第62卷第10期化工學(xué)報Vol. 62 No 102011年10月CIESc JourOctober 2011研究論文具有不確定性的聚烯烴牌號切換過程動態(tài)優(yōu)化張偉杰,梁軍,費正順,葉魯彬(浙江大學(xué)工業(yè)控制研究所,工業(yè)控制技術(shù)國家重點實驗室,浙江杭州310027)摘要:聚烯烴生產(chǎn)經(jīng)常需要進行牌號切換操作,最優(yōu)牌號切換策略能在保證生產(chǎn)安全的前提下減少切換過程中的經(jīng)濟損失。由于實際生產(chǎn)中存在不確定性,基于理論模型的最優(yōu)解無法保證最優(yōu)的切換結(jié)果,甚至使牌號切換失敗。對此,有學(xué)者將最優(yōu)性條件校正策略引入牌號切換問題中,在克服不確定性方面體現(xiàn)出較好效果。從最優(yōu)輸入軌跡中提取合理的解模型是校正策略實施的關(guān)鍵。目前,對于如何提取解模型缺乏系統(tǒng)的理論和公認的方法。本文提出了一種新的解模型提取方法,從校正系統(tǒng)對解模型的要求出發(fā)構(gòu)造并求解系列子優(yōu)化命題以此為依據(jù)對最優(yōu)牌號切換命題重新參數(shù)化求解以提取解模型。仿真結(jié)果表明,該方法能顯著簡化解模型結(jié)構(gòu),保證良好的校正性能,實現(xiàn)牌號在不確定性條件下的順利平穩(wěn)切換關(guān)鍵詞:動態(tài)優(yōu)化;蒹合反應(yīng);牌號切換;最優(yōu)性條件校正;解模型DOI:10.3969/j.issn0438-1157.201l.10.01中圖分類號:TP277文獻標(biāo)志碼:A文章編號:0438-1157(2011)10-2797-08Optimal grade transition in polymerization processes under uncertaintyZHANG Weijie, LIANG Jun, FEI Zhengshun, YE Lubin(State Key laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Industrial ControlZhejiang University, Hangzhou 310027, Zhejiang, China)Abstract Grade transition is quite common in the polymerization process due to diversified marketdemands. Optimal grade transition could minimize the amount of off-specification polymer and transitiontime while meeting operational and safety requirements. Numerical optimization based on the nominalmodel is typically insufficient due to its uncertainty. a kind of close-loop approach based on tracking thenecessary condition of optimality (NCO-tracking) was used in the polymerization process. The solutionmodel generated from the nominal optimal solution was of great significance in NCO-tracking. This paperpresents a new method for extracting the solution model. In this method the requirements from thedecentralized control scheme was considered by solving a series of small-scale optimization problems. It wasshown that a significantly simplified solution model could be generated and grade transition was successfulin the presence of uncertainty in the forms of model mismatch and process disturbance.Key words: dynamic optimization; polymerization; grade transition; NCO-tracking: solution model2011-01-26收到初稿,2011-07-07收到修改稿。