基于數(shù)據(jù)的間歇過程指標(biāo)控制方法研究

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1、萬方數(shù)據(jù)分類號(hào)UDC作者姓名：指導(dǎo)教師：申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：學(xué)科專業(yè)名稱：論文提交日期：學(xué)位授予日期：評(píng)閱人：密級(jí)學(xué)位論文基于數(shù)據(jù)的間歇過程指標(biāo)控制方法研究張冰冰何大闊教授東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院碩士學(xué)科類別：工學(xué)控制理論與控制工程2014年6月論文答辯日期：2014年6月2014年7月答獺黼：拼教授肖東副教授張志佳副教授東北大學(xué)2014年6月萬方數(shù)據(jù)AThesisinControlTheoI‘yandControlEngineeringResearchonTargetControlMethodforB

2、atchproceSSBaSedonDataByZhangBin曲ingSupeⅣisor：ProfessorHeDakuoNortheasternUniVersi鑼June2014萬方數(shù)據(jù)獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下完成的。論文中取得的研究成果除加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包括本人為獲得其他學(xué)位而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示謝=屯思o(jì)∥．學(xué)位論文作者簽名：％：修彬日期：加㈦s一

3、辛’學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者和指導(dǎo)教師完全了解東北大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定：即學(xué)校有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人同意東北大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索、交流。作者和導(dǎo)師同意網(wǎng)上交流的時(shí)間為作者獲得學(xué)位后：半年口一年口一年半口兩年囪／學(xué)位論文作者簽名：形／儼印導(dǎo)師簽名：簽字日期：扣吖’易·夕7簽字日期：嘲萬方數(shù)據(jù)東北大學(xué)碩士論文摘要基于數(shù)據(jù)的間歇過程指標(biāo)控制方法研究摘要間歇過程作為重要的生產(chǎn)過程，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)

4、中起著重要的作用?；跀?shù)據(jù)的間歇生產(chǎn)過程優(yōu)化控制方法，主要解決難以建立過程模型或擁有大量歷史數(shù)據(jù)的復(fù)雜間歇生產(chǎn)過程的優(yōu)化控制問題。該類方法通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的統(tǒng)計(jì)、評(píng)估和利用，從而實(shí)現(xiàn)間歇生產(chǎn)過程的優(yōu)化控制。因此，研究基于數(shù)據(jù)的間歇過程優(yōu)化控制方法具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。本文以間歇過程為背景，首先介紹了無模型自適應(yīng)控制的基本理論與相關(guān)算法，并將其思想應(yīng)用到過程級(jí)，以解決無生產(chǎn)先驗(yàn)數(shù)據(jù)條件下的無模型自適應(yīng)優(yōu)化控制問題。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)該方法難以解決存在非線性約束的過程優(yōu)化控制問題，通過引

5、入懲罰函數(shù)的策略，將有約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題，完善了基于無模型自適應(yīng)控制的優(yōu)化控制方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)間歇過程的優(yōu)化控制，仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。通過無模型自適應(yīng)控制的優(yōu)化控制方法，可以在無數(shù)據(jù)條件下逐步積累不同工況的優(yōu)化控制數(shù)據(jù)，利用上述數(shù)據(jù)建立優(yōu)化控制案例庫，并引入粗糙集理論對(duì)已有的案例庫進(jìn)行約簡(jiǎn)，以提高案例庫的適應(yīng)性，當(dāng)實(shí)際的工況發(fā)生變化時(shí)，通過檢索與目標(biāo)案例匹配的工況實(shí)現(xiàn)優(yōu)化控制案例的重用，從而有效指導(dǎo)生產(chǎn)。針對(duì)新的工況，為了更有效地通過無模型自適應(yīng)控制的優(yōu)化控制方法獲得優(yōu)化控制操作

6、，將案例庫中匹配度最高的案例決策作為基于無模型自適應(yīng)控制的優(yōu)化控制的初值。仿真結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。通過對(duì)案例重用后所得實(shí)際生產(chǎn)結(jié)果評(píng)估，針對(duì)案例重用后結(jié)果較差的情況，以此案例決策作為基于無模型自適應(yīng)控制的優(yōu)化控制的初值，重新利用該優(yōu)化控制方法進(jìn)行優(yōu)化，仿真結(jié)果證明了方法的有效性。綜上，論文完善了基于無模型自適應(yīng)控制與案例推理的優(yōu)化控制方法，有效解決了僅有一個(gè)參考初值情況下基于數(shù)據(jù)的間歇過程優(yōu)化控制問題。關(guān)鍵詞：間歇過程；無模型自適應(yīng)；優(yōu)化控制；約束：案例-II_萬方數(shù)據(jù)東北大學(xué)碩士論文AbSIr

7、乏IctResearchon№etCon仃olMemodforBatChprocerssBasedonDataAbstractAsa11蛔portaIltproduciIlgprocess，batChprocessplaysamomentousrole洫me眥tionaleconomy．Tllebatcho皿血zationcon們lme‰dofda協(xié)b嬲edis鋤e伍cient、Ⅳay幻achieVemecon仃01ofconlpleXbatchprocess，wmchisdi伍cultt0esta

8、blishmeprocessInodelorcontainSahugemmlberofllistoricaLldata．ByⅡletechIliqlleofdata-miIliIlgtostatic，estima鈀andusettledatae伍cien廿y，ⅡlememodInentionedaboveac茄evetllecon仃0lofbatchproductionprocess．Thereforc，Ⅱlestudyofoptimizationconn．olmem