【文章內(nèi)容簡介】 ,物料傳質(zhì)所需的時(shí)間不同,導(dǎo)致每個(gè)槽控制量輸出到末槽分解率改變需要幾十分鐘甚至數(shù)個(gè)小時(shí),時(shí)間長且各不相同,呈現(xiàn)出多重大時(shí)滯特性。多重大時(shí)滯的存在,造成末槽分解率信息無法實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的反饋給控制器,難以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)指標(biāo)的閉環(huán)控制。并且多個(gè)控制點(diǎn)的設(shè)置形成多個(gè)回路,不同控制回路間存在關(guān)聯(lián)耦合。當(dāng)?shù)V源改變或外界干擾引起生產(chǎn)過程穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)改變時(shí),由工人調(diào)節(jié)到新的穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)需較長時(shí)間。長時(shí)間的工礦不穩(wěn)造成生產(chǎn)指標(biāo)波動(dòng)大,產(chǎn)品質(zhì)量不合格。因此,研究碳分過程的解耦控制、時(shí)滯參數(shù)辨識、時(shí)間對應(yīng)參數(shù)自調(diào)整控制方法等問題,對企業(yè)增產(chǎn)增效,提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。論文在深入分析碳分過程工藝和反應(yīng)機(jī)理的基礎(chǔ)上,建立了碳分過程多重時(shí)滯動(dòng)態(tài)模型,提出了一種多變量時(shí)滯過程的解耦Smith控制方法,基于改進(jìn)互相關(guān)函數(shù)和基于時(shí)效關(guān)聯(lián)分析矩陣的多重時(shí)滯參數(shù)辨識方法。在此基礎(chǔ)上,針對多重大時(shí)滯系統(tǒng)難以閉環(huán)穩(wěn)定控制的問題,提出了時(shí)間對應(yīng)參數(shù)自調(diào)整控制方法和基于工藝指標(biāo)分解的分散控制策略,并將其應(yīng)用到碳分過程實(shí)際生產(chǎn)中,取得了較好的效果。論文主要研究工作及創(chuàng)新性成果如下：(1)建立了碳分過程的多重時(shí)滯動(dòng)態(tài)反應(yīng)模型。在分析碳分過程運(yùn)行機(jī)理和生產(chǎn)工藝的基礎(chǔ)上,根據(jù)工業(yè)過程中連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的建模方法,基于物料平衡原理建立碳分過程的動(dòng)態(tài)模型,該模型體現(xiàn)了碳分過程關(guān)聯(lián)、多重時(shí)滯、非線性的特點(diǎn)。(2)針對實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中常見的多輸入多輸出時(shí)滯系統(tǒng),用傳遞函數(shù)矩陣表示輸入、輸出之間的耦合關(guān)系,提出一種基于伴隨矩陣的解耦器設(shè)計(jì)方法。通過對解耦后對象的幅頻和相頻特性分析,獲得對象的簡化一階數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合Smith預(yù)估控制結(jié)構(gòu)閉環(huán)特征方程的特點(diǎn),提出基于Butterworth濾波器極點(diǎn)配置原理的PI控制器設(shè)計(jì)方法。考慮被控過程參數(shù)和執(zhí)行機(jī)構(gòu)等不確定性,分析了系統(tǒng)保證魯棒穩(wěn)定性的充要條件。最后通過仿真驗(yàn)證了所提方法的有效性并分析了該方法應(yīng)用于碳分過程的可行性。(3)為了解決碳分過程的多重時(shí)滯辨識難題,分別提出了基于改進(jìn)互相關(guān)函數(shù)和基于時(shí)效關(guān)聯(lián)分析矩陣的多重時(shí)滯參數(shù)辨識方法。對于工業(yè)過程中受控制信號影響的多個(gè)變量,選擇一個(gè)參考變量,考慮其它各變量和參考變量之間的相關(guān)性,基于有固定采樣周期的工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù),通過計(jì)算兩個(gè)變量的數(shù)據(jù)組在不同相對時(shí)延對應(yīng)的互相關(guān)矩陣的奇異值,其最大奇異值對應(yīng)的相對時(shí)延即為所求時(shí)滯。