吴微
- 作品数:3 被引量:7H指数:2
- 供职机构:厦门大学化学化工学院更多>>
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- 相关领域:自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 基于样条插值模型的间歇精馏模拟与预测控制被引量:3
- 2012年
- 以Aspen Batch Distillation(ABD)中的间歇精馏仿真系统为过程原型,提出了利用过程的模拟测试数据来建立间歇精馏过程的样条插值简化模型(spline interpolation model,SIM)。结合变回流比下的动态修正函数,构造出了一种简单实用的动态模型。该模型可有效模拟不同组分浓度下回流比发生变化时馏出液浓度和流量的动态变化情况。以该模型作为预测模型,进一步提出了一种变回流比的预测控制(model predictive control,MPC)算法来使馏出液浓度按照期望的设定值变化。控制仿真结果表明该控制方案计算简单,同时具有较好的控制效果。
- 吴微师佳周华曹志凯江青茵
- 关键词:间歇精馏模型预测控制
- 基于参数批次调整模型的间歇精馏最小时间优化策略
- 2013年
- 针对间歇精馏过程优化计算中模型的准确性和计算复杂度之间的矛盾,提出了一种确定馏出液摩尔分数和操作时间的简化模型.该模型假定在塔釜内轻组分摩尔分数固定的情况下,馏出液平均摩尔分数与回流比变化量之间呈线性关系,其比例定义为回流比调节敏感系数.利用间歇精馏的批次重复操作特点,提出了模型敏感系数沿批次指标的在线更新机制,保证了简化模型在不同生产状态下的准确性.基于该简化模型,以回流比为优化决策变量,提出了针对最小生产时间问题的优化方案.利用Aspen Batch Distillation(ABD)中的模型作为实验对象原型,进行了优化算法的仿真实验.仿真结果表明基于批次参数调整策略的最小时间优化方案能够实现优化指标随生产批次的增加而不断减少.
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- 关键词:间歇精馏回流比
- 基于变增益迭代学习算法的多元间歇精馏控制被引量:4
- 2012年
- 面对多元间歇精馏过程的多阶段操作和非稳态运行特点以及高稳定性和高精度的控制需求,传统的反馈控制一般难以确定最优的回流比操作方案.针对该问题,在传统P(比例)型迭代学习控制(iterative learning control,ILC)算法的基础上,提出了一种学习增益沿批次指标自适应调整的变增益P型ILC算法.该算法能够保证间歇精馏过程在不同的操作时刻沿批次指标具有平衡的学习效率,从而提高过程控制性能沿批次指标的收敛速度.以Aspen Batch Distillation(ABD)软件系统中的一个三元间歇精馏模型为实际控制对象,对所提出的变增益P型ILC和传统PID控制以及P型ILC 3种控制方案进行了控制性能的仿真和比较,仿真结果证明了该控制算法不仅计算简单,同时比传统P型ILC算法具有更快的收敛速度.
- 吴微师佳周华曹志凯江青茵
- 关键词:变增益