Received date: 2011-01-26聯(lián)系人:梁軍。第一作者:張偉杰(1986-),男,碩士研Corresponding author: Prof LIANG Jun, jliang iipc. zj究生。edu. cn基金項目:國家自然科學(xué)基金項目(60574047);國家高技術(shù)Foundation item: supported by the National Natural Science研究發(fā)展計劃項目(2007AA04Z168,2009AA04Z154)教育部博Foundation ofu:L“ ch Research and士點基金項目(20050335018)DevelopmentYHa中國煤化工2009AAo4Z154),and doctorateCN MHGMinistry of China(20050335018)·2798·化工學(xué)報第62卷引言該流程的機理模型d[h2] Frb[](1)近年來,國內(nèi)外學(xué)者對聚烯烴樹脂連續(xù)生產(chǎn)過程中的最優(yōu)牌號切換策略進行了深入的研究。v. du-Fs-bC0McAuley等12)針對氣相法線性低密度聚乙烯生產(chǎn)瓦M]一kYLM](3)工藝,建立了乙烯聚合反應(yīng)的動力學(xué)模型,最先對牌號切換的最優(yōu)策略進行了系統(tǒng)研究。 DealingdY=F-k,LMImMY-kaY-k,LH,JY+等、 Takeda等、 Chatzidoukas等利用kak B[H:JYPOLYRED、 gPROMS和GAMS等動態(tài)優(yōu)化軟件k.+,m MY對不同的牌號切換策略進行了大量仿真研究工作。dBe= k, [MmmY-o(5)Biegler等6針對大規(guī)模高抗沖聚苯乙烯生產(chǎn)過程P=([M]+[H2]+[)RT的動態(tài)最優(yōu)牌號切換問題,求解在不同開環(huán)不穩(wěn)定操作點之間的最優(yōu)時變操作軌跡。費正順等針對bvpCv√P過渡過程中狀態(tài)變量劇烈波動影響聚合物樹脂質(zhì)量式中B為反應(yīng)器內(nèi)聚合物質(zhì)量,FH為氫氣進料的問題,研究了帶路徑約束的聚烯烴牌號切換操作流率,VP為反應(yīng)器頂部泄空閥開度,P、T為反應(yīng)優(yōu)化方法。李文義等對多釜串聯(lián)丙烯連續(xù)聚合反器內(nèi)氣相壓力和溫度,k為反應(yīng)常數(shù)。應(yīng)牌號切換過程的建模及優(yōu)化問題進行了研究。聚乙烯產(chǎn)品的性能通常用熔融指數(shù)(MIr,上述研究大多基于聚合反應(yīng)過程的數(shù)學(xué)模型始 melt index)來表征,瞬時熔融指數(shù)MI、累積熔終精確的假設(shè)。然而在工業(yè)實際生產(chǎn)中,由于建模融指數(shù)M和氫氣、乙烯濃度有如下關(guān)系精確度的限制和過程擾動所帶來的不確定性,使這k1+k2 LHz假設(shè)條件很難成立。針對此類問題, Bonvin等、 Kadam等0在動態(tài)優(yōu)化研究中引人最優(yōu)性dM)-1(M-Mh)(9)條件校正( NcO-tracking)策略,通過設(shè)置閉環(huán)控k,LMJYm(10)制校正回路使最優(yōu)性條件始終得到滿足,以此消除模型失配和過程擾動帶來的不確定性對牌號切換過上述模型式(1)~式(10)中的其他符號、各項程的影響。其中,從最優(yōu)解中提取有效的解模型是參數(shù)和操作條件參見文獻[l該方法的關(guān)鍵。目前, NCO-tracking類方法的主聚乙烯牌號切換過程優(yōu)化的目的是在保證過渡要不足是,對于解模型的提取需要人為經(jīng)驗的介過程結(jié)束時聚合物的熔融指數(shù)能夠穩(wěn)定到目標(biāo)牌號入,帶有較大的主觀性,使得解模型結(jié)構(gòu)無法保證值的同時,使切換過程損失最少。