[发明专利]一种用于求解面向操作优化的模型修正问题高效方法

说明书

技术领域

本发明涉及复杂过程系统中的模型修正领域及操作优化方法研究领域，特别地，涉及一种用于求解面向操作优化的模型修正问题高效方法。 

背景技术

目前我国流程工业企业不同程度地存在能耗高、成本高、劳动生产率低、资源利用率低的特点。因此采用流程的模拟与优化技术，对生产装置、生产流程进行实时操作优化，对生产过程的关键变量进行在线调整，使生产装置在最优状态下运行，保持流程生产的高效性和经济性，具有十分重要的现实意义。过程操作优化效果与过程对象模型的精确程度有关，如果过程对象模型与实际模型偏差较大，则会引起优化结果与过程实际的最优结果不一致，从而导致优化精度的降低。因此必须应用模型修正技术，调整过程对象的模型参数，使模型的输出与现场实际测量数据相一致或偏差最小。 

关于模型修正问题的构造方法研究上，Deming首先提出了基于隐函数的模型修正问题，并采用EVM(error-in-variable)方法构造模型修正命题。模型修正问题最常见的构造方法是先根据简单的部分严格机理模型进行数据校正得到测量变量的校正值，然后根据测量变量的校正值计算得到复杂严格机理模型的参数值，如Marlin与Hrymak，Perkins等发表的论文提到的方法。此方法的效率低下促使很多学者对模型修正问题的联立方法进行了研究，主要有Bard,Kim,Tjoa,Gau,Arora与Biegler等。模型修正问题的联立方法就是联立所有的严格机理模型，在满足严格机理模型方程的前提下，最小化测量变量的校正误差加权平方和，从而同步得到测量变量的校正值，未测量变量及模型参数的估计值。此方法是过程操作优化中最高效的方法，因此应用非常广泛。 

在模型修正问题的求解方法上，国内学者进行了大量的研究。主要有陈霄、王宁等针对化工过程的模型修正问题，提出了一种新的DNA遗传算法并将其应用于此问题求解上。俞欢军、张丽平等将复合粒子群优化算法应用于模型修正问题的求解上。王钧炎、黄德先基于混合差分进行算法，对软测量时延模型修正问题进行了研究。魏龙，顾伯勤等介绍了采用矩估计法、极大似然估计法和线性回归分析法对基于机械密封可靠性数据的模型修正问题进行了研究。刘益剑、张建明等将微粒群算法应用于非线性系统的模型修正问题求解上。于龙文、刘 国志则将改进的微粒群算法应用于非线性系统模型修正问题求解上。栗伟、苏宏业将粒子群优化算法应用于催化裂化系统的模型修正中。颜学峰、余娟、钱锋等基于改进差分进化算法对超临界水氧化动力学的模型修正问题进行了研究。李彬彬、王凌、郑大钟等对基于插值评价的遗传算法及其在模型修正问题中的应用进行了研究。国外学者们也对模型修正问题求解方法进行了不断的研究和改进。Britt与Luecke采用线性迭代的求解方法对模型修正问题进行了有效的求解。Peneloux,Reilly与Patino-Leal等发展了基于线性迭代求解模型修正问题的方法。Schwetlick与Tiller,Valko与Vadja提出了求解模型修正问题的两步法，即先计算数据校正问题后计算模型的参数估计问题，然后迭代地进行，直到参数的估计值与测量变量的校正值变化很小为止。Liebman与Edgar通过采用非线性优化方法提高了模型修正问题计算的高效性与结果的准确性。随着非线性优化算法快速发展，可采用高效的非线性优化算法直接计算模型修正问题。Tjoa与Biegler采用全局收敛的SQP方法对模型修正问题进行了求解。Kim提出了在计算模型修正问题两步法中，计算采用非线性优化算法取代线性迭代算法，可得到更准确的结果。 

模型修正技术在流程工业上的应用研究主要有：胡海军、程光旭等采用延迟时间模型描述炼化设备的故障过程，应用遗传算法获得延迟时间模型参数的最大似然估计，用数值模拟方法验证算法代码的正确性。以某炼油厂39台换热器的维修数据为例进行分析，对其延迟时间模型进行了修正。郑启富、周兆良等提出了一种改进的遗传算法，并将它应用于环己醇/环己酮硝化氧化反应动力学模型修正问题上。薛尧予，王建林，于涛等提出了一种基于改进粒子群优化算法的发酵过程模型修正方法，并将该方法用于青霉素发酵过程建模上^[28]。Hardin于1995年将模型修正技术应用于工业过程操作优化上。近年来关于模型修正技术的研究与应用主要可参考Yip与Marlin,Schwaab与Biscaia,Creveling与Gill,Zavala与Laird等的文献。