模型與數據相結合的大工業(yè)過程優(yōu)化控制方法研究.pdf

1、隨著生產工藝的日益復雜與對生產要求的日益提高，大工業(yè)過程優(yōu)化控制成為重要的研究課題。在進行大工業(yè)過程優(yōu)化控制時，由于環(huán)境變化、生產條件波動等原因，實際過程的數學描述發(fā)生著緩慢的變化，它的數學模型很難準確地得到，因此不可避免地存在著數學模型與實際過程數學描述之間不符的情況，模糊模型是處理這一問題的有效方法。同時，如何有效利用大量的過程數據與優(yōu)化控制經驗對于實現大工業(yè)過程優(yōu)化控制也具有重要的理論與實際意義。
　　本文首先針對基于模糊模

2、型的大工業(yè)過程優(yōu)化控制問題所涉及的模糊優(yōu)化求解問題，提出一種具有單純形算子的差分進化算法，以充分發(fā)揮單純形法很好的局部搜索能力以及差分進化算法良好的全局搜索能力，從而提高優(yōu)化算法的整體性能。通過對分別采用關聯(lián)平衡法、關聯(lián)預測法和混合協(xié)調法實現基于模糊模型的大工業(yè)過程優(yōu)化控制問題實例的仿真研究，驗證了方法的有效性。通過上述基于模型的優(yōu)化控制方法實現大工業(yè)過程優(yōu)化控制，在實際工業(yè)過程中，經過一段時間的運行與前期積累，往往會有大量的過程數據，