專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于idp的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及工業(yè)過(guò)程控制領(lǐng)域，尤其是一種基于IDP(Iterative DynamicProgramming，迭代動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法)的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
工業(yè)過(guò)程系統(tǒng)優(yōu)化是化工過(guò)程設(shè)計(jì)、操作及控制的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。在很多情況下，尤其是動(dòng)態(tài)工業(yè)過(guò)程中，所涉及到的工業(yè)過(guò)程系統(tǒng)優(yōu)化模型是以一組復(fù)雜的大規(guī)模非線性微分方程組來(lái)表示的；對(duì)于這樣的大規(guī)模非線性多維動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)的優(yōu)化來(lái)說(shuō)，如何高效、快捷地尋找到其全局最優(yōu)解是動(dòng)態(tài)優(yōu)化應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。
盡管目前一些通過(guò)間接或直接的方法已經(jīng)能夠?qū)ふ业阶顑?yōu)解，比如控制變量參數(shù)化方法，同步策略方法等，但是很難既可準(zhǔn)確快速地尋找到工業(yè)過(guò)程的最優(yōu)控制曲線，又可尋找到工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)的全局最優(yōu)解。
發(fā)明內(nèi)容為了克服已有工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)的很難既可準(zhǔn)確快速地尋找最優(yōu)解、適用性差的不足，本發(fā)明提供一種能夠準(zhǔn)確快速找到動(dòng)態(tài)非線性工業(yè)過(guò)程的最優(yōu)解、適用性廣的基于IDP的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)及方法。
本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是一種基于IDP的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)，包括與工業(yè)過(guò)程對(duì)象連接的現(xiàn)場(chǎng)智能儀表、DCS系統(tǒng)以及上位機(jī)，所述的DCS系統(tǒng)由數(shù)據(jù)接口、控制站、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成；智能儀表、DCS系統(tǒng)、上位機(jī)依次相連，所述的上位機(jī)包括
初始化處理模塊，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化處理，對(duì)狀態(tài)變量x和控制變量u進(jìn)行初始賦值，采用以下步驟來(lái)完成1)將時(shí)間區(qū)間
分成P小段，(0，t1)，(t1，t2)…(tp-2，tp-1)，(tp-1，tp)；每個(gè)時(shí)間段的長(zhǎng)度取為L(zhǎng)＝tf/P；2)設(shè)定控制變量u的初始可行域r和縮減因子α，取r＝[ulb，uub]，其中上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界；α取在0～1之間，在控制變量的可行域范圍內(nèi)均勻地選取M個(gè)控制變量值，作為控制變量的初值u0；3)將N個(gè)控制變量{u0±[H/(N-1)]×r，H＝2，4，…N-1}，在P個(gè)時(shí)間段上，將狀態(tài)變量方程積分N次，得到一組N×P維的狀態(tài)變量值，作為狀態(tài)變量的初始值；約束處理模塊，用于處理優(yōu)化過(guò)程中不滿(mǎn)足生產(chǎn)條件的變量，采用如下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)1)首先，處理狀態(tài)變量x的終值約束x(ti)≤xi(tf)，取oi＝|xi(tf)-x(ti)|；2)其次，處理狀態(tài)變量x的上下界約束，依照式(1)取pik=[xilb(tk)-xi(tk)]ifxi(tk)≤xilb(tk)0ifxilb(tk)≤xi(tk)≤xiub(tk)[xi(tk)-xilb(tk)]ifxi(tk)>xiub(tk)---(1)]]>其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，ψ，k＝1，...，p；ψ表示狀態(tài)變量上下界約束的個(gè)數(shù)；3)處理控制變量約束，依照式(2)、(3)取
ui(tk)=uilb(tk)ifui(tk)<uilb(tk)ui(tk)ifuilb(tk)≤ui(tk)≤uiub(tk)uilb(tk)ifui(tk)>uiub(tk)---(2)]]> 其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，δ，k＝2，...，p； 是給定值；δ表示控制變量約束的個(gè)數(shù)；4)構(gòu)建一個(gè)增廣的性能指標(biāo)函數(shù)，參見(jiàn)式(4)J=I+(Σi=1ηωioi+Σi=1ψΣk=1Pλipik+Σi=1θΣk=2Pδiqik)---(4)]]>其中，I為工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化目標(biāo)的性能指標(biāo)，ωi，λi，δi分別為懲罰函數(shù)的權(quán)重因子，η，ψ，δ分別為各相應(yīng)約束的數(shù)目；信號(hào)采集模塊，用于設(shè)定每次采集的時(shí)間間隔，采集現(xiàn)場(chǎng)智能儀表的信號(hào)；迭代優(yōu)化模塊，用于尋找最優(yōu)的性能指標(biāo)，采用以下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)從第P段開(kāi)始迭代，即從tf-L到tf時(shí)間，在控制變量允許范圍內(nèi)搜索得到使得性能指標(biāo)J最小的