间歇聚合反应过程的计算机控制及先进控制技术应用进展

间歇聚合反应过程由于其具有时变、非线性、反应机理复杂等特点 ,其控制问题一直是过程控制界具有挑战性的研究课题之一。本文分析了间歇聚合反应过程的特点 ,介绍了近年来间歇聚合反应过程的计算机控制和先进控制技术的研究与应用情况 ,包括预测控制、自适应控制、模糊控制等。

间歇自由基聚合反应器的Pareto蚁群优化

优化技术广泛用于化工生产中"最佳"工艺条件的确定,工程师常需在无先验信息情况下,从若干工艺条件中确定同时能满足多方需求的最佳方案,实现效益最大化。枚举法只能在较简单的情况下使用,随着生产实际复杂程度的增加,枚举法显得无能为力。近来提出的元启发式蚁群优化算法无论计算时间,还是优化质量,都能满足复杂体系的优化。本研究采用Pareto蚁群算法,对间歇自由基聚合反应器进行了多目标优化,结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,可用于间歇自由基聚合反应器的设计。

基于深度学习的鲁棒非线性模型预测控制方法

为降低鲁棒非线性模型预测控制方法中优化问题的实时求解难度,提出一种基于深度学习的近似鲁棒控制器方法。利用复杂的鲁棒非线性模型预测控制算法作为训练数据的生成器,以当前时刻的过程状态作为网络的输入,复杂控制算法计算的最优控制输入作为网络的输出,基于深度神经网络学习复杂的非线性模型预测控制策略。通过一个工业半间歇聚合反应器模型案例验证了所提方法的有效性,深层网络与浅层网络相比具有更好的效果。