[发明专利]一种基于精确惩罚优化的间歇反应釜控制系统

摘要

本发明公开了一种基于精确惩罚优化的间歇反应釜控制系统，由间歇反应釜本体、间歇反应釜端的温度传感器、模数转换器、现场总线网络、DCS、主控室温度及产品浓度状态显示、温度控制阀门端的数模转换器、温度控制阀门构成；控制室工程师指定生产过程的持续时间、反应釜中物料的初始浓度状态、需要提高浓度的目标产品后，DCS执行内部的精确惩罚优化方法，计算出使目标产物浓度最大的温度控制策略并转换为温度控制阀门的开度指令，通过现场总线网络发送给温度控制阀门端的数模转换器，使温度控制阀门执行相应动作；间歇反应釜端的温度传感器实时采集反应釜温度，使控制室工程师随时掌握生产过程；本发明能够最大化目标产品的浓度，实现挖潜增效。

主权项

一种基于精确惩罚优化（Exact Penalty Optimization，简称EPO）方法的间歇反应釜控制系统，能够对反应釜进行温度自动控制，以提高目标产品的浓度。其特征在于：由间歇反应釜本体、间歇反应釜端的温度传感器、模数转换器、现场总线网络、DCS、主控室温度及产品浓度状态显示、温度控制阀门端的数模转换器、温度控制阀门构成。所述系统的运行过程包括：步骤A1：控制室工程师指定生产过程的持续时间、反应釜中物料的初始浓度状态、需要提高浓度的目标产品；步骤A2：DCS执行内部的精确惩罚优化方法，计算出使目标产物浓度最大的温度控制策略；步骤A3：DCS将计算获得的温度控制策略转换为温度控制阀门的开度指令，通过现场总线网络发送给温度控制阀门端的数模转换器，使温度控制阀门根据收到的控制指令相应动作；步骤A4：间歇反应釜端的温度传感器实时采集反应釜温度，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、DAE求解模块、收敛性判断模块、ρ更新模块、非线性规划问题（Non‑linear Programming，简称NLP）求解模块、控制指令输出模块。其中信息采集模块包括生产过程持续时间采集、目标产品采集、温度控制要求采集三个子模块，NLP求解模块包括寻优方向计算、寻优步长计算、NLP收敛性判断三个子模块。所述DCS产生温度控制阀门开度指令的精确惩罚优化方法，运行步骤如下：步骤B1：信息采集模块（1）获取工程师指定的生产过程持续时间、需要最 大化浓度的目标产品、以及温度控制要求。执行从步骤B2开始的精确惩罚优化方法；步骤B2：初始化模块（2）开始运行，设置生产过程时间的分段数、温度控制策略的初始猜测值T(k)(t)，设定计算精度tol，将迭代次数k置零；步骤B3：通过DAE求解模块（3）获取本次迭代的目标函数值J[T(k)(t)]和约束函数值。当k=0时跳过步骤B4直接执行步骤B5；步骤B4：如果J[T(k)(t)]与上一次迭代的目标函数值J[T(k‑1)(t)]的绝对值之差小于精度tol，则判断收敛性满足，并将本次迭代的温度控制策略转换为温度控制阀门开度指令输出；如果收敛性不满足，则继续执行步骤B5；步骤B5：增大惩罚因子ρ，再用T(k)(t)的值覆盖T(k‑1)(t)的值，并将迭代次数k增加1；步骤B6：NLP求解模块（6）利用在步骤B3中获得的目标函数值和约束函数值，通过计算寻优方向和寻优步长，获得比T(k‑1)(t)更优的新温度控制策略T(k)(t)。该步骤执行完成后再次跳转至步骤B3，直至收敛性判断模块（4）满足为止。所述的ODE求解模块，采用的方法为四步Adams方法，计算公式为： x ( t i + 1 ) = x ( t i ) + h 24 { 55 F [ T ( t i ) x ( t i ) , t i ] - 59 F [ T ( t i - 1 ) x ( t i - 1 ) , t i - 1 ] + 37 F [ T ( t i - 2 ) x ( t i - 2 ) , t i - 2 ] - 9 F [ T ( t i - 3 ) x ( t i - 3 ) , t i - 3 ] } 其中t表示时间，ti表示Adams方法选择的控制过程中某一时间点，ti‑1表示Adams方法选择的控制过程中ti的前一时间点，ti+1表示Adams方法选择的控制过程中ti的后一时间点，以此类推。积分步长h为任意两相邻时间点之差。x(ti)是表示反应釜中在ti时刻的产品浓度，T(ti)表示反应釜在ti时刻的加热温度。所述的NLP求解模块，采用如下步骤实现：步骤C1：将温度控制策略T(k‑1)(t)作为向量空间中的某个点，记作P1，P1对应的目标函数值就是J[T(k‑1)(t)]；步骤C2：从点P1出发，根据选用的NLP算法构造向量空间中的一个寻优方向d(k‑1)和步长α(k‑1)步骤C3:通过式T(k)(t)=T(k‑1)(t)+α(k‑1)d(k‑1)构造向量空间中对应u(k)的另外一个点P2，使得P2对应的目标函数值J[T(k)(t)]比J[T(k‑1)(t)]更优。