各變量，保存tf-L相應(yīng)的各變量值；再?gòu)牡赑-1時(shí)間段起，即從時(shí)間tf-2L到tf-L，對(duì)于tf-2L的各狀態(tài)點(diǎn)的控制變量，將狀態(tài)方程由tf-2L到tf-L，再?gòu)膖f-L起用距離前段積分終點(diǎn)最近的狀態(tài)點(diǎn)的最優(yōu)控制變量積分tf，由此得到tf-2L段上各狀態(tài)點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)決策值；重復(fù)上述步驟直到第L時(shí)間段，即t0時(shí)間，保存使得增廣的性能指標(biāo)函數(shù)J最優(yōu)的各控制變量的值，從而得到最優(yōu)性能指標(biāo)值和相應(yīng)的控制變量值；判斷分析模塊，用于判斷當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域是否小于設(shè)定的迭代終止的搜索域，所述的當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域通過(guò)式(5)來(lái)計(jì)算得到 ri+1＝α×ri(5)上式中，r為初始可行域，α為縮減因子，α取在0～1之間，i是優(yōu)化迭代次數(shù)，第一步優(yōu)化迭代次數(shù)取1，第二步取2，依此類(lèi)推，當(dāng)前優(yōu)代迭代步是指第i+1次；如小于，則優(yōu)化結(jié)束；否則，將更新的已縮小的可行區(qū)域輸入到迭代優(yōu)化模塊，繼續(xù)進(jìn)行迭代優(yōu)化。
作為優(yōu)選的一種方案所述的上位機(jī)還包括結(jié)果顯示模塊，用于將迭代優(yōu)化模塊所得到的最優(yōu)控制曲線傳給DCS系統(tǒng)，并在DCS系統(tǒng)中顯示所得到的優(yōu)化結(jié)果信息。
一種用所述的基于IDP的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，所述的動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法包括以下步驟(1)、在DCS系統(tǒng)中指定動(dòng)態(tài)優(yōu)化的狀態(tài)變量和控制變量，設(shè)定各變量的上下邊界和DCS采樣周期，并將DCS數(shù)據(jù)庫(kù)中的相應(yīng)的各變量的歷史數(shù)據(jù)、上下邊界值數(shù)據(jù)輸出到上位機(jī)；(2)、在上位機(jī)的判斷分析模塊中，設(shè)定迭代終止的搜索域；(3)、在上位機(jī)中，對(duì)DCS系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化處理，包括對(duì)時(shí)間段、狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行初始賦值，采用以下步驟來(lái)完成3.1)將時(shí)間區(qū)間
分成P小段，(0，t1)，(t1，t2)…(tp-2，tp-1)，(tp-1，tp)；每個(gè)時(shí)間段的長(zhǎng)度取為L(zhǎng)＝tf/P；3.2)設(shè)定控制變量u的初始可行域r和縮減因子α，取r＝[ulb，uub]，其中上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界；α取在0～1之間，在控制變量的可行域范圍內(nèi)均勻地選取M個(gè)控制變量值，作為控制變量的初值u0；3.3)將N個(gè)控制變量{u0±[H/(N-1)]×r，H＝2，4，…N-1}，在P個(gè)時(shí)間段上，將狀態(tài)變量方程積分N次，得到一組N×P維的狀態(tài)變量值，作為狀態(tài)變量的初始值；
(4)、再對(duì)狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行約束處理，采用如下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)4.1)首先，處理狀態(tài)變量x的終值約束x(ti)≤xi(tf)，取oi＝|xi(tf)-x(ti)|；4.2)其次，處理狀態(tài)變量x的上下界約束，依照式(1)取pik=[xilb(tk)-xi(tk)]ifxi(tk)≤xilb(tk)0ifxilb(tk)≤xi(tk)≤xiub(tk)[xi(tk)-xilb(tk)]ifxi(tk)>xiub(tk)---(1)]]>其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，ψ，k＝1，...，p；ψ表示狀態(tài)變量上下界約束的個(gè)數(shù)；4.3)處理控制變量約束，依照式(2)、(3)取ui(tk)=uilb(tk)ifui(tk)<uilb(tk)ui(tk)ifuilb(tk)≤ui(tk)≤uiub(tk)uilb(tk)ifui(tk)>uiub(tk)---(2)]]> 其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，δ，k＝2，...，p； 是給定值；δ表示控制變量約束的個(gè)數(shù)；4.4)構(gòu)建一個(gè)增廣的性能指標(biāo)函數(shù)，參見(jiàn)式(4)J=I+(Σi=1ηωioi+Σi=1ψΣk=1Pλipik+Σi=1θΣk=2Pδiqik)---(4)]]>其中，I為工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化目標(biāo)的性能指標(biāo)，ωi，λi，δi分別為懲罰函數(shù)的權(quán)重因子，η，ψ，δ分別為各相應(yīng)約束的數(shù)目；(5)、將智能儀表所采集的工業(yè)過(guò)程對(duì)象的數(shù)據(jù)傳送到DCS系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中，在每個(gè)采樣周期從DCS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)得到的最新數(shù)據(jù)輸出到上位機(jī)，并在上位機(jī)的初始化模塊中進(jìn)行初始化處理，然后將初始化后的結(jié)果作為迭代優(yōu)化模塊的輸入；
