流程對(duì)象建模方法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、現(xiàn)代流程工業(yè)的一個(gè)重要特點(diǎn)是向大型化和綜合自動(dòng)化方向發(fā)展。流程工業(yè)綜合自動(dòng)化通過(guò)集成過(guò)程控制，經(jīng)營(yíng)管理，計(jì)劃調(diào)度和市場(chǎng)銷售等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)全局，局部各級(jí)優(yōu)化，以最短的周期，最小的成本產(chǎn)生最大的經(jīng)濟(jì)效益。 Babnde A.Ogunnaikeatu講述了現(xiàn)代流程工業(yè)面臨的五大問(wèn)題：在線測(cè)量，嚴(yán)重的非線性，控制系統(tǒng)的建模和辨識(shí)，為仿真和執(zhí)行機(jī)構(gòu)的訓(xùn)練而進(jìn)行的建模，過(guò)程檢測(cè)和故障診斷。其中，一個(gè)重要問(wèn)題就是弄清楚系統(tǒng)的運(yùn)作機(jī)制，建立系統(tǒng)的描述

2、模型，以便進(jìn)行嚴(yán)格的科學(xué)管理和規(guī)劃。
　　 在流程工業(yè)中，水泥工業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)之一，也是能耗較大的工業(yè)之一，其工藝特征也表現(xiàn)出明顯的流程生產(chǎn)特性。與化工企業(yè)相比，水泥生產(chǎn)過(guò)程的不可控性，特別是對(duì)象的不可控因素因其物料的制備和煅燒過(guò)程的復(fù)雜性而非常難以分析。60年代末，隨著電子計(jì)算機(jī)及其計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，運(yùn)用計(jì)算機(jī)來(lái)求解工程問(wèn)題的最優(yōu)方案，已逐漸成為解決實(shí)際設(shè)計(jì)問(wèn)題的重要手段。它不僅大大提高了解決問(wèn)題的效率和可靠性，而且

3、解決了許多過(guò)去認(rèn)為不可求解的實(shí)際問(wèn)題。特別是近些年來(lái)，隨著世界經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展的不斷深入，各國(guó)流程工業(yè)更是以迅猛的速度增長(zhǎng)，同時(shí)，流程工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程具有高度的復(fù)雜性、強(qiáng)關(guān)聯(lián)性、非線性、以及不確定性特點(diǎn)。生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大勢(shì)必進(jìn)一步增加生產(chǎn)過(guò)程參數(shù)的復(fù)雜性以及參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)性。目前對(duì)流程工業(yè)的研究主要集中在過(guò)程優(yōu)化控制上，而忽略了過(guò)程優(yōu)化控制需要用到的參數(shù)的選擇問(wèn)題，參數(shù)選擇的恰當(dāng)與否對(duì)過(guò)程優(yōu)化控制的效果有直接的影響。
　　 基于以上對(duì)流

4、程工業(yè)的分析，本課題以新型干法水泥生產(chǎn)線為研究對(duì)象，主要研究對(duì)象是把預(yù)分解爐、回轉(zhuǎn)窯和篦冷機(jī)作為一個(gè)整體進(jìn)行研究，建立其生產(chǎn)過(guò)程模型。其中預(yù)分解爐的主要負(fù)責(zé)水泥生料的分解，生料在分解爐的分解率可達(dá)到90％-95％：從分解爐出來(lái)的物料由窯尾進(jìn)入窯體，回轉(zhuǎn)窯一方面使未分解的生料進(jìn)一步分解，另一方面使水泥生料煅燒為水泥熟料；水泥熟料由回轉(zhuǎn)窯的窯頭流向篦冷機(jī)的篦床后進(jìn)行冷卻，所以預(yù)分解爐、回轉(zhuǎn)窯和篦冷機(jī)三個(gè)工藝過(guò)程是一個(gè)緊密連接，相互配合的整體

5、，水泥質(zhì)量的好壞不是取決于某一個(gè)生產(chǎn)工藝環(huán)節(jié)，而是依賴于三個(gè)過(guò)程的整體運(yùn)行狀況。因此本課題利用發(fā)展較為成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并且通過(guò)與經(jīng)驗(yàn)豐富的水泥生產(chǎn)專家進(jìn)行交流和溝通，抽取影響這三個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的主要參數(shù)，然后利用本文用到的柔性神經(jīng)數(shù)模型對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行建模。本文在算法實(shí)現(xiàn)上的創(chuàng)新點(diǎn)：傳統(tǒng)的FNT模型的進(jìn)化代數(shù)是一個(gè)固定值，這是沒(méi)有科學(xué)依據(jù)的，最優(yōu)的模型可能在這個(gè)固定值之后出現(xiàn)，也可能在這個(gè)值之前就已經(jīng)出現(xiàn)，這不僅浪費(fèi)時(shí)間

6、也使最優(yōu)的模型隨進(jìn)化代數(shù)的增加而消失。本算法的改進(jìn)之處是用平均誤差率控制進(jìn)化代數(shù)，當(dāng)模型進(jìn)化到最好的時(shí)候即誤差率最小的時(shí)候則停止進(jìn)化。利用此模型可以對(duì)流程工業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程控制參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)篩選，從而找到影響生產(chǎn)過(guò)程的重要參數(shù)，為流程工業(yè)的生產(chǎn)控制提供理論依據(jù)，使流程工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程控制更加具有科學(xué)性和針對(duì)性，取得更好的優(yōu)化控制效果。
　　 在建模的過(guò)程中篩選出對(duì)水泥生產(chǎn)過(guò)程產(chǎn)生影響最大的因素，此建模的過(guò)程的結(jié)構(gòu)優(yōu)化是利用概率增強(qiáng)式程序進(jìn)

7、化(Probabilistic IncrementalProgram Evolution, PIPE)算法進(jìn)行的；然后找出這些主要參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)，最后從它們的關(guān)聯(lián)中找到最優(yōu)的組合方案，即模型的優(yōu)化，此優(yōu)化過(guò)程是利用模擬退火(Simulation Annealing, SA)算法實(shí)現(xiàn)的。通過(guò)此建模過(guò)程不僅可以找到同一生產(chǎn)過(guò)程中參數(shù)之間的關(guān)系，也可以找出不同生產(chǎn)過(guò)程中參數(shù)間的比例關(guān)系。通過(guò)對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行建模和優(yōu)化而達(dá)到穩(wěn)定水泥生產(chǎn)過(guò)程，