[发明专利]基于自适应控制节点的活塞流管式反应器最优控制系统

权利要求书

1.一种基于自适应控制节点的活塞流管式反应器最优控制系统，能够对活塞流管式反应器冷却剂流速进行自动最优控制，以提高目标产品的浓度；其特征在于：由活塞流管式反应器本体、活塞流管式反应器端的液相流量计及温度传感器、模数转换器、现场总线网络、DCS、主控室冷却剂流速及反应器温度显示、流量控制阀门端的数模转换器、流量控制阀门构成；所述系统的运行过程包括：

步骤A1：控制室工程师设定生产过程持续时间以及冷却剂流速控制要求；

步骤A2：DCS执行内部的自适应控制节点最优控制方法，计算出使目标产品浓度最大化的冷却剂流速控制策略；

步骤A3：DCS将得到的冷却剂流速控制策略转换为流量控制阀门的开度指令，通过现场总线网络发送给流量控制阀门的数模转换器，使流量控制阀门根据收到的开度指令做出相应动作；

步骤A4：活塞流管式反应器端的液相流量计、温度传感器分别实时采集活塞流管式反应器的冷却剂流速、温度，经过模数转换器后用现场总线网络回送给DCS，并在主控室内显示，使控制室工程师随时掌握生产过程；

所述的DCS，包括信息采集模块、初始化模块、约束条件处理模块、控制向量参数化模块、NLP问题求解模块、终止条件判断模块、自适应控制节点分配模块、控制指令输出模块；

活塞流管式反应器中目标产品的生产过程描述为：

其中t表示时间，t₀表示生产过程开始时间，t_f表示生产过程结束时间；被称为状态变量，表示活塞流管式反应器中物料浓度，x₀是其初始值，是其一阶导数；u(t)表示活塞流管式反应器的冷却剂流速，u_l、u_u分别为其下限值和上限值；是根据物料守恒、能量守恒建立的微分方程组；是生产过程中对物料浓度、冷却剂流速建立的约束条件；n_x,n_g分别是状态变量和约束条件的数量；

假设以Φ[x(t_f)]表示目标产品的最终浓度，则使该产品浓度最大化的数学模型表示为：

其中J[u(t)]表示控制目标，由冷却剂流速u(t)决定；

信息采集模块包括生产过程持续时间采集模块、冷却剂流速控制要求模块；

约束条件处理模块用于处理数学模型(2)中的约束条件将数学模型转换为：

其中，G_i为的第i个分量，其中，i＝1,2,…,n_g，ρ≥0为惩罚因子，δ0为光滑因子，并且

引入新的状态变量令其满足

进而数学模型(3)转化为：

其中，为增广的状态变量，为其初始值，为增广的微分方程组；

控制向量参数化模块采用分段常量策略来实现冷却剂流速控制，具体如下：

假设整个控制时域[t₀,t_f]被划分为p个控制子区间[t_k-1,t_k)，其中，p0，k＝1,2,…,p；并且

t₀t₁…t_p-1t_p＝t_f (7)

这样，u(t)表示为：

其中，为常数，表示u(t)在控制子区间[t_k-1,t_k)内的参数值，χ_k(t)为单位开关函数，其定义如下：

从而，冷却剂流速控制参数由向量表示；

NLP问题求解模块包括序列二次规划求解模块、联立微分方程组求解模块；联立微分方程组包括方程组

和方程组

其中，

利用四阶Runge-Kutta算法求解联立微分方程组(10)、(11)，得到数学模型(6)的目标函数值以及目标函数对控制参数向量的一阶梯度信息：

自适应控制节点分配模块提供了一种自适应分配控制节点的策略，具体如下：

假设经过第l次迭代，得到的目标函数最优值为J^*l，最优控制参数为相应的控制网格为通过将Δ^l中的每个控制子区间进行二等分，得到控制网格以及初始控制参数

对于中当前取值为的各个参数为了评估其对目标函数J下降量的影响，定义相对于J的灵敏度为：

其中，表示不超过(j+1)/2的最大整数；

假设在控制区间内，分别为第l-1次和第l次所获得的最优控制参数值；如果以下条件满足：

其中，ε_uv0为给定阈值，则令

s_2k-1＝0且s_2k＝0 (17)

对于Δ^l'中的控制节点如果在下一次迭代中将其保留，需满足：

其中，r_su0为给定系数，为平均灵敏度，其定义如下：

如果式(18)不满足，则将该控制节点消除；

当控制节点和都被消除时，如果以下条件满足

其中，给定系数r_sl∈(0,r_su]、ε_uh0，则控制节点也应该被消除；

经过以上控制网格二等分以及控制节点消除步骤，控制网格Δ^l'作为下一次迭代的控制网格Δ^l+1；

所述DCS产生流量控制阀门开度指令的过程如下：

步骤B1：信息采集模块获取工程师指定的生产过程持续时间以及冷却剂流速控制要求；

步骤B2：初始化模块运行，设置初始控制网格数目p、冷却剂流速控制策略的初始猜测值设定常数值ρ≥0、δ0、ε_uv0、ε_uh0、r_su0、r_sl∈(0,r_su]，设置最大迭代次数l^max≥1以及终止误差tol_J0，并令迭代计数l＝0；

步骤B3：约束条件处理模块将活塞流管式反应器中目标产品的生产过程数学模型进行转换；

步骤B4：控制向量参数化模块采用分段常量策略来表示冷却剂流速控制曲线，如果l＝0，则将控制时域等分为p段而得到当前控制网格，并令所有控制参数值为否则，采用Δ^l作为当前控制网格，每个控制子区间内的参数值为对应控制时域内的值；

步骤B5：NLP问题求解模块中的序列二次规划求解模块运行，并且通过联立微分方程组求解模块获取目标函数值以及目标函数对控制参数向量的一阶梯度信息，最终得到当前控制网格下的目标函数最优值J^*l以及相应的最优控制参数

步骤B6：终止条件判断模块运行，对于l0，如果l＝l^max或

则执行步骤B8，否则，执行步骤B7；

步骤B7：自适应控制节点分配模块运行，获得新的控制网格Δ^l+1，令迭代计数l＝l+1，并转到步骤B4；

步骤B8：控制指令输出模块将获得的最优冷却剂流速控制策略输出。