[发明专利]系统建模优化方法及存储介质

权利要求书

1.一种系统建模优化方法，其特征在于，包括步骤，分析对象系统的行为特征，所述对象系统为化工流程，选择输出变量为流程生产利润y₁和产品转化率y₂，输入变量为原料流量x₁、原料与氢气比例x₂、主精馏塔压力x₃、主反应器温度x₄和压力x₅，确定每个输入变量的取值范围，获取输入、输出数据集；

针对每个输出变量，确定其高维近似模型为，

式(1)中，N为输入变量x的个数，K为输入变量x的最大阶数，i和i’表示每一个具体变量x，k和k’表示每变量x的阶数，模型参数包括：C、A_i,k和B_{i,i′,k,k′}，其中，C表示对输出变量y的零阶响应；A_i,k指输入变量x_i单独作用时对输出变量y的影响；B_{i,i′,k,k′}是输入变量x_i和x_i’耦合作用时对输出变量y的影响，其中，

流程生产利润y₁的高维近似模型：

流程产品转化率y₂的高维近似模型：

求解高维近似模型中的待定参数，使得在设定的高维近似模型误差范围内，模型预测值与输入、输出数据集的误差最小；具体包括步骤：

建立基于高维近似模型的输出变量预测值y与输入变量x之间的线性优化模型，式(2)-式(7)，

其中下标n表示每一组数据，N为数据的组数，

约束高维近似模型的误差范围σ；引入两个不小于0的变量ya_n和yb_n，y^*_n为输出变量的样本值；

0≤ya_n≤σ，n∈N (5)

0≤yb_n≤σ，n∈N (6)

建立线性优化的目标值r，使预测值与数据样本值的误差ya_n+yb_n最小，如式(7)；

设置误差范围σ，输入变量x的初始阶数K＝1；

求解建立的线性优化模型：判断线性优化模型否有解；若有解，输出结果，算法停止；无解，则进入下述步骤：

增加输入变量x的阶数，令K＝K+1；返回重新求解更新变量x阶数后的线性优化问题；

基于求解得到的高维近似模型对对象系统的行为特征进行优化。

2.根据权利要求1所述的系统建模优化方法，其特征在于，还包括步骤，对象系统数据采集。