(6)、從第P段開(kāi)始迭代，即從tf-L到tf時(shí)間，在控制變量允許范圍內(nèi)搜索得到使得性能指標(biāo)J最小的各變量，保存tf-L相應(yīng)的各變量值；再?gòu)牡赑-1時(shí)間段起，即從時(shí)間tf-2L到tf-L，對(duì)于tf-2L的各狀態(tài)點(diǎn)的控制變量，將狀態(tài)方程由tf-2L到tf-L，再?gòu)膖f-L起用距離前段積分終點(diǎn)最近的狀態(tài)點(diǎn)的最優(yōu)控制變量積分tf，由此得到tf-2L段上各狀態(tài)點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)決策值；重復(fù)上述步驟直到第L時(shí)間段，即t0時(shí)間，保存使得增廣的性能指標(biāo)函數(shù)J最優(yōu)的各控制變量的值，從而得到最優(yōu)性能指標(biāo)值和相應(yīng)的控制變量值；(7)、判斷當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域是否小于設(shè)定的迭代終止的搜索域，所述的當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域通過(guò)式(5)來(lái)計(jì)算得到ri+1＝α×ri(5)上式中，r為初始可行域，α為縮減因子，α取在0～1之間，i是優(yōu)化迭代次數(shù)，第一步優(yōu)化迭代次數(shù)取1，第二步取2，依此類(lèi)推，當(dāng)前優(yōu)代迭代步是指第i+1次；如小于，則優(yōu)化結(jié)束；否則，將更新的已縮小的可行區(qū)域輸入到迭代優(yōu)化模塊，繼續(xù)進(jìn)行迭代優(yōu)化。
作為優(yōu)選的一種方案所述的動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法還包括在所述的(6)中，得到最優(yōu)的控制變量曲線，并在上位機(jī)的人機(jī)界面上顯示工業(yè)過(guò)程最優(yōu)控制變量曲線的結(jié)果信息，上位機(jī)將所得到的最優(yōu)控制曲線傳給DCS系統(tǒng)，并在DCS系統(tǒng)中顯示所得到的優(yōu)化結(jié)果信息。
本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思為工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)化模型，往往是以一組復(fù)雜的大規(guī)模非線性微分方程組來(lái)描述。通常用的控制變量參數(shù)化、同步策略等直接或間接動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法在處理大規(guī)模非線性動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)時(shí)，往往容易出現(xiàn)局部極小值問(wèn)題，難以找到全局最優(yōu)解。本發(fā)明的動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，采用IDP方法，并將優(yōu)化過(guò)程中不滿(mǎn)足生產(chǎn)條件的變量進(jìn)行了約束化處理，同時(shí)構(gòu)造了增廣的性能指標(biāo)作為優(yōu)化目標(biāo)，并引入了分段縮小優(yōu)化搜索域的方法，在找到全局最優(yōu)解的同時(shí)，使得優(yōu)化效率也進(jìn)一步提高。
本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在能夠?qū)ふ业絼?dòng)態(tài)非線性工業(yè)過(guò)程的全局最優(yōu)解，而且快速高效，因此可廣泛地應(yīng)用于工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化的各領(lǐng)域。
圖1是本發(fā)明所提出的動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)圖；圖2是本發(fā)明上位機(jī)的原理框圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。本發(fā)明實(shí)施例用來(lái)解釋說(shuō)明本發(fā)明，而不是對(duì)本發(fā)明進(jìn)行限制，在本發(fā)明的精神和權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)，對(duì)本發(fā)明作出的任何修改和改變，都落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。
實(shí)施例1參照?qǐng)D1、圖2，一種基于IDP的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)，包括與工業(yè)過(guò)程對(duì)象1連接的現(xiàn)場(chǎng)智能儀表2、DCS系統(tǒng)以及上位機(jī)6，所述的DCS系統(tǒng)由數(shù)據(jù)接口3、控制站4、數(shù)據(jù)庫(kù)5構(gòu)成；現(xiàn)場(chǎng)智能儀表2、DCS系統(tǒng)、上位機(jī)6通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線依次相連，所述的上位機(jī)6包括初始化處理模塊7，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化處理，對(duì)狀態(tài)變量x和控制變量u進(jìn)行初始賦值，采用以下步驟來(lái)完成1)將時(shí)間區(qū)間
分成P小段，(0，t1)，(t1，t2)…(tp-2，tp-1)，(tp-1，tp)；每個(gè)時(shí)間段的長(zhǎng)度取為L(zhǎng)＝tf/P；2)設(shè)定控制變量u的初始可行域r和縮減因子α。取r＝[ulb，uub]，其中上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界；α取在0～1之間，一般取0.8。在控制變量的可行域范圍內(nèi)均勻地選取M個(gè)控制變量值，作為控制變量的初值u0；3)將N個(gè)控制變量{u0±[H/(N-1)]×r，H＝2，4，…N-1}，在P個(gè)時(shí)間段上，將狀態(tài)變量方程積分N次，得到一組N×P維的狀態(tài)變量值，作為狀態(tài)變量的初始值。
