具有不确定性的流程工业生产过程的优化控制及其补偿策略研究

In order to improve product quality and overall economic benefits of process industry production, it is necessary to conduct intensive research on its optimal control problems. Current methods for optimal control are mostly based on quantitative mathematical models. Because the process industry production usually has the characteristics of uncertainty, and there are many procedures strongly coupled with each other, some of which can not be modeled using quantified methods, optimal control strategies based on quantitative process models are quite difficult to carry on. In this project, qualitative alternative models are built for procedures that can not be modeled quantitatively, and then the synthetic model that can reflect the characteristics of overall process is established, thus the model foundation is provided for carrying out optimal control and its compensation strategy research based on the synthetic process model; the proposed modeling methods will be verified and improved in hydrometallurgy simulation platform, and applied to typical process industry production.

为了提高流程工业生产过程的产品质量与综合经济效益，有必要对其优化控制问题进行深入研究。现有的优化控制方法多是基于过程定量数学模型进行的。由于流程工业生产过程具有工序间耦合、不确定性强等复杂特性，且经常出现部分工序无法定量建模的问题，使得基于过程定量模型的优化控制策略陷入了难以开展的困境。为此，本项目针对具有不确定性的流程工业生产过程，对不能定量建模的工序建立其定性替代模型，进而基于过程多源信息建立能够反映全流程特性的综合模型，从而为开展基于全流程综合模型的优化控制及其补偿策略研究提供模型基础。所提出的建模方法可在湿法冶金仿真平台上进行验证和完善，并面向典型的流程工业生产过程进行推广应用。

本项目在深入分析典型流程工业生产过程具体特性的基础上，以具有不确定性的流程工业生产过程-湿法冶金生产过程为研究对象，深入研究了全流程建模方法与基于综合模型的全流程分层优化方法，提出了具有不确定性的流程工业生产过程优化的具体方案，解决了流程工业生产过程优化控制中需要重点关注的问题。1.不确定性流程工业生产过程综合模型的建立。对湿法冶金全流程生产过程进行深入分析的基础上，建立了各工序运行指标与全流程综合生产指标间、工序运行指标与过程操作变量间以及各工序运行指标间的关系模型，针对局部工序难以用定量模型描述的问题，提出了将定量模型与定性知识模型相结合的全流程建模方法； 2.基于综合模型的全流程分层优化。针对定性知识模型的每一输出状态，对下游子流程采用基于区间数的分层优化方法求得不同输出状态下的最优经济指标并构建最优模态库，在下游最优模态库基础上对全流程进行优化求解，得到当前输入条件下的全流程综合经济效益和各工序操作条件，从而实现了对全流程的优化； 3.全流程建模和优化方法的验证。将所提出的全流程建模和优化方法在湿法冶金过程中进行了验证，证明了所提方法的有效性和实用性。