【摘 要】
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理论研究与工程实践表明,模型预测控制面向处理复杂化工过程的非线性、大时滞等特性是一种有效的方法。然而,其预测模型的建立通常需要进行现场的在线测试、而影响正常生产;另外,化工过程由于受到原料状况以及调度策略的改变、产生多种操作工况,这会使得单一工况的预测模型出现较大偏差,从而降低模型预测控制的性能。针对以上问题,论文研究了一种基于数据深度学习的化工过程多工况模型预测控制方法（MC-MPC）,所完成的
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理论研究与工程实践表明,模型预测控制面向处理复杂化工过程的非线性、大时滞等特性是一种有效的方法。然而,其预测模型的建立通常需要进行现场的在线测试、而影响正常生产;另外,化工过程由于受到原料状况以及调度策略的改变、产生多种操作工况,这会使得单一工况的预测模型出现较大偏差,从而降低模型预测控制的性能。针对以上问题,论文研究了一种基于数据深度学习的化工过程多工况模型预测控制方法（MC-MPC）,所完成的主要工作和取得的成果如下:1.面向建立多工况预测模型,采用莱文斯坦（Levenshtein）距离作为时序数据相似度,采用层次凝聚聚类方法从化工过程历史数据中识别不同工况数据;选择回声状态网络（ESN）作为数据深度学习网络,建立了并行ESN的化工过程多工况预测模型,可以对化工过程的多操作工况进行未来响应预测;进行了实例研究,验证了方法的有效性。2.对Levenberg-Marquardt（LM）算法进行了改进,设计了MPC的优化目标函数,建立了基于改进LM算法的模型预测控制滚动优化算法,可以在不同操作工况下获得最优控制策略;此外,还设计了模型匹配和无扰动切换机制,实现不同工况预测模型之间的准确切换以及控制策略的平稳过渡;进行了实例研究,验证了方法的有效性。3.将所提出的MC-MPC方法应用于乙醇-水精馏塔模拟仿真控制对象,以精馏塔的灵敏板温度作为被控变量,底层塔板温度的设定点为操纵变量;对乙醇-水精馏塔过程的历史数据使用层次凝聚聚类识别多工况操作数据,建立并训练ESN多工况预测模型;建立了基于LM算法的多工况模型预测控制器,实现对乙醇-水精馏塔灵敏板温度的有效控制。与传统的MPC方法相比,提出的方法在预测模型建立和多工况操作环境方面具有明显的工程应用优势。
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