約束處理模塊8，用于處理優(yōu)化過(guò)程中不滿(mǎn)足生產(chǎn)條件的變量，采用如下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)1)首先，處理狀態(tài)變量x的終值約束x(ti)≤xi(tf)，取oi＝|xi(tf)-x(ti)|；2)其次，處理狀態(tài)變量x的上下界約束，依照式(1)取pik=[xilb(tk)-xi(tk)]ifxi(tk)≤xilb(tk)0ifxilb(tk)≤xi(tk)≤xiub(tk)[xi(tk)-xilb(tk)]ifxi(tk)>xiub(tk)---(1)]]>其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，ψ，k＝1，...，p；ψ表示狀態(tài)變量上下界約束的個(gè)數(shù)；3)處理控制變量約束，依照式(2)、(3)取ui(tk)=uilb(tk)ifui(tk)<uilb(tk)ui(tk)ifuilb(tk)≤ui(tk)≤uiub(tk)uilb(tk)ifui(tk)>uiub(tk)---(2)]]> 其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，δ，k＝2，...，p； 是給定值；δ表示控制變量約束的個(gè)數(shù)。
4)構(gòu)建一個(gè)增廣的性能指標(biāo)函數(shù)，參見(jiàn)式(4)J=I+(Σi=1ηωioi+Σi=1ψΣk=1Pλipik+Σi=1θΣk=2Pδiqik)---(4)]]>
其中，I為工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化目標(biāo)的性能指標(biāo)，ωi，λi，δi分別為懲罰函數(shù)的權(quán)重因子，η，ψ，δ分別為各相應(yīng)約束的數(shù)目。
信號(hào)采集模塊9，用于設(shè)定每次采集的時(shí)間間隔，采集現(xiàn)場(chǎng)智能儀表的信號(hào)；迭代優(yōu)化模塊10，用于尋找最優(yōu)的性能指標(biāo)，采用以下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)從第P段開(kāi)始迭代，即從tf-L到tf時(shí)間，在控制變量允許范圍內(nèi)搜索得到使得性能指標(biāo)J最小的各變量，保存tf-L相應(yīng)的各變量值。再?gòu)牡赑-1時(shí)間段起，即從時(shí)間tf-2L到tf-L，對(duì)于tf-2L的各狀態(tài)點(diǎn)的控制變量，將狀態(tài)方程由tf-2L到tf-L，再?gòu)膖f-L起用距離前段積分終點(diǎn)最近的狀態(tài)點(diǎn)的最優(yōu)控制變量積分tf，由此得到tf-2L段上各狀態(tài)點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)決策值；重復(fù)上述步驟直到第L時(shí)間段，即t0時(shí)間，保存使得增廣的性能指標(biāo)函數(shù)J最優(yōu)的各控制變量的值，從而得到最優(yōu)性能指標(biāo)值和相應(yīng)的控制變量值；判斷分析模塊11，用于判斷當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域是否小于設(shè)定的迭代終止的搜索域，所述的當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域通過(guò)式(5)來(lái)計(jì)算得到 ri+1＝α×ri(5)上式中，r為初始可行域，α為縮減因子，α取在0～1之間，i是優(yōu)化迭代次數(shù)，第一步優(yōu)化迭代次數(shù)取1，第二步取2，依此類(lèi)推，當(dāng)前優(yōu)代迭代步是指第i+1次；如小于，則優(yōu)化結(jié)束；否則，將更新的已縮小的可行區(qū)域輸入到迭代優(yōu)化模塊10，繼續(xù)進(jìn)行迭代優(yōu)化。
所述的上位機(jī)還包括結(jié)果顯示模塊12，用于將迭代優(yōu)化模塊所得到的最優(yōu)控制曲線傳給DCS系統(tǒng)，并在DCS系統(tǒng)中顯示所得到的優(yōu)化結(jié)果信息。同時(shí)通過(guò)DCS系統(tǒng)和現(xiàn)場(chǎng)總線將所得到的優(yōu)化結(jié)果信息傳遞到現(xiàn)場(chǎng)工作站進(jìn)行顯示，并由現(xiàn)場(chǎng)工作站來(lái)執(zhí)行最優(yōu)操作。
本實(shí)施案例的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)圖如附圖1所示，所述的動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)核心包括初始化處理模塊7，約束處理模塊8和迭代優(yōu)化模塊10等三大功能模塊和帶人機(jī)界面的上位機(jī)6構(gòu)成，此外還包括現(xiàn)場(chǎng)智能儀表2，DCS系統(tǒng)和現(xiàn)場(chǎng)總線。所述的DCS系統(tǒng)由數(shù)據(jù)接口3、控制站4，數(shù)據(jù)庫(kù)5構(gòu)成；工業(yè)過(guò)程對(duì)象1、現(xiàn)場(chǎng)智能儀表2、DCS系統(tǒng)、上位機(jī)6通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線依次相連，實(shí)現(xiàn)信息流的上傳和下達(dá)。動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)在上位機(jī)6上運(yùn)行，可以方便地與底層系統(tǒng)進(jìn)行信息交換，及時(shí)進(jìn)行在線優(yōu)化。
所述的動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法按照以下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)1、在DCS系統(tǒng)中指定動(dòng)態(tài)優(yōu)化的狀態(tài)變量和控制變量，設(shè)定各變量的上下邊界和DCS采樣周期，并將DCS數(shù)據(jù)庫(kù)5中的相應(yīng)的各變量的歷史數(shù)據(jù)、上下邊界值等數(shù)據(jù)輸出到上位機(jī)6；2、在上位機(jī)6的IDP的判斷分析模塊11中，設(shè)置迭代終止的搜索域；并按以下步驟來(lái)實(shí)施上位機(jī)6的各模塊功能1)在上位機(jī)6的初始化處理模塊7中，對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行初始化處理，對(duì)時(shí)間段及狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行賦值，具體采用以下過(guò)程來(lái)完成①將時(shí)間區(qū)間
