先進控制與在線優(yōu)化技術(shù)及其應(yīng)用

前言

隨著我國經(jīng)濟體制的轉(zhuǎn)變，國內(nèi)的眾多過程工業(yè)企業(yè)日益感受到國際間競爭所帶來的壓力和挑戰(zhàn)。在這種大的背景下，積極開發(fā)和應(yīng)用先進控制與在線優(yōu)化技術(shù)以提高企業(yè)經(jīng)濟效益，進而增強自身的競爭力，是過程工業(yè)迎接挑戰(zhàn)的重要對策?，F(xiàn)代控制理論和人工智能幾十年來的發(fā)展已為先進控制與在線優(yōu)化奠定了應(yīng)用理論基礎(chǔ)，而控制計算機尤其是集散控制系統(tǒng)（Distributed Control System，DCS）的普及與提高，則為先進控制理論與在線優(yōu)化技術(shù)的應(yīng)用提供了強有力的硬件和軟件平臺。工業(yè)企業(yè)的需求以及控制理論和計算機技術(shù)的發(fā)展是先進控制理論與在線優(yōu)化技術(shù)發(fā)展強有力的推動力。先進過程控制（Advanced Process Control，APC）技術(shù)，或先進控制，是對那些不同于常規(guī)單回路控制并具有比常規(guī)PID控制更好的控制效果的控制策略的統(tǒng)稱，而非專指某種計算機控制算法。通常這種算法，都要求有過程的數(shù)學模型，或帶有人工智能的性質(zhì)。由于先進控制的內(nèi)涵豐富，同時帶有較強的時代特征，因此，至今對先進控制還沒有嚴格的、統(tǒng)一的定義。盡管如此，先進控制的任務(wù)卻是明確的，即用來處理那些采用常規(guī)PID控制或串級控制尚不能滿足過程要求，甚至無法進行自動控制的復(fù)雜工業(yè)過程控制的問題。國家和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)都已經(jīng)關(guān)注到了這個問題，我國“十一五”規(guī)劃中就明確提出要推進科技進步和技術(shù)創(chuàng)新，一些新的企業(yè)，在設(shè)計和建廠過程中就要采用先進控制與優(yōu)化技術(shù)以及信息化系統(tǒng)，尤其要加強自主知識產(chǎn)權(quán)的技術(shù)開發(fā)。我國石油化工企業(yè)已經(jīng)推廣應(yīng)用100多套多約束模型預(yù)測控制的工程化軟件包，如Aspen1"ech公司的DMCPlus，Honeywell公司的RMPCT、IDCOM．M、SMCA、PF等，我們國內(nèi)也自主開發(fā)了一些先進控制和優(yōu)化軟件，如浙江大學研發(fā)的APCliecon、APC-PFC，清華大學研發(fā)的SMART，上海交通大學研發(fā)的MCC以及北京化工大學研發(fā)的模型PID和IMC-PID先進控制等。通過最近十多年的應(yīng)用、研究，在模型識別、優(yōu)化算法、控制結(jié)構(gòu)分析、參數(shù)整定及有關(guān)穩(wěn)定性和魯棒性等方面有了顯著進展，基于模型控制的理論體系已基本形成，并成為目前過程控制應(yīng)用中最成功、也最具有前途的先進控制策略之一。先進控制與在線優(yōu)化的實施使過程控制更為平穩(wěn)，有條件實現(xiàn)更嚴格的卡邊條件在線優(yōu)化控制，從而帶來顯著的經(jīng)濟效益。以石化行業(yè)為例，一個先進控制項目的年經(jīng)濟效益在百萬元以上，其投資回收期一般在一年以內(nèi)。通過實施先進控制與在線優(yōu)化，可以改善過程動態(tài)控制的性能，減少過程變量的波動幅度，使之能更接近其優(yōu)化目標值，從而使生產(chǎn)裝置在更接近其約束邊界的條件下運行，最終達到增強裝置運行的穩(wěn)定性和安全I生、保證產(chǎn)品質(zhì)量的均勻性、提高目標產(chǎn)品收率、增加裝置處理量、降低運行成本、減少環(huán)境污染等目的。因此，中石化和中油集團公司以及其他流程工業(yè)對推廣應(yīng)用先進控制與在線優(yōu)化技術(shù)都非常重視，已經(jīng)在不少企業(yè)試點應(yīng)用，目前正在逐步大力推廣應(yīng)用。

