[发明专利]一种基于自适应优化控制节点的间歇反应器最优控制系统

摘要

本发明公开了一种基于自适应优化控制节点的间歇反应器最优控制系统，该系统由间歇反应器本体、间歇反应器端的液相流量计、模数转换器、现场总线网络、DCS、主控室进料速率显示、流量控制阀门端的数模转换器、流量控制阀门构成。控制室工程师指定生产过程持续时间和进料速率控制要求后，DCS得到使目标产品产量最大化的进料速率控制策略并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端的数模转换器，使流量控制阀门根据收到的控制指令相应动作，液相流量计实时采集反应器进料速率并回送给DCS，使控制室工程师随时掌握生产过程。本发明能够最大化间歇反应器中目标产品的产量，实现挖潜增效。

主权项

一种基于自适应优化控制节点的间歇反应器最优控制系统，能够对间歇反应器进料速率进行自动最优控制，以提高目标产品的产量。其特征在于：由间歇反应器本体、间歇反应器端的液相流量计、模数转换器、现场总线网络、DCS、主控室进料速率显示、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进料速率控制要求；步骤A2：DCS执行内部的自适应优化控制节点最优控制方法，计算出使目标产品产量最大化的进料速率控制策略；步骤A3：DCS将得到的进料速率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控制指令做出相应动作；步骤A4：间歇反应器端的液相流量计实时采集间歇反应器进料速率，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、非线性规划(Nonlinear Programming，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、时间尺度转换模块、控制指令输出模块。间歇反应器中目标产品的生产过程可以描述为：x·(t)=f[t,x(t),u(t)]x(t0)=x0G[t,x(t),u(t)]≤0ul≤u(t)≤uut0≤t≤tf---(1)]]>其中t表示时间，t0表示生产过程开始时间，tf表示生产过程结束时间；被称为状态变量，表示间歇反应器中物料浓度或相关参数，x0是其初始值，是其一阶导数；u(t)表示间歇反应器的进料速率，ul、uu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或相关参数、进料速率建立的约束条件。假设以Φ[x(tf)]表示目标产品的最终产量，则使该产品产量最大化的数学模型可表示为：minJ[u(t)]=Φ[x(tf)]s.t.x·(t)=f[t,x(t),u(t)]x(t0)=x0G[t,x(t),u(t)]≤0ul≤u(t)≤uut0≤t≤tf---(2)]]>其中J[u(t)]表示控制目标，由进料速率u(t)决定。信息采集模块包括生产过程持续时间采集、进料速率控制要求采集两个子模块。约束条件处理模块用于处理数学模型(2)中的约束条件可将数学模型转换为：其中，Gi(i＝1,2,...,ng)为的第i个分量，ρ≥0为惩罚因子，δ>0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)可转化为：minJ=Φ‾[x‾(tf)]=-Φ[x(tf)]+xnx+1(tf)s.t.x‾·(t)=f‾[t,x‾(t),u(t)]x‾(t0)=x‾0ul≤u(t)≤uut0≤t≤tf---(6)]]>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进料速率控制，具体如下：假设整个控制时域[t0,tf]被划分为p(p>0)个控制子区间[tk‑1,tk)(k＝1,2,...,p)，并且t0<t1<…<tp‑1<tp＝tf                (7)这样，u(t)可表示为：u(t)=Σk=1pu^kχk(t)---(8)]]>其中，为常数，表示u(t)在控制子区间[tk‑1,tk)内的参数值，χk(t)为单位开关函数，其定义如下：从而，进料速率控制参数可由向量表示。NLP问题求解模块包括序列二次规划(Sequential Quadratic Programming，SQP)求解、联立微分方程组求解两个子模块。联立微分方程组包括方程组x‾·(t)=f‾[t,x‾(t),u^]x‾(t0)=x‾0---(10)]]>和方程组S·(t|u^)=∂f‾[t,x‾(t|u^),u^]∂x‾(t|u^)S(t|u^)+∂f[t,x‾(t|u^),u^]∂u^S(t0|u^)=0---(11)]]>其中，x‾(t|u^)=x‾0+∫t0tff‾[t,x‾(t|u^),u^]dt---(12)]]>S(t|u^)=∂x‾(t|u^)∂u^---(13)]]>利用四阶Runge‑Kutta算法求解联立微分方程组(10)、(11)，可以得到数学模型(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：∂J∂u^=∂Φ[x‾(t|u^)]∂x‾(t|u^)S(t|u^)|t=tf---(14)]]>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△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：|u^T*l-u^T*l-1|<ϵuv---(16)]]>其中，εuv>0为给定阈值，则令s2k‑1＝0且s2k＝0               (17)对于△l'中的控制节点如果在下一次迭代中将其保留，需满足：或其中，rsu>0为给定系数，为平均灵敏度，其定义如下：s‾=12pΣj=12psj---(19)]]>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，如果以下条件满足且其中，给定系数rsl∈(0,rsu]、εuh>0，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等步骤，控制网格△l'可作为下一次迭代的控制网格△l+1。时间尺度转换模块是将当前数学模型(6)转换到一个新的时间尺度上，以便于对自适应控制节点分配模块得到的控制网格进行优化，具体如下：对于一个新插入的控制节点如果满足或其中，给定系数rss≥rsu，则该控制节点被认为是重要控制节点。这样，控制子区间和被认为是重要控制子区间，其长度可当作变量进行优化，以找到控制节点的最优位置。假设经过自适应控制节点分配模块调整后，整个控制时域存在P个控制子区间[tk‑1,tk)(k＝1,2,…,P)，每个控制子区间的长度用θk表示，且其初始值为θk0=tk-tk-1---(22)]]>对于其中的非重要控制子区间，其长度为定值，不必优化。对于其中的重要控制子区间，根据其连续情况，假设可分为R(R≥1)部分，第r(1≤r≤R)部分包含nr(nr≥2)个连续控制子区间，且其所有控制子区间的长度满足：θkr+θkr+1+...+θkr+nr-1=θkr0+θkr+10+...+θkr+nr-10θkr,θkr+1,...,θkr+nr-1≥0---(23)]]>引入时间尺度转换函数如下：其中，τ为新的时间变量，表示不超过τ的最大整数。这样，数学模型(6)在新的时间尺度上可被转换为：其中，x~(τ)=x‾[t(τ)]=x‾(t)u~(τ)=u[t(τ)]=u(t)f~[τ,x~(τ),u~(τ)]=f{t(τ),x‾[t(τ)],u[t(τ)]}=f[t,x‾(t),u(t)]---(26)]]>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进料速率控制要求；步骤B2：初始化模块运行，设置初始控制网格数目p、进料速率控制策略的初始猜测值设定常数值ρ≥0、δ>0、εuv>0、εuh>0、rsu>0、rsl∈(0,rsu]、rss≥rsu，设置最大迭代次数lmax≥1以及终止误差tolJ>0，并令迭代计数l＝0；步骤B3：约束条件处理模块将间歇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进料速率控制曲线，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△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SQP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l>0，如果l＝lmax或|J*l-J*l-1J*l|≤tolJ---(27)]]>则执行步骤B10，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△l+1；步骤B8：令迭代计数l＝l+1，如果l＝lmax，则执行步骤B9，否则，转到步骤B4；步骤B9：时间尺度转换模块将数学模型转换到新时间尺度上，转到步骤B4；步骤B10：控制指令输出模块将获得的最优进料速率控制策略输出。