分成P小段，(0，t1)，(t1，t2)…(tp-2，tp-1)，(tp-1，tp)；每個(gè)時(shí)間段的長(zhǎng)度取為L(zhǎng)＝tf/P；②設(shè)定控制變量u的初始可行域r和縮減因子α。取r＝[ulb，uub]，其中上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界；α取在0～1之間，一般取0.8。在控制變量的可行域范圍內(nèi)均勻地選取M個(gè)控制變量值，作為控制變量的初值u0；③將N個(gè)控制變量{u0±[H/(N-1)]×r，H＝2，4，…N-1}，在P個(gè)時(shí)間段上，將狀態(tài)變量方程積分N次，得到一組N×P維的狀態(tài)變量值，作為狀態(tài)變量的初始值。
2)在上位機(jī)6的約束處理模塊8中，對(duì)狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行約束處理，采用如下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)①首先，處理狀態(tài)變量x的終值約束x(ti)≤xi(tf)，取oi＝|xi(tf)-x(ti)|；②其次，處理狀態(tài)變量x的上下界約束，依照式(1)取pik=[xilb(tk)-xi(tk)]ifxi(tk)≤xilb(tk)0ifxilb(tk)≤xi(tk)≤xiub(tk)[xi(tk)-xilb(tk)]ifxi(tk)>xiub(tk)---(1)]]>其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，ψ，k＝1，...，p；ψ表示狀態(tài)變量上下界約束的個(gè)數(shù)；③處理控制變量約束，依照式(2)、(3)取ui(tk)=uilb(tk)ifui(tk)<uilb(tk)ui(tk)ifuilb(tk)≤ui(tk)≤uiub(tk)uilb(tk)ifui(tk)>uiub(tk)---(2)]]> 其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，δ，k＝2，...，p； 是給定值；δ表示控制變量約束的個(gè)數(shù)。
④構(gòu)建一個(gè)增廣的性能指標(biāo)函數(shù)，參見(jiàn)式(4)J=I+(Σi=1ηωioi+Σi=1ψΣk=1Pλipik+Σi=1θΣk=2Pδiqik)---(4)]]>其中，I為工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化目標(biāo)的性能指標(biāo)，ωi，λi，δi分別為懲罰函數(shù)的權(quán)重因子，η，ψ，δ分別為各相應(yīng)約束的數(shù)目。
3、系統(tǒng)開(kāi)始投運(yùn)1)利用定時(shí)器，設(shè)置好每次數(shù)據(jù)檢測(cè)和采集的時(shí)間間隔；
2)現(xiàn)場(chǎng)智能儀表2檢測(cè)過(guò)程數(shù)據(jù)并傳送到DCS數(shù)據(jù)庫(kù)5的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中，得到最新的變量數(shù)據(jù)；3)在上位機(jī)6的初始化處理模塊7中，對(duì)狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行初始化處理，并將初始化之后的數(shù)據(jù)作為迭代優(yōu)化模塊10的輸入；4)上位機(jī)6中的約束處理模塊8，根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境的條件和操作限制條件對(duì)狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行約束處理，將處理的結(jié)果也作為迭代優(yōu)化模塊10的輸入；5)上位機(jī)6的人機(jī)界面上顯示工業(yè)過(guò)程最優(yōu)控制變量曲線的結(jié)果信息，上位機(jī)6將所得到的最優(yōu)控制曲線傳給DCS系統(tǒng)，并在DCS系統(tǒng)的控制站4中顯示所得到的優(yōu)化結(jié)果信息，同時(shí)通過(guò)DCS系統(tǒng)和現(xiàn)場(chǎng)總線將所得到的優(yōu)化結(jié)果信息傳遞到現(xiàn)場(chǎng)工作站進(jìn)行顯示，并由現(xiàn)場(chǎng)工作站來(lái)執(zhí)行最優(yōu)操作。
4、判斷分析模塊在系統(tǒng)投運(yùn)的過(guò)程中，判斷當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域是否小于設(shè)定的迭代終止的搜索域，所述的當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域通過(guò)式(5)來(lái)計(jì)算得到 ri+1＝α×ri(5)上式中，r為初始可行域，α為縮減因子，α取在0～1之間，i是優(yōu)化迭代次數(shù)，第一步優(yōu)化迭代次數(shù)取1，第二步取2，依此類(lèi)推，當(dāng)前優(yōu)代迭代步是指第i+1次；如小于，則優(yōu)化結(jié)束；否則，將更新的已縮小的可行區(qū)域輸入到迭代優(yōu)化模塊，繼續(xù)進(jìn)行迭代優(yōu)化。
實(shí)施例2參照?qǐng)D1、圖2，一種基于IDP工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，包括以下步驟
(1)、在DCS系統(tǒng)的控制站4中指定動(dòng)態(tài)優(yōu)化的狀態(tài)變量和控制變量，設(shè)定各變量的上下邊界和DCS采樣周期，并將DCS數(shù)據(jù)庫(kù)5中的相應(yīng)的各變量的歷史數(shù)據(jù)、上下邊界值等數(shù)據(jù)輸出到上位機(jī)6；(2)、在上位機(jī)6的判斷分析模塊11中，設(shè)定迭代終止的搜索域；(3)、在上位機(jī)中，對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行初始化處理，對(duì)時(shí)間段及狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行賦值，具體采用以下過(guò)程來(lái)完成3.1)將時(shí)間區(qū)間