內(nèi)容概要

　　《先進控制與在線優(yōu)化技術(shù)及其應(yīng)用》主要介紹了建模技術(shù)、軟測量技術(shù)、先進控制算法和優(yōu)化算法等理論與技術(shù)，這些技術(shù)與流程工業(yè)有著密切的聯(lián)系。具體包括已發(fā)展起來的數(shù)據(jù)處理理論——小波分析以及主要建模方法：主元分析法、非線性多元回歸法、逐步回歸法，以及主元回歸、部分最小二乘法等的建模法；得到廣泛應(yīng)用的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的原理、支持向量機和它們在軟測量技術(shù)中的應(yīng)用；近年蓬勃發(fā)展的統(tǒng)計過程質(zhì)量控制、先進的模型PID控制、內(nèi)模控制、IMC-PID控制、預(yù)測控制、模糊控制和遺傳算法以及粒子群優(yōu)化算法與LNJ優(yōu)化算法和它們在丁業(yè)現(xiàn)場在線優(yōu)化控制中的應(yīng)用。全書理論聯(lián)系實際，有很多丁業(yè)應(yīng)用實例。

書籍目錄

出版說明前言第1章 概述1.1 建模的目的和基本方法1.2 小波分析及其應(yīng)用1.3 統(tǒng)計過程控制1.3.1 相關(guān)分析和回歸分析1.3.2 主元分析法1.3.3 部分最小二乘法1.3.4 多變量統(tǒng)計過程控制1.4 軟測量技術(shù)1.5 建模與系統(tǒng)辨識1.6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用1.7 先進過程控制1.7.1 先進過程控制的特點1.7.2 先進控制的發(fā)展現(xiàn)狀1.7.3 先進控制的核心內(nèi)容1.7.4 先進控制軟件的產(chǎn)業(yè)化1.7.5 先進控制的實施1.7.6 先進控制工程化方法1.7.7 需深入研究的問題1.8 在線優(yōu)化參考文獻第2章 小波算法用于數(shù)據(jù)處理2.1 傅里葉變換2.2 小波變換2.2.1 函數(shù)空間和廣義空間2.2.2 小波變換原理2.2.3 傅里葉變換、短時傅里葉變換和小波變換的比較2.3 一維連續(xù)小波變換2.4 高維連續(xù)小波變換2.5 一維離散小波變換2.5.1 離散小波變換2.5.2 二進制小波變換2.6 多分辨分析2.7 一維Mallat算法2.8 提升小波變換2.9 幾種常用的小波基函數(shù)2.9.1 Haar小波函數(shù)2.9.2 MexicanHat（mexh）小波函數(shù)2.9.3 Daubechies小波函數(shù)系2.9.4 Biorthogonal小波函數(shù)系2.9.5 Symlets小波函數(shù)系2.9.6 Morlet小波2.9.7 Meyer小波2.1 0小波分析在信號處理中的應(yīng)用2.1 0.1 仿真信號2.1 0.2 一維連續(xù)小波分析2.1 0.3 一維離散小波分析2.1 0.4 用小波分析進行信號的消噪2.1 0.5 小波濾波的在線實現(xiàn)2.1 0.6 用小波分析進行信號的奇異性檢測2.1 0.7 用小波分析進行信號的壓縮2.1 0.8 用小波分析進行信號的發(fā)展趨勢識別2.1 0.9 用小波分析進行信號的抑制與衰減2.1 0.1 0用小波分析進行某頻率區(qū)間信號的識別2.1 0.1 1用小波分析進行信號的自相似性檢測2.1 0.1 2結(jié)論思考題與習題參考文獻第3章 多變量統(tǒng)計建模方法及其在軟測量和統(tǒng)計過程控制中的應(yīng)用3.1 相關(guān)分析3.1.1 相關(guān)系數(shù)計算公式3.1.2 處理結(jié)果3.1.3 相關(guān)系數(shù)結(jié)果分析3.2 多元統(tǒng)計回歸分析3.2.1 多元線性回歸算法3.2.2 F檢驗和t檢驗3.2.3 線性化3.2.4 多元線性回歸方法3.2.5 噴射塔中S02吸收傳質(zhì)系數(shù)的軟測量3.2.6 多元逐步回歸3.2.7 多元逐步回歸方法計算步驟3.3 主元分析法3.3.1 概述3.3.2 主元分析方法3.3.3 NIPALS方法3.3.4 主元回歸方法3.3.5 多尺度主元分析3.3.6 遞推PCA3.4 部分最小二乘法3.4.1 部分最小二乘回歸法3.4.2 部分最小二乘回歸的計算方法3.4.3 部分最小二乘遞推算法3.5 4種建模方法的比較3.6 多變量統(tǒng)計過程監(jiān)控3.6.1 單變量統(tǒng)計過程控制3.6.2 多變量統(tǒng)計過程監(jiān)控方法3.6.3 基于多尺度主元分析的多元統(tǒng)計過程監(jiān)控3.6.4 基于遞推PCA的多元統(tǒng)計過程監(jiān)控3.6.5 基于多PCA模型的多元統(tǒng)計過程監(jiān)控思考題和習題參考文獻第4章 魯棒內(nèi)模控制及其應(yīng)用4.1 概述4.1.1 魯棒控制4.1.2 內(nèi)?？刂?.1.3 IMC.PID控制4.2 魯棒控制4.2.1 控制系統(tǒng)的魯棒性4.2.2 SISO系統(tǒng)的魯棒控制所需的系統(tǒng)信息4.2.3 標稱性能4.2.4 魯棒穩(wěn)定性4.2.5 魯棒性能4.3 內(nèi)模控制4.3.1 SISO穩(wěn)定系統(tǒng)的內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)4.3.2 IMC：控制器的性能4.3.3 SISO穩(wěn)定系統(tǒng)1MC控制器的設(shè)計4.4 模型不確定性界和控制系統(tǒng)魯棒性能的研究4.4.1 使用范數(shù)有界方法4.4.2 使用精確不確定性4.4.3 使用范數(shù)有界方法二4.4.4 使用一階Pade近似純滯后計算模型不確定性界的方法4.4.5 比較討論以上4種設(shè)計方法4.4.6 預(yù)測控制算法本質(zhì)上都屬于IMC結(jié)構(gòu)4.5 IMC.PID控制4.5.1 IMC.PID控制器的設(shè)計4.5.2 IMC.PID控制器參數(shù)設(shè)計4.6 IMC.PID軟件包4.6.1 IMC.PID軟件包體系結(jié)構(gòu)4.6.2 IMC.PID軟件包所采用的技術(shù)4.6.3 實施IMC.PID前后的運行曲線4.7 多變量系統(tǒng)解耦內(nèi)?？刂?.7.1 多變量內(nèi)?？刂萍癗LJ隨機搜索算法4.7.2 NLJ隨機搜索算法4.7.3 多變量系統(tǒng)解耦內(nèi)?？刂圃O(shè)計及應(yīng)用4.7.4 仿真4.7.5 結(jié)論4.8 模型PID控制4.8.1 模型PID控制概述4.8.2 過程模型的閉環(huán)辨識4.8.3 過渡過程衰減比的新要求和超調(diào)量的約束條件4.8.4 閉環(huán)系統(tǒng)控制器P1D參數(shù)設(shè)計4.8.5 現(xiàn)場應(yīng)用示例思考題與習題參考文獻第5章 預(yù)測控制第6章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其在軟測量中的應(yīng)用第7章 模糊控制理論與應(yīng)用第8章 遺傳算法及其工程應(yīng)用第9章 計算機監(jiān)控系統(tǒng)和在線優(yōu)化控制第10章 群集智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用附錄

