流程工业智能优化控制
发布时间：2021-08-16
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背景:
2015年国务院发布《中国制造2025》，指出制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基，从国家层面确定了我国建设制造强国的总体战略。流程制造业作为制造业的重要组成部分，包括石化、化工、钢铁、有色、建材和电力等高耗能行业，是经济社会发展的支柱产业，是国民经济建设的主战场。流程工业过程及物理化学反应，机理复杂，生产过程连续，原料成分、设备状态、工艺参数和产品质量等无法实时或全面检测，加上我国矿产资源复杂，资源禀赋差，优质资源枯竭，资源综合利用率低、流程长、生产成本高。目前，资源紧缺、能源消耗大、环境污染严重成为制约我国流程工业发展的瓶颈。为解决资源、能源与环保的问题，我国流程工业正从局部、 粗放生产的传统流程工业向全流程、精细化生产的现代流程工业发展。流程工业智能制造发展目标是高效化和绿色化。高效化的涵义是在市场和原料变化的情况下， 实现产品质量、产量、成本和消耗等生产指标的优化控制，实现生产制造全过程安全可靠运行，从而生产出高性能、高附加值产品，使企业利润最大化。 绿色化的涵义是实现能源与资源高效利用，使能源与资源的消耗尽可能少，污染物实现零排放、环境绿色化。实现智能优化制造的高效化和绿色化的关键是生产工艺优化和生产全流程的整体优化。其中, 流程工业生产工艺优化是指：优化已有的生产工艺和生产流程，为实现生产全流程的高效化与绿色化打下基础；产生生产高性能、高附加值产品的先进生产工艺。生产全流程整体优化是指在全球化市场需求和原料变化时，以高效化与绿色化为目标，使得原材料的采购、经营决策、计划调度、 工艺参数选择、生产全流程控制实现无缝集成优化， 使企业全局优化运行，实现企业综合生产指标的优化控制。
方法:
针对流程工业的动态连续变化性，以及考虑原料来源多样、工况条件波动、环境动态变化等因素造成的不确定性，建立了面向流程工业的不确定动态优化模型，采用机会约束对生产过程中的不确定信息进行描述，提出基于自适应采样策略的样本平均近似法将不确定动态优化问题转化为确定性动态优化问题，接着提出基于小波分解的非均匀划分控制向量参数化方法将确动态优化问题转化为非线性规划问题，最后提出基于状态转移算法和光滑化惩罚函数的混合智能优化方法求解该非线性规划问题。
结果:
针对湿法炼锌除铜过程不确定优化控制问题，分析了湿法炼锌除铜过程的不确定性，建立了除铜过程机会约束优化控制模型，采用基于样本平均近似法的机会约束动态优化方法进行求解，开发了除铜过程机会约束优化控制系统，指导除铜过程锌粉添加量的优化控制，实验结果表明了方法的有效性， 实现了除铜过程的稳定生产和节能增效。