分成P小段，(0，t1)，(t1，t2)…(tp-2，tp-1)，(tp-1，tp)；每個(gè)時(shí)間段的長(zhǎng)度取為L(zhǎng)＝tf/P；3.2)設(shè)定控制變量u的初始可行域r和縮減因子α。取r＝[ulb，uub]，其中上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界；α取在0～1之間，一般取0.8。在控制變量的可行域范圍內(nèi)均勻地選取M個(gè)控制變量值，作為控制變量的初值u0；3.3)將N個(gè)控制變量{u0±[H/(N-1)]×r，H＝2，4，…N-1}，在P個(gè)時(shí)間段上，將狀態(tài)變量方程積分N次，得到一組N×P維的狀態(tài)變量值，作為狀態(tài)變量的初始值。
(4)、在上位機(jī)6的約束處理模塊8中，對(duì)狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行約束處理，采用如下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)4.1)首先，處理狀態(tài)變量x的終值約束x(ti)≤xi(tf)，取oi＝|xi(tf)-x(ti)|；4.2)其次，處理狀態(tài)變量x的上下界約束，依照式(1)取pik=[xilb(tk)-xi(tk)]ifxi(tk)≤xilb(tk)0ifxilb(tk)≤xi(tk)≤xiub(tk)[xi(tk)-xilb(tk)]ifxi(tk)>xiub(tk)---(1)]]>其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，ψ，k＝1，...，p；ψ表示狀態(tài)變量上下界約束的個(gè)數(shù)；
4.3)處理控制變量約束，依照式(2)、(3)取ui(tk)=uilb(tk)ifui(tk)<uilb(tk)ui(tk)ifuilb(tk)≤ui(tk)≤uiub(tk)uilb(tk)ifui(tk)>uiub(tk)---(2)]]> 其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，δ，k＝2，...，p； 是給定值；δ表示控制變量約束的個(gè)數(shù)。
4.4)構(gòu)建一個(gè)增廣的性能指標(biāo)函數(shù)，參見(jiàn)式(4)J=I+(Σi=1ηωioi+Σi=1ψΣk=1Pλipik+Σi=1θΣk=2Pδiqik)---(4)]]>其中，I為工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化目標(biāo)的性能指標(biāo)，ωi，λi，δi分別為懲罰函數(shù)的權(quán)重因子，η，ψ，δ分別為各相應(yīng)約束的數(shù)目。
(5)、將現(xiàn)場(chǎng)智能儀表2所采集的工業(yè)過(guò)程對(duì)象1的數(shù)據(jù)傳送到DCS實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)5中，在每個(gè)采樣周期從DCS數(shù)據(jù)庫(kù)5得到的最新數(shù)據(jù)輸出到上位機(jī)6，并在上位機(jī)6的初始化處理模塊7中進(jìn)行初始化處理，然后將初始化后的結(jié)果作為迭代優(yōu)化模塊10的輸入，并在迭代優(yōu)化模塊10中通過(guò)每個(gè)步驟的迭代優(yōu)化尋找到得到性能指標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值以及相應(yīng)的控制變量曲線。
所述的動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法還包括(6)、在判斷分析模塊11中，判斷當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域是否小于設(shè)定的迭代終止的搜索域，如小于，則優(yōu)化結(jié)束；否則，將更新的已縮小的可行區(qū)域輸入到迭代優(yōu)化模塊10，繼續(xù)進(jìn)行迭代優(yōu)化。所述的當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域通過(guò)下列式子(5)來(lái)計(jì)算得到ri+1＝α×ri(5)上式中，r為初始可行域，α為縮減因子，α取在0～1之間，i是優(yōu)化迭代次數(shù)，第一步優(yōu)化迭代次數(shù)取1，第二步取2，依此類(lèi)推，當(dāng)前優(yōu)代迭代步是指第i+1次。
在所述的(5)中，通過(guò)迭代優(yōu)化模塊11的反復(fù)迭代優(yōu)化得到最優(yōu)的控制變量曲線，并在上位機(jī)6的人機(jī)界面上顯示工業(yè)過(guò)程最優(yōu)控制變量曲線的結(jié)果信息，上位機(jī)6將所得到的最優(yōu)控制曲線傳給DCS系統(tǒng)，并在DCS系統(tǒng)的控制站4中顯示所得到的優(yōu)化結(jié)果信息，同時(shí)通過(guò)DCS系統(tǒng)和現(xiàn)場(chǎng)總線將所得到的優(yōu)化結(jié)果信息傳遞到現(xiàn)場(chǎng)工作站進(jìn)行顯示，并由現(xiàn)場(chǎng)工作站來(lái)執(zhí)行最優(yōu)操作。
權(quán)利要求
1.一種基于IDP的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)，包括與工業(yè)過(guò)程對(duì)象連接的現(xiàn)場(chǎng)智能儀表、DCS系統(tǒng)以及上位機(jī)，所述的DCS系統(tǒng)由數(shù)據(jù)接口、控制站、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成；現(xiàn)場(chǎng)智能儀表、DCS系統(tǒng)、上位機(jī)依次相連，其特征在于所述的上位機(jī)包括初始化處理模塊，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化處理，對(duì)狀態(tài)變量x和控制變量u進(jìn)行初始賦值，采用以下步驟來(lái)完成1)將時(shí)間區(qū)間