為此,構(gòu)造如下校正系統(tǒng)的可實施性和最佳的校正效果。目標(biāo)函數(shù)形式對此,本文提出了一種新的解模型提取方法,M, (t)-MI在判斷初始最優(yōu)輸入軌跡各參數(shù)化區(qū)間曲線類型的MI (t)-MI基礎(chǔ)上,從最優(yōu)性條件閉環(huán)校正控制系統(tǒng)對解模型(11)的要求出發(fā)構(gòu)造系列子優(yōu)化命題,為重新求解牌號引人初值為0的變量φ,將積分形式的目標(biāo)函切換命題獲取解模型提供最優(yōu)的參數(shù)化方案,并能數(shù)轉(zhuǎn)化為終值函數(shù)形式有效消除參數(shù)化求解優(yōu)化命題中廣泛存在的冗余弧do(t)MI. (t)-Mert(t)一M問題。該方法無需人為經(jīng)驗介入,能夠在保持優(yōu)化精度前提下有效簡化解模型結(jié)構(gòu),保證后續(xù)校正策(12)略的可實施性目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為:J=φ(t)。選取F和V為控制變量,其余固定為常值。最優(yōu)牌號切換命題的提出得到帶有路中國煤化工命題P1采用 Ziegler- Natta催化劑的氣相流化床聚乙HCNMHG烯工藝是典型的聚烯烴生產(chǎn)過程,文獻[1]給出了st式(1)~式(10),式(12)中第10期張偉杰等:具有不確定性的聚烯烴牌號切換過程動態(tài)優(yōu)化2799FH,m≤FH(t)≤FH,m約束有效,則u'(t)由靈敏度條件式(17)~式VPc≤v(t)≤vr(18)確定。四種最優(yōu)曲線分別記為Umx,U-nPm≤P(t)≤P和U,其中path(·)括號內(nèi)為相應(yīng)有Bu.m≤B(t)≤B,m效約束的約束函數(shù)。采用控制向量參數(shù)化(CVP)MI (t)=MI.等參數(shù)化方法求解動態(tài)優(yōu)化問題時,一般將全部控M,(t1)=M,d(13)制變量在整個時間區(qū)間內(nèi)進行參數(shù)化處理,記n為2基于最優(yōu)性條件的改進解模型建立參數(shù)化后的弧集合、丌為節(jié)點集合、△U7m1動態(tài)優(yōu)化問題的最優(yōu)性條件Urm;|i=1,…,n,j=1,…,d}為每個參數(shù)化區(qū)間內(nèi)的曲線類型集合,其中n和d分別為根據(jù)龐特里亞金最小值理論,類似P1的動態(tài)優(yōu)化問題可以轉(zhuǎn)化為如下形式的哈密頓函數(shù)H(t)控制變量數(shù)和參數(shù)化區(qū)間數(shù),Type={max,min,path(·),sens}。定義集合={n,丌優(yōu)化問題P2ΔUrw}為基于初始最優(yōu)解的解模型。根據(jù)解模min H(t=a'f(r,,t)+(ur)h'(x(t))+型, Srinivasan等12提出了基于最優(yōu)性條件校正的(")h"(u(t))(P2)動態(tài)優(yōu)化理論,并對其進行了發(fā)展和完善st.x=f(x(n),a(),),x(0)=xo(14)其主要思想是:以解模型中受到不確定性影響的弧a=-ar,(t)=(15)和切換節(jié)點作為操縱變量,以相應(yīng)弧中的最優(yōu)性條件作為被控變量,分別設(shè)置控制回路,通過操縱變)th=0,()nh量的實時校正滿足最優(yōu)性條件,消除不確定性對優(yōu)式中x和分別為狀態(tài)變量和協(xié)狀態(tài)變量,u為化結(jié)果的影響?？刂谱兞俊Ｓ浿?·)為P1類型優(yōu)化命題的終值目標(biāo)函數(shù),φ=中+ye為擴展的終值目標(biāo)函數(shù)可以預(yù)見,若根據(jù)參數(shù)化精度的要求d取較大值(如d>50),則校正策略中包含的操縱變量h(x(t))和h"(a(t))分別為由狀態(tài)變量引起的路數(shù)量十分巨大,為閉環(huán)控制系統(tǒng)的設(shè)計和在線實現(xiàn)徑約束和控制變量上下限約束,≥0,p≥0為帶來極大困難。