基于自优化控制的间歇过程实时优化方法研究

Batch process has been becoming prevalent in modern industry, whose real-time optimization problem is highly improtant both theoretically and practically. Self-optimizing control is a new class of efficient optimizing strategy by means of selecting/designing controlled variables, however, its current research and applications are restricted to continuous processes. This project will carry on systematic research on real-time optmization of batch process based on self-optimizing control strategy from different perspectives: batch-to-batch optimization, within-batch optimization, batch-to-batch and within-batch hybrid optimization and two-layer hierarchical control system design. Firstly, based on input parameterization and transformation of latent effective manipulated variables, the batch-to-batch self-optimizing control strategy is proposed for closed-loop optimization. Meanwhile, the within-batch self-optimizing control methods will be investigated, where the key idea is controlling those variables whose optimal trajectories are insensitive to disturbances. Based on obtained results, the batch-to-batch and within-batch hybrid self-opimizing control will be further studied by appropriately assigning the optimality conditions with suitable optimizing means. Finally, a novel type of hierarchical control system will be designed, where the lower layer is configured with self-optimizing control and the upper layer implements other online optimizing approaches, through which means the economic performance is improved to maximum extent. The objective of this project is to provide a series of efficient real-time optimization schemes for batch process and meanwhile, to promote the development and application of self-optimizing control theory.

间歇过程在现代工业中应用日益广泛，对其开展实时优化研究具有重要的理论和实用价值。自优化控制是一类新型的以选择/设计被控变量为手段的高效实时优化技术，但目前的研究和应用仍主要局限于连续过程。本项目拟基于自优化控制技术，从批间优化、批内优化、批间批内混合优化和分层控制系统设计等多个角度，对间歇过程的实时优化问题开展系统性的研究。首先，基于输入参数化和隐效操作变量变换，提出闭环优化方式下的批间自优化控制策略；同时，以控制最优轨迹对扰动不敏感的变量为核心思路，研究间歇过程的批内自优化控制问题；在此基础上，合理选择各种最优性条件的优化方式和控制系统设计，进一步探究批间批内混合自优化控制方法；最后，设计一种底层运行自优化控制，上层实施其它在线优化技术的分层控制系统，最大程度地提高实际优化性能。本项目旨在为间歇过程提供一类高效的实时优化方法，同时促进自优化控制理论在国内外的发展和应用。

自优化控制是一类以选择/设计被控变量为手段的高效实时优化技术，近些年来得到了业界的广泛关注，但目前的研究和应用仍主要局限于连续过程。和连续过程相比，间歇过程具有“多重时变”的特征，对理论方法的研究提出了挑战。本项目针对间歇过程开展了自优化控制方法研究，从批间优化、批内优化、批间批内混合优化等多个角度开展较为系统性的研究工作。具体包括：基于输入参数化和隐效操作变量变换，提出闭环优化方式下的批间自优化控制策略；同时以控制最优轨迹对扰动不敏感的变量为核心思路，研究了间歇过程的批内自优化控制问题，通过引入扩张组合矩阵，将批内优化规范为结构受限的最优组合矩阵求解问题；在此基础上，合理选择各种最优性条件的优化方式和控制系统设计，进一步提出了批间批内混合自优化控制方法，进一步提高实际优化性能。.通过项目研究，主要取得了以下成果：（1）提出了一种基于隐效操作变量的批间自优化控制方法，将连续过程的自优化控制方法推广至间歇过程的批间优化；（2）提出了批内自优化控制方法，通过引入扩张组合矩阵，将其规范为结构受限的最优组合矩阵求解问题，并提出了一种特殊情形下的解析结果；（3）设计了一种批间批内混合自优化控制方法，对点条件进行批间优化，对路径条件进行批内优化，同时提出了相应的被控变量求解方法及应用模式，有效提高了间歇过程的优化速度和性能；（5）提出了一种基于混沌多项式的全局自优化控制方法，该方法避免了现有方法中广泛采用的泰勒近似，使其能逼近真正的全局最优解，是目前已公开文献中唯一能达到该效果的方法。此外同时解决了约束可变系统的被控变量求解问题。.综上所述，本项目已完成预定研究任务和目标，研究成果将为间歇生产过程的高效运行与操作提供一类实用的优化技术。