[发明专利]基于ELM-ADHDP的复杂分离过程优化方法

说明书

本发明公开了基于ELM‑ADHDP的复杂分离过程优化方法，本发明把ELM‑ADHDP算法引入复杂分离过程中，在统计、分析生产过程的真实数据的基础上，建立输出量的预测模型；用极限学习机预测模型网络参数的初始值，然后对该预测模型进行学习训练，得到稳定的预测模型网络；在训练好的预测模型网络的基础上建立基于改进的ADHDP的参数优化策略，提出复杂分离过程中优化的对象，根据优化的最优性能指标确定优化量值，为复杂分离过程提供工艺优化策略。

技术领域

本发明涉及复杂分离过程工艺条件优化技术领域，具体为基于ELM-ADHDP的复杂分离过程优化方法。

背景技术

基于刮膜蒸发技术的复杂分离过程具有操作温度低、分离压强低、受热时间短等特点，适用于高沸点、热敏、高粘度物质的提取、分离和精制，在诸如精细化工、药品、香精、食用添加剂、石化实际工程领域的应用中，具有常规分离技术无法比拟的优势。复杂分离过程与传统分离技术相比，其工艺参数更加难以控制。刮膜蒸发技术是利用轻重分子平均自由程的不同进行分离的，所以选择适宜的温度和真空度，能够降低分子之间的触碰几率，避免了部分轻分子在向冷凝面运动的过程中因碰撞破坏被分离物的结构，使被提取物保持自身原有的天然特性；而刮膜蒸发器的进料速率以及刮膜电机转速决定了被分离物形成头波的液膜厚度以及不断的更新和补充蒸发表面液膜，适当的进料速率和刮膜电机转速能增强对蒸发面积的利用，有效提高分离提取效率。所以，在复杂分离过程中，蒸发温度、真空度以及刮膜电机转速和进料速度是影响分离效果的关键参数，能否准确确定这些工艺参数，将直接影响产品的质量和生产效率。

复杂分离过程无法建立准确的数学模型，大多采用经验参数，缺少科学依据。本发明采用基于改进的执行依赖启发式动态规划算法实现工艺参数优化，根据产品的指标要求(纯度和得率)，运用该算法获得最佳工艺参数值。在基于刮膜蒸发技术的复杂分离过程中，由于蒸发温度、真空度以及刮膜电机转速和进料速度是影响分离产物指标的最重要工艺参数，也是分离过程中需要精确控制的四个量。本发明以分离产物的得率和纯度为最优目标，基于改进的执行依赖启发式动态规划，优化蒸发温度、真空度、刮膜电机转速和进料速度四个关键工艺参数，该方法对于实际生产具有很好的指导意义。

发明内容

本发明的目的在于提供基于ELM-ADHDP的复杂分离过程优化方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于ELM-ADHDP的复杂分离过程优化方法，包括以下步骤：

步骤一：将复杂分离过程同一时刻下的蒸发温度、真空度、刮膜电机转速和进料速度四个对分离过程影响最大的工艺参数和产品指标的值作为输入量M(k)＝[u₁(k),u₂(k),u₃(k),u₄(k),x₁(k),x₂(k)]，其中，u₁(k)、u₂(k)、u₃(k)、u₄(k)分别是输入量中的蒸发温度、真空度、刮膜电机转速和进料速度，将分离产物的得率和纯度也作为输入量x(k)＝[x₁(k),x₂(k)]，将x(k+1)＝[x₁(k+1),x₂(k+1)]作为输出量，其中，x₁(k)、x₂(k)分别是分离产物的得率和纯度，确立一个在同一时刻下输入量u与输出量x具有映射对应关系的实验数据组；在分离过程稳态进行的情况下，在不同时刻提取并记录n个具有上述映射关系的实验数据组，将这些实验数据组作为实验样本，存入实验样本数据库中；