分成P小段，(0，t1)，(t1，t2)…(tp-2，tp-1)，(tp-1，tp)；每個(gè)時(shí)間段的長(zhǎng)度取為L(zhǎng)＝tf/P；2)設(shè)定控制變量u的初始可行域r和縮減因子α，取r＝[ulb，uub]，其中上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界；α取在0～1之間，在控制變量的可行域范圍內(nèi)均勻地選取M個(gè)控制變量值，作為控制變量的初值u0；3)將N個(gè)控制變量{u0±[H/(N-1)]×r，H＝2，4，…N-1}，在P個(gè)時(shí)間段上，將狀態(tài)變量方程積分N次，得到一組N×P維的狀態(tài)變量值，作為狀態(tài)變量的初始值；約束處理模塊，用于處理優(yōu)化過(guò)程中不滿(mǎn)足生產(chǎn)條件的變量，采用如下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)1)首先，處理狀態(tài)變量x的終值約束x(ti)≤xi(tf)，取oi＝|xi(tf)-x(ti)|；2)其次，處理狀態(tài)變量x的上下界約束，依照式(1)取pik=[xilb(tk)-xi(tk)]ifxi(tk)≤xilb(tk)0ifxilb(tk)≤xi(tk)≤xiub(tk)[xi(tk)-xilb(tk)]ifxi(tk)>xiub(tk)---(1)]]>其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，ψ，k＝1，...，p；ψ表示狀態(tài)變量上下界約束的個(gè)數(shù)；3)處理控制變量約束，依照式(2)、(3)取ui(tk)=uilb(tk)ifui(tk)<uilb(tk)ui(tk)ifuilb(tk)≤ui(tk)≤uiub(tk)uilb(tk)ifui(tk)>uiub(tk)---(2)]]> 其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，δ，k＝2，...，p； 是給定值；δ表示控制變量約束的個(gè)數(shù)；4)構(gòu)建一個(gè)增廣的性能指標(biāo)函數(shù)，參見(jiàn)式(4)J=I+(Σi=1ηωioi+Σi=1ψΣk=1Pλipik+Σi=1θΣk=2Pδiqik)---(4)]]>其中，I為工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化目標(biāo)的性能指標(biāo)，ωi，λi，δi分別為懲罰函數(shù)的權(quán)重因子，η，ψ，δ分別為各相應(yīng)約束的數(shù)目；信號(hào)采集模塊，用于設(shè)定每次采集的時(shí)間間隔，采集現(xiàn)場(chǎng)智能儀表的信號(hào)；迭代優(yōu)化模塊，用于尋找最優(yōu)的性能指標(biāo)，采用以下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)從第P段開(kāi)始迭代，即從tf-L到tf時(shí)間，在控制變量允許范圍內(nèi)搜索得到使得性能指標(biāo)J最小的各變量，保存tf-L相應(yīng)的各變量值；再?gòu)牡赑-1時(shí)間段起，即從時(shí)間tf-2L到tf-L，對(duì)于tf-2L的各狀態(tài)點(diǎn)的控制變量，將狀態(tài)方程由tf-2L到tf-L，再?gòu)膖f-L起用距離前段積分終點(diǎn)最近的狀態(tài)點(diǎn)的最優(yōu)控制變量積分tf，由此得到tf-2L段上各狀態(tài)點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)決策值；重復(fù)上述步驟直到第L時(shí)間段，即t0時(shí)間，保存使得增廣的性能指標(biāo)函數(shù)J最優(yōu)的各控制變量的值，從而得到最優(yōu)性能指標(biāo)值和相應(yīng)的控制變量值；判斷分析模塊，用于判斷當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域是否小于設(shè)定的迭代終止的搜索域，所述的當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域通過(guò)式(5)來(lái)計(jì)算得到ri+1＝α×ri(5)上式中，r為初始可行域，α為縮減因子，α取在0～1之間，i是優(yōu)化迭代次數(shù)，第一步優(yōu)化迭代次數(shù)取1，第二步取2，依此類(lèi)推，當(dāng)前優(yōu)代迭代步是指第i+1次；如小于，則優(yōu)化結(jié)束；否則，將更新的已縮小的可行區(qū)域輸入到迭代優(yōu)化模塊，繼續(xù)進(jìn)行迭代優(yōu)化。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于IDP的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于所述的上位機(jī)還包括結(jié)果顯示模塊，用于將迭代優(yōu)化模塊所得到的最優(yōu)控制曲線傳給DCS系統(tǒng)，并在DCS系統(tǒng)中顯示所得到的優(yōu)化結(jié)果信息。
3.一種用如權(quán)利要求1所述的基于IDP的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，其特征在于所述的動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法包括以下步驟(1)、在DCS系統(tǒng)中指定動(dòng)態(tài)優(yōu)化的狀態(tài)變量和控制變量，設(shè)定各變量的上下邊界和DCS采樣周期，并將DCS數(shù)據(jù)庫(kù)中的相應(yīng)的各變量的歷史數(shù)據(jù)、上下邊界值數(shù)據(jù)輸出到上位機(jī)；(2)、在上位機(jī)的判斷分析模塊中，設(shè)定迭代終止的搜索域；(3)、在上位機(jī)中，對(duì)DCS系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化處理，包括對(duì)時(shí)間段、狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行初始賦值，采用以下步驟來(lái)完成3.1)將時(shí)間區(qū)間