同時,過大的區(qū)間數(shù)不僅會加重總對應(yīng)于兩種約束的拉格朗日乘子,記h=[hh“],體計算負荷,而且?guī)怼安B(tài)問題”導(dǎo)致頻繁的控=[pp].c(x()為終端約束,0表示對制曲線切換,產(chǎn)生過程系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性隱患。應(yīng)于終端約束的拉格朗日乘子。因此,從初始最優(yōu)解中提取合理的解模型是實動態(tài)優(yōu)化問題的最優(yōu)解必須滿足最優(yōu)性條件,施在線校正的關(guān)鍵。目前,對于提取解模型仍缺乏包括靈敏度條件系統(tǒng)的理論和公認的方法。 Schlegel等15提出了ah0(17種最優(yōu)曲線結(jié)構(gòu)分析方法,在參數(shù)化方法求得初和約束條件(16)。此外,當(dāng)優(yōu)化問題的終止時間始最優(yōu)解的基礎(chǔ)上,判斷每個參數(shù)化區(qū)間的最優(yōu)曲tr不固定時,還需要滿足橫截條件線類型,并以此為依據(jù)對參數(shù)化區(qū)間進行合并調(diào)整,重新求解優(yōu)化命題。該方法作為提取解模型的ate -aIL +H(ip)=(18)一種手段,其二次優(yōu)化時參數(shù)化過程無法脫離主觀其中,ψ=馬+「H(t)d=∮+ve+|[xrf+經(jīng)驗,難以通用化。對此,本文提出了一種新的解模型提取方法,(2)功h2+(")h"]dt為擴展終值目標(biāo)函數(shù)。在判斷各參數(shù)化區(qū)間曲線類型的基礎(chǔ)上,從最優(yōu)性2.2解模型建模的改進方法條件校正系統(tǒng)對解模型的要求出發(fā)構(gòu)造系列子優(yōu)化動態(tài)優(yōu)化問題的解u(t)由若干段稱為弧命題,為二次優(yōu)化提取最優(yōu)解模型提供最優(yōu)參數(shù)化(arcs)的曲線組成,一般,u‘(t)包含的弧分為方案,并能有效消除參數(shù)化求解優(yōu)化命題中廣泛存四種類型:①a'(t)處于其約束上限;②a(t)在的“冗余處于約束下限;③n(t)所在的時間區(qū)間內(nèi),某保持優(yōu)化精個狀態(tài)變量路徑約束有效,則u'(t)由該約束決正策略的可THE該方法于需牛驗知識,能在中國煤化工結(jié)構(gòu),保證校CNMH下幾個方面:定;④u'(t)在其可行域內(nèi),同時沒有狀態(tài)變量①通過優(yōu)化確定最終的參數(shù)化區(qū)間,而非人為設(shè)2800·化工學(xué)報第62卷定,使數(shù)值求解的參數(shù)設(shè)置有很強的理論依據(jù),減終止節(jié)點。目標(biāo)函數(shù)的第二項是為抑制直線數(shù)增加少了盲目性,效果也更好;②參數(shù)化結(jié)果中充分考而設(shè)置的懲罰項,p為懲罰因子。求解P3可得到慮了后續(xù)校正策略的需求,有利于閉環(huán)控制的實對最優(yōu)牌號切換問題重新參數(shù)化求解時,a在T施;③能夠處理廣泛存在的“冗余弧”問題。提取區(qū)間內(nèi)的局部參數(shù)化方案,即得到局部的解解模型的改進算法流程如圖1所示模型。圖1所示算法對文獻[15]的改進主要體現(xiàn)在:original solution model 8首先,后者對最終參數(shù)化區(qū)間的確定是通過直check all the d intervals obtain K接觀察初始參數(shù)化曲線人為確定的,本文方法通過transform intervals求解子優(yōu)化命題P3來得到最優(yōu)的參數(shù)化區(qū)間分割Tk,t=l, Karc type of u, in Tk stays unchanged方案;其次,后者在最終參數(shù)化區(qū)間的確定中完全requirementas common type UType,,k不考慮后續(xù)校正策略的可實現(xiàn)性限制,本文方法通of the optimal過在子優(yōu)化命題P3中加入抑制直線數(shù)增加而設(shè)置problem P3: fit的懲罰項,限定了解模型中弧數(shù)目的最大允許值,Til data points offewest segment三等同于限定了校正策略中控制回路的規(guī)模,兼顧了tementthe number of segments在線控制的可實現(xiàn)性;最后,后者對冗余弧的處理of the Nco-tracking也是通過直接觀察初始參數(shù)化曲線來人為確定的,redundant are detection process4, is redundant arc in Tk?