论文摘要
控制变量参数化方法作为一种化工过程动态优化的梯度搜索算法,其求解效率过于依赖初始给定轨迹。目前初始轨迹一般都是设定在边界值或中间值,缺乏科学依据,从而大大影响了算法的收敛速度。针对这一问题,提出了一种粒子群优化(PSO)与控制变量参数化方法混合的策略,首先利用粒子群优化对间歇化工过程最优控制量进行求解,结果作为控制变量参数化方法初始给定轨迹,进行二次优化。双层优化的混合策略提高了控制变量参数化方法的收敛速度和粒子群优化算法的求解精度。将混合策略应用于两个间歇化工过程优化控制实例,仿真结果表明了该算法对求解化工过程动态优化问题具有可行性和有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 石博文,尹燕燕,刘飞
关键词: 间歇式,过程控制,控制变量参数化,最优控制,优化
来源: 化工学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 无机化工,有机化工,工业通用技术及设备
单位: 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,科廷大学数学与统计学院
基金: 国家自然科学基金项目(61773011,61503155),科廷奖学金
分类号: TQ021.8
页码: 979-986
总页数: 8
文件大小: 1167K
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