分成P小段，(0，t1)，(t1，t2)…(tp-2，tp-1)，(tp-1，tp)；每個(gè)時(shí)間段的長(zhǎng)度取為L(zhǎng)＝tf/P；3.2)設(shè)定控制變量u的初始可行域r和縮減因子α，取r＝[ulb，uub]，其中上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界；α取在0～1之間，在控制變量的可行域范圍內(nèi)均勻地選取M個(gè)控制變量值，作為控制變量的初值u0；3.3)將N個(gè)控制變量{u0±[H/(N-1)]×r，H＝2，4，…N-1}，在P個(gè)時(shí)間段上，將狀態(tài)變量方程積分N次，得到一組N×P維的狀態(tài)變量值，作為狀態(tài)變量的初始值；(4)、再對(duì)狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行約束處理，采用如下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)4.1)首先，處理狀態(tài)變量x的終值約束x(ti)≤xi(tf)，取oi＝|xi(tf)-x(ti)|；4.2)其次，處理狀態(tài)變量x的上下界約束，依照式(1)取pik=[xilb(tk)-xi(tk)]ifxi(tk)≤xilb(tk)0ifxilb(tk)≤xi(tk)≤xiub(tk)[xi(tk)-xilb(tk)]ifxi(tk)>xiub(tk)---(1)]]>其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，ψ，k＝1，...，p；ψ表示狀態(tài)變量上下界約束的個(gè)數(shù)；4.3)處理控制變量約束，依照式(2)、(3)取ui(tk)=uilb(tk)ifui(tk)<uilb(tk)ui(tk)ifuilb(tk)≤ui(tk)≤uiub(tk)uilb(tk)ifui(tk)>uiub(tk)---(2)]]> 其中，上標(biāo)lb、ub分別表示上、下邊界，i＝1，...，δ，k＝2，...，p； 是給定值；δ表示控制變量約束的個(gè)數(shù)；4.4)構(gòu)建一個(gè)增廣的性能指標(biāo)函數(shù)，參見(jiàn)式(4)J=I+(Σi=1ηωioi+Σi=1ψΣk=1Pλipik+Σi=1θΣk=2Pδiqik)---(4)]]>其中，I為工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化目標(biāo)的性能指標(biāo)，ωi，λi，δi分別為懲罰函數(shù)的權(quán)重因子，η，ψ，δ分別為各相應(yīng)約束的數(shù)目；(5)、將現(xiàn)場(chǎng)智能儀表所采集的工業(yè)過(guò)程對(duì)象的數(shù)據(jù)傳送到DCS系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中，在每個(gè)采樣周期從DCS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)得到的最新數(shù)據(jù)輸出到上位機(jī)，并在上位機(jī)的初始化模塊中進(jìn)行初始化處理，然后將初始化后的結(jié)果作為迭代優(yōu)化模塊的輸入；(6)、從第P段開(kāi)始迭代，即從tf-L到tf時(shí)間，在控制變量允許范圍內(nèi)搜索得到使得性能指標(biāo)J最小的各變量，保存tf-L相應(yīng)的各變量值；再?gòu)牡赑-1時(shí)間段起，即從時(shí)間tf-2L到tf-L，對(duì)于tf-2L的各狀態(tài)點(diǎn)的控制變量，將狀態(tài)方程由tf-2L到tf-L，再?gòu)膖f-L起用距離前段積分終點(diǎn)最近的狀態(tài)點(diǎn)的最優(yōu)控制變量積分tf，由此得到tf-2L段上各狀態(tài)點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)決策值；重復(fù)上述步驟直到第L時(shí)間段，即t0時(shí)間，保存使得增廣的性能指標(biāo)函數(shù)J最優(yōu)的各控制變量的值，從而得到最優(yōu)性能指標(biāo)值和相應(yīng)的控制變量值；(7)、判斷當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域是否小于設(shè)定的迭代終止的搜索域，所述的當(dāng)前步的優(yōu)化時(shí)刻已縮小的可行區(qū)域通過(guò)式(5)來(lái)計(jì)算得到ri+1＝α×ri(5)上式中，r為初始可行域，α為縮減因子，α取在0～1之間，i是優(yōu)化迭代次數(shù)，第一步優(yōu)化迭代次數(shù)取1，第二步取2，依此類(lèi)推，當(dāng)前優(yōu)代迭代步是指第i+1次；如小于，則優(yōu)化結(jié)束；否則，將更新的已縮小的可行區(qū)域輸入到迭代優(yōu)化模塊，繼續(xù)進(jìn)行迭代優(yōu)化。
4.如權(quán)利要求3所述的一種基于IDP的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，其特征在于所述的動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法還包括在所述的(6)中，得到最優(yōu)的控制變量曲線，并在上位機(jī)的人機(jī)界面上顯示工業(yè)過(guò)程最優(yōu)控制變量曲線的結(jié)果信息，上位機(jī)將所得到的最優(yōu)控制曲線傳給DCS系統(tǒng)，并在DCS系統(tǒng)中顯示所得到的優(yōu)化結(jié)果信息。
全文摘要
一種基于IDP的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)，包括與工業(yè)過(guò)程對(duì)象連接的現(xiàn)場(chǎng)智能儀表、DCS系統(tǒng)以及上位機(jī)，所述的DCS系統(tǒng)由數(shù)據(jù)接口、控制站、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成；現(xiàn)場(chǎng)智能儀表、DCS系統(tǒng)、上位機(jī)依次相連，所述的上位機(jī)包括所述的上位機(jī)包括初始化處理模塊、約束處理模塊、信號(hào)采集模塊、迭代優(yōu)化模塊、判斷分析模塊、結(jié)果顯示模塊，以及提供了一種工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法。本發(fā)明提供一種能夠準(zhǔn)確快速找到動(dòng)態(tài)非線性工業(yè)過(guò)程的最優(yōu)解、適用性廣的基于IDP的工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)及方法。
文檔編號(hào)G05B19/418GK101055467SQ20071006850
公開(kāi)日2007年10月17日 申請(qǐng)日期2007年5月11日 優(yōu)先權(quán)日2007年5月11日
發(fā)明者劉興高, 吳高輝 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)