本文方法則通過設(shè)置冗余弧識別規(guī)則及其診斷、處理機制,自動解決冗余弧問題,提取解模型。Tk is divided by fadd into two parts3結(jié)果及討論ethod in rech are aggregated into T+-ane3.1提取解模型optimization of對優(yōu)化命題P1,采用參數(shù)化區(qū)間數(shù)為60的1,k-=N,k+1CVP方法解得最優(yōu)控制曲線如圖2所示fadd is set as control variable in the判斷各個參數(shù)化區(qū)間內(nèi)最優(yōu)曲線的類型,得到re-opuimization problem初始解模型⊙={,π,ΔUrm}。圖2中初始最優(yōu)曲線頻繁跳躍,η中弧的數(shù)量較大,導(dǎo)致校正策略re-optimization of the original因包含過多的控制回路難以實施,因此必須通過二final solution model 8圖1改進的提取解模型方法流程圖Fig 1 Improved algorithm for extracting solution model上述改進算法的核心是子優(yōu)化命題P3的構(gòu)造,其目標(biāo)是在T區(qū)間內(nèi)用最少的直線分段擬合離散數(shù)據(jù)點(t,u(t,)),其中t∈△表示u:在Tk內(nèi)第r個時間節(jié)點∑∑(a(4)-an4,-b)2+叫Na(P3)1≤N,≤N≤t,≤t(20)Ts式中N為u在T內(nèi)擬合所需的直線數(shù),Nm為中國煤化工最大允許的直線數(shù),an、b、、分別表示第CNMHG優(yōu)軌跡n條擬合直線的一次項系數(shù)、常數(shù)項、起始節(jié)點和Fig 2 Optimal input profiles during grade transition第10期張偉杰等:具有不確定性的聚烯烴牌號切換過程動態(tài)優(yōu)化2801·次優(yōu)化簡化解模型。根據(jù)圖1所示的算法,有如下表1二次優(yōu)化前后目標(biāo)函數(shù)值、牌號切換時間結(jié)果:①將時間域劃分為T1~T5,其中Urme,l,=和解模型中的弧數(shù)目UTp 1.2= Umax, UType. 1. 3 Umns, UTyp I t =Umin,Table 1 Objective function value, transition time, numberUType 1.5 =U ens, UType. 2. 1= Umin, UTpe 2.2= UTp.2.3=of arcs in first optimization and re-optimizationUyt4=Ury2,=UkPP)。②構(gòu)造子優(yōu)化命題ItemNumber of arcsfirst optimization3.568P3,求解最優(yōu)的分段擬合方法。本例中,校正策3.5789.156略要求每個類型轉(zhuǎn)換區(qū)間最多由2個控制回路校正其間所有的弧,則取約束(19)中Nmx=2。求解由表1所示,二次優(yōu)化后,目標(biāo)函數(shù)值與初始子優(yōu)化命題,解得二次優(yōu)化時,T~T各階段均優(yōu)化結(jié)果相比略微變大,而牌號切換時間略微縮采用階次為1的基函數(shù)參數(shù)化,參數(shù)化區(qū)間數(shù)均短,總體而言,二次優(yōu)化對最優(yōu)牌號切換性能指標(biāo)為1.③經(jīng)判斷T內(nèi)Fn為冗余弧。將T;拆分成影響極小上述比較結(jié)果說明,改進算法中構(gòu)造的兩個階段,分別并人T2和T,拆分的時間節(jié)點子優(yōu)化命題能最大限度地避免重新參數(shù)化對數(shù)值優(yōu)作為二次優(yōu)化的決策變量。④重新參數(shù)化求解優(yōu)化逼近精度的影響。而經(jīng)過二次優(yōu)化,解模型中的化命題P1,二次優(yōu)化后的最優(yōu)控制曲線如圖3弧數(shù)量顯著減少,極大簡化了后續(xù)校正策略中控制所示?