另一方面,從多重時(shí)滯序列的角度出發(fā),考慮由多個(gè)變量之間的不同時(shí)滯組成的時(shí)滯序列對應(yīng)的數(shù)據(jù)矩陣,定義時(shí)效關(guān)聯(lián)分析矩陣,并用其H。范數(shù)定量地描述數(shù)據(jù)矩陣內(nèi)部的關(guān)聯(lián)關(guān)系,其最大H∞范數(shù)對應(yīng)的時(shí)滯序列即為所求多重時(shí)滯。比較分析兩種多重時(shí)滯辨識方法,將其分別應(yīng)用于碳分過程多重時(shí)滯辨識,在此基礎(chǔ)上計(jì)算了碳分過程模型參數(shù)并校驗(yàn)了時(shí)滯辨識結(jié)果。(4)針對大時(shí)滯系統(tǒng)閉環(huán)穩(wěn)定控制困難的問題,提出了一種時(shí)間對應(yīng)參數(shù)自調(diào)整控制策略。首先討論了幾類傳統(tǒng)方法對滯后時(shí)間長達(dá)幾十分鐘系統(tǒng)的控制效果,分析其難以閉環(huán)穩(wěn)定控制的根本原因是時(shí)滯很大導(dǎo)致控制量和輸出反饋量在時(shí)間上嚴(yán)重不對應(yīng)。通過引入大時(shí)滯系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)等效系統(tǒng),協(xié)調(diào)控制量和反饋量間正確的時(shí)間對應(yīng)關(guān)系,再用脈沖響應(yīng)等效系統(tǒng)的輸出反饋量和設(shè)定值之間的偏差修正脈沖響應(yīng)系數(shù)和PID控制器參數(shù)以實(shí)現(xiàn)在線調(diào)整。最后分析了該控制方法的穩(wěn)定性并仿真對比證明了所提方法的優(yōu)越性。(5)針對碳分過程多重大時(shí)滯系統(tǒng)的控制問題,提出了基于工藝指標(biāo)分解的分散控制策略。將末槽分解率工藝指標(biāo)分解為各槽的分解率梯度,以二氧化碳?xì)怏w通入量為優(yōu)化目標(biāo),采用遺傳算法求解動(dòng)態(tài)約束優(yōu)化問題以獲得分解率梯度優(yōu)化設(shè)定值,從而將碳分過程多重大時(shí)滯系統(tǒng)控制分解為每個(gè)槽的大時(shí)滯對象控制。運(yùn)用時(shí)間對應(yīng)參數(shù)自調(diào)整控制方法對碳分過程各槽大時(shí)滯系統(tǒng)進(jìn)行分散控制,仿真和工業(yè)應(yīng)用結(jié)果表明所提方法能較好地解決碳分過程的控制問題。文獻(xiàn)（4）：文獻(xiàn)篇名：Improving the reliability of heuristic multiple fault diagnosis via the ECbased Genetic Algorithm譯：通過電子商務(wù)中基于遺傳算法的改進(jìn)啟發(fā)式多故障診斷的可靠性著者姓名：Walter D. Potter, John A. Miller, Bruce E. Tonn, Ravi V. Gandham, Chito N. Lapena 著者單位及地址：1. Artificial Intelligence Programs, Department of Computer Science, GSRC 111, University of Georgia, 30602, Athens, GA 2. Artificial Intelligence Programs, Department of Computer Science, University of Georgia, 30602, Athens, GA 3. Oak Ridge National Laboratory, UK 4. Department of Computer Science, University of Georgia, 30602, Athens, GA 5. Artificial Intelligence Programs, University of Georgia, 30602, Athens, GA 期刊名稱：Applied Intelligence 卷號：Volume 2期號：Issue 1頁碼： pp 523文摘：Engineered Conditioning (EC) is a Genetic Algorithm operator that works together with the typical genetic algorithm operators: mate selection, crossover, and mutation, in order to improve convergence toward an optimal mul