章節(jié)摘錄

插圖：第1章　概述隨著我國經(jīng)濟體制的轉(zhuǎn)變，加入WT0后，國內(nèi)的眾多過程工業(yè)企業(yè)日益感受到國際競爭所帶來的壓力和挑戰(zhàn)。在這種背景下，積極開發(fā)和應(yīng)用先進控制與在線優(yōu)化技術(shù)，以提高企業(yè)經(jīng)濟效益、增強自身競爭力，是過程工業(yè)迎接挑戰(zhàn)的重要對策。現(xiàn)代控制理論和人工智能幾十年來的發(fā)展已為先進控制奠定了應(yīng)用理論基礎(chǔ)，而控制計算機尤其是集散控制系統(tǒng)DCS的普及與提高，則為先進控制與在線優(yōu)化的應(yīng)用提供了強有力的硬件和軟件平臺。先進控制與在線優(yōu)化技術(shù)涉及到較多領(lǐng)域，例如現(xiàn)代控制理論、建模技術(shù)、軟測量技術(shù)、系統(tǒng)辨識技術(shù)、優(yōu)化技術(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)以及人工智能理論等。本教材對這些內(nèi)容都進行了基本介紹。工業(yè)企業(yè)的需求以及控制理論和計算機技術(shù)的發(fā)展是先進控制發(fā)展強有力的推動力。先進控制是對那些不同于常規(guī)單回路控制，并且比常規(guī)PID控制效果更好的控制策略的統(tǒng)稱，而非專指某種計算機控制算法。通常這種算法都要求有過程的數(shù)學模型，或帶有人工智能的性質(zhì)。由于先進控制的內(nèi)涵豐富，同時帶有較強的時代特征，因此，至今對先進控制還沒有嚴格的、統(tǒng)一的定義。

編輯推薦

《先進控制與在線優(yōu)化技術(shù)及其應(yīng)用》適合作為自動化、檢測技術(shù)以及計算機應(yīng)用類本科生的選修課教材，碩士生的必修課教材，也可供研究人員和工程技術(shù)人員參考。

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