；芈返囊?guī)模,保證了在線校正的可實現(xiàn)性。最終得到的最優(yōu)控制曲線和狀態(tài)變量軌跡如圖4所示。0150T26圖3二次優(yōu)化后的控制變量最優(yōu)軌跡Fig. 3 Optimal input profiles (solution of re-optimization)圖4牌號切換過程最優(yōu)軌跡二次優(yōu)化結(jié)束后,時間區(qū)間劃分為T1~T,其Fig4 Optimal input profiles中U-a.--- desired melt indexType. ltmin 9UType ,, ,=Umin, UType. 2.2=UTrpe, 2.3牌號切換過程開始時,為使MI盡快上升,FH相應(yīng)時間節(jié)點為兀~n。最處于最大值,M,上升一段時間并產(chǎn)生一定量的超調(diào)終解模型￠={n,π',△Uim},η包含7段弧,后,F切換至下限使M盡快下降以逼近目標(biāo)牌號π,π’,π2’π}。二次優(yōu)化前后目標(biāo)函數(shù)值值,隨后FH上升并穩(wěn)定使氫氣乙烯濃度比穩(wěn)定,實J、解模型中弧數(shù)量、牌號切換時間(取熔融指數(shù)現(xiàn)牌號平穩(wěn)切換。V在開始處于下限,隨切換過程首次進入容許誤差帶的時間,記為tm,定義進行當(dāng)壓力V凵中國煤化工經(jīng)歷3次數(shù)值M≤a+yM,,y=0.025)變換以保持目CNMHG中,反應(yīng)器內(nèi)如表1所示。聚合物質(zhì)量B在初始值附近小幅波動。·2802化工學(xué)報第62卷3.2最優(yōu)性條件閉環(huán)校正的實現(xiàn)經(jīng)二次優(yōu)化得到的解模型中,最優(yōu)控制曲線06FH,=U, F04VP2=VP;=VP4=UpPp。對于已經(jīng)取U或Umn的弧段FH,、FH、VP來說,無需再采用0校正手段,因此視為固定。另外,由于本例中優(yōu)化過程終止時間固定,故r3=t也作為解模型中的固009定部分。因此,操縱變量設(shè)置為可調(diào)的FH,、VP、006006vp3、VPA及m、π、m2。被控變量包括P(t)和003Bu(t)的有效路徑約束、MI(t)和M1(t)的終端約束以及靈敏度條件巨,其設(shè)定值均為0以保證二二=最優(yōu)性條件成立。由于終止時間固定,不考慮終端靈敏度條件。。在解模型基礎(chǔ)上得到的最優(yōu)性條件校正控制策略如圖5所示,其中K和K、(a)k?=256000m3(kmohK、Kx,3為相應(yīng)的PI或PID控制器estimation M/, (o)M(FHmptF;o.ro王0.8rationd process0.12PO A MMl eref Mat)estimatioMIdo003圖5最優(yōu)性條件校正控制示意圖Fig 5 Schemes of nco- tracking based on solution model3.3最優(yōu)性條件閉環(huán)校正結(jié)果與分析聚合反應(yīng)中,反應(yīng)常數(shù)k對乙烯聚合效率及催化劑活性有重大影響:1,本文通過改變k取值模擬模型參數(shù)失配帶來的過程不確定性。理論模型b)k=3560m3·(kmol中k值為306000m3·( kmol. h)1,仿真中分別圖6模型參數(shù)失配狀態(tài)下采用不同優(yōu)化策略的最優(yōu)軌跡取其值為256000和356000m3·(kmol·h)-1,采Fig. 6 Optimal profiles using different optimization strategies用不同優(yōu)化策略的最優(yōu)軌跡如圖6所示。- without model mismatchusing Nco-tracking圖6所示優(yōu)化結(jié)果的終止時刻累積熔融指數(shù)、牌號切換時間和目標(biāo)函數(shù)值如表2所示。來的不確定性干擾,熔融指數(shù)成功到達目標(biāo)值,并仿真結(jié)果圖6和表2顯示,在模型參數(shù)失配造且滿足切換過程的路徑約束。