《複雜工業全流程分層混合最佳化控制方法研究》是依託東北大學，由何大闊擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：複雜工業全流程分層混合最佳化控制方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：何大闊
- 依託單位：東北大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
隨著科學技術進步，生產工藝和生產工序越來越複雜，逐步向連續化和大型化發展。研究如何實現複雜工業生產全流程最佳化控制對於企業實現高效低耗具有重要意義。針對目前基於模型方法難以分層決策、基於數據方法因缺乏實際數據而難以實現等問題，本項目提出複雜工業全流程分層混合最佳化控制方法，包括：全流程分層混合最佳化控制總體結構與框架；研究針對基於模型分層決策問題的基於產出與最低消耗模型的指標相關關係描述及決策方法，研究針對數據缺乏的基於實際與仿真數據相結合的混合數據建模方法、基於混合數據關聯分析的數據補償方法，研究面向大規模流程的基於工藝先驗知識分塊的全流程指標最佳化計算方法，考慮模型誤差的基於指標模型修正的全流程指標決策方法，求解全流程最佳化控制問題的高效智慧型最佳化算法等；以某典型複雜工業生產流程為背景進行仿真和套用驗證。本項目申請將為多工序複雜工業全流程最佳化控制提供新的理論與方法，為其實際套用奠定理論與方法基礎。
結題摘要
隨著科學技術進步，生產工藝和生產工序越來越複雜，逐步向連續化和大型化發展。研究如何實現複雜工業生產全流程最佳化控制對於企業實現高效低耗具有重要意義。針對目前基於模型方法難以分層決策等問題，本項目對複雜工業全流程分層最佳化控制相關理論與方法進行了研究，並取得如下主要研究進展：首先，確定並建立複雜工業生產全流程分層最佳化控制總體結構與框架；在全流程分層最佳化控制總體結構框架下，依據分層決策思想，提出基於最小消耗模型的全流程分層最佳化控制方法；針對大規模複雜工業生產流程最佳化問題，提出了基於操作變數耦合關係分解的全流程最佳化方法、基於工序質量指標耦合關係分解的全流程分層最佳化方法；在基於模型的全流程最佳化方法基礎上，提出了基於數據的全流程最佳化補償方法、模型失配條件下的工序最佳化控制與補償方法以及高效智慧型最佳化算法等一系列切實可行的全流程分層最佳化理論、策略與方法，並進行了一些典型複雜工業生產流程最佳化控制套用基礎研究，為複雜工業全流程最佳化控制的實際套用與推廣奠定理論與方法基礎。項目達到預期研究目標，並較好地完成了預期研究成果。 本項目提出的基於最小消耗模型的全流程分層最佳化方法將全流程最佳化問題分解為指標最佳化與過程迴路設定最佳化兩級決策問題，有效地解決了基於模型方法難於實現分層決策的難題。同時，通過本項目的研究，疏理與凝鍊出一系列更高層次的科學與技術問題，為複雜工業生產全流程最佳化控制理論與技術的進一步發展提供了方向與目標，對於該領域的研究與發展具有重要作用。 本項目經過四年的研發工作，取得了一系列研究成果，共發表學術論文27篇，其中，SCI檢索源期刊論文13篇，國內一級期刊論文3篇，EI檢索20篇，並全部標註國家自然科學基金資助；申請或授權發明專利4項；培養博士研究生3名，碩士研究生7名；參加包括IEEE CASE、CAC等學術會議與學術交流20人次；邀請外籍專家來華講學1人次，邀請國外訪問學者1人次。
