多目标粒子群优化(MOPSO)：

粒子群优化的扩展，通过领导粒子集引导群体搜索，有效平衡多样性与收敛性，适用于连续优化问题非支配排序遗传算法II(NSGA-II)：

基于遗传算法，通过非支配排序和拥挤度度量维持解的多样性，适用于目标冲突显著的问题20MOEA/D利用单纯形格子点法生成权向量1.2、面向多目标的工业过程优化问题求解非支配排序遗传算法（NSGA-II）详解NSGA-II是一种用于解决多目标优化问题的高效算法，它通过非支配排序和拥挤度计算来维持种群多样性，有效避免早熟收敛算法首先对种群进行非支配分层，然后基于拥挤度选择个体，以保持高水平的解的多样性NSGA-II的快速排序机制大幅提高了算法效率，使其能够快速找到并跟踪Pareto最优前沿此算法适用于目标冲突显著的复杂优化问题，广泛应用于工程设计和资源管理等领域211.2、面向多目标的工业过程优化问题求解非支配排序遗传算法（NSGA-II）案例目标函数：22钻进成本钻速钻头寿命机械比能优化模型：约束条件：决策变量：钻压W转速N1.2、面向多目标的工业过程优化问题求解改进型NSGA-II算法算法流程23快速非支配排序拥挤度计算改进点选择部分个体进入下一代种群1.2、面向多目标的工业过程优化问题求解NSGA-II算法优化实验和结果分析24

本案例采用matlab进行仿真实验，算法参数设置如下：最优个体系数paretoFraction为0.3，种群大小为1000，最大进化代数为200，停止代数为200，适应度函数偏差为1e-100 复杂地质钻进过程多目标实时优化实验结果如左上图所示1.2、面向多目标的工业过程优化问题求解NSGA-II算法优化实验和结果分析25部分优化结果不同参数下的优化结果对比

本案例中钻进成本为每米3~6万元，钻头寿命为0~80小时