[發明專利]一種間歇化工生產過程及其控制方法有效

申請號：	201310143728.5	申請日：	2013-04-24
公開（公告）號：	CN103279075A	公開（公告）日：	2013-09-04
發明（設計）人：	馬正華;鄒凌;陳嵐萍;潘賽虎;陳陽;戎海龍	申請（專利權）人：	常州大學
主分類號：	G05B19/418	分類號：	G05B19/418;G05B13/04
代理公司：	南京知識律師事務所 32207	代理人：	盧亞麗
地址：	213164 ***	國省代碼：	江蘇;32
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種間歇化工生產過程及其控制方法
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【說明書】：

技術領域

本發明涉及一種化工生產過程及其先進控制方法，屬于工業控制領域。

背景技術

間歇過程是指將有限量的物料按規定的加工順序在一個或多個設備中加工以獲得有限量產品的加工過程。由于間歇生產具有流程短、設備簡單、投資少、見效快、易于更換品種等優點，使其占有越來越重要的地位。當前，間歇式化學反應器廣泛應用在精細化工、農藥化工和生物醫藥生產中，應用前景十分樂觀。

但間歇生產過程的控制難度大，具有時變、非線性、反應機理復雜等特點，屬于難控對象。目前在不少間歇工業生產過程中，仍采用手動或半自動操作，整體自動化水平遠低于連續生產過程，生產管理上相對落后。如何實現生產過程的自動化，穩定并提高產品質量、降低消耗、提高勞動生產率具有非常重要的現實意義。

發明內容

針對現有技術中間歇化工生產過程及其控制方法中存在的上述問題，本發明提供一種間歇化工生產過程及其控制方法，根據理論研究與實際生產相結合的原則，從復雜化工業控制系統的數據采集、數據挖掘、計算機建模、仿真和控制三個方面，圍繞控制對象、控制方法和控制目標等幾個環節，提供了數據挖掘理論和先進控制理論在間歇化工過程控制系統中的應用方法。

本發明的技術方案是：

一種間歇化工生產過程及其控制方法，具體包括以下步驟：

（1）數據采集：建立基于Web?Service的數據采集交換平臺，應用數據通信與采集技術獲取先進控制所需數據，操縱生產裝置參數以及輸出控制參數；

（2）數據預處理：通過知識約簡,?導出問題的決策或分類規則；利用粗糙集對預處理后的故障信息進行屬性規約或約簡,?即根據診斷任務去除不相關的屬性,留下相關的屬性；采用基于時序分析的無需候選項的關聯規則挖掘算法來實現規則間的耦合分析與關聯分析；

（3）數據挖掘：利用關聯規則的數據信息挖掘方法，對間歇化工過程系統進行工況區域劃分、系統辨識，以及在此基礎之上實現的多模型融合、控制器重構策略；

（4）計算機建模：建立基于數據挖掘的神經網絡預測模型；

（5）仿真和控制：基于步驟（4）中的神經網絡預測模型建立相應的預測控制系統，并進行仿真控制，驗證步驟（4）中的神經網絡預測模型的合理性。

進一步，步驟（5）中的預測控制系統包括基于RBF網絡并行預測模型的非線性預測控制系統和基于神經網絡非線性廣義預測控制系統。

進一步，所述基于RBF網絡并行預測模型的非線性預測控制系統包括神經網絡預測模型和預測控制器，所述神經網絡預測模型采用RBF網絡。

進一步，所述神經網絡預測模型為基于改進遺傳算法的模糊神經網絡預測模型。

進一步，所述改進遺傳算法為在標準遺傳算法中加入了一個RBF算子，并采用動態交叉率和變異率，在RBF操作中采用動態優化的學習率，用個體之間的簡單運算代替原有的依據交叉率和變異率的交叉和變異操作。

進一步，所述基于神經網絡非線性廣義預測控制系統包括神經網絡非線性預測控制器和神經網絡預測模型，所述神經網絡非線性預測控制器由線性廣義預測控制器和人工神經網絡組成，所述神經網絡預測模型由人工神經網絡非線性系統和線性子系統組成。