通過比較可知,基于成的不確定性影響下,基于理論模型的最優(yōu)解無滿最優(yōu)性條件校正的最優(yōu)曲線基本接近于基于正確模足牌號切換過程中的路徑約束和終端約束要求,終型的最優(yōu)曲線,但因模型失配的影響,其優(yōu)化結(jié)果止時刻熔融指數(shù)值未切換至目標(biāo)牌號,并且牌號切的目標(biāo)函數(shù)中國煤化工咯差換過程中壓力超出容許上限Pmx=25。而基于最優(yōu)除模型CNMHG生不確定性性條件實時校正的最優(yōu)解能夠有效克服參數(shù)失配帶的另一個主要因素。理論模型中,反應(yīng)器溫度T保第10期張偉杰等:具有不確定性的聚烯烴牌號切換過程動態(tài)優(yōu)化2803·2模型失配時采用不同優(yōu)化策略的終止時刻累積熔融指數(shù)、牌號切換時間及目標(biāo)函數(shù)值Table 2 Final cumulative melt index, transition timeand objective function value under model mismatch02Optimization strategiesMI (tr) tirana J2560009.7503.959(without model mismatch) 356000 0.09 8.941 3 3360152560000.0660.l123560000.119002560000.0910.5154.118NCo-tracking持在360K,而在實際過程中,由于進料溫度的波動極易造成反應(yīng)器內(nèi)溫度波動,從而影響牌號切換過程的進行。本例分別采用斜坡漂移和正弦波形式的溫度波動模擬由進料溫度波動帶來的過程擾動,擾動形式如圖7所示,采用不同優(yōu)化策略的最優(yōu)軌18跡如圖8所示。(a)temperature disturbance in forms of drift380h0(a)drift(b)sinusoidal0.10圖7反應(yīng)器內(nèi)溫度波動90.Fig 7 Temperature disturbance圖8所示優(yōu)化結(jié)果的終止時刻累積熔融指數(shù)、15牌號切換時間和目標(biāo)函數(shù)值如表3所示表3過程擾動時采用不同優(yōu)化策略的終止時刻累積熔融指效、牌號切換時間及目標(biāo)函數(shù)值Table 3 Final cumulative melt index transition time2and objective function value under processOptimizationDisturbanceMI,(tr) fumr(b)temperature disturbance in forms of sinusoidalut Nco tracking0.086圖8過程擾動下不同優(yōu)化策略的最優(yōu)軌跡files using different optimization strategiesNCo-trackingnusoida!0.0910.573.809夠有效克服過程擾動帶來的不確定性影響,實現(xiàn)牌如圖8和表3所示,進料溫度擾動直接作用于號順利、平穩(wěn)切換。反應(yīng)器壓力,并影響熔融指數(shù)的收斂。在過程擾動影響下,基于理論模型的控制曲線導(dǎo)致反應(yīng)器壓力4結(jié)論隨進料溫度波動而變化,較大幅度地超出壓力容許從牌號上限,且終止時刻熔融指數(shù)距目標(biāo)牌號值存在一定件校正的基l。Ll中國煤化工型是最優(yōu)性條CNM解模型提取方偏差。而基于最優(yōu)性條件實時校正的最優(yōu)曲線則能法,從校正控制系統(tǒng)對解模型的要求出發(fā)構(gòu)造系列·2804·化工·學(xué)報第62卷子優(yōu)化命題,為二次優(yōu)化提取解模型提供最優(yōu)參數(shù)[]. CIESC Journal(化工學(xué)報),2010,61(4);893-900化方案,并能有效消除冗余弧。仿真結(jié)果表明,該[81LWey(李文義), Ren Congjing(任聰靜),WangJingtai(王靖岱). Optimization of grade transition for方法能顯著簡化解模型結(jié)構(gòu),保證了在線校正的可continuous propylene polymerization process using實現(xiàn)性?；诮饽Ｐ偷淖顑?yōu)性條件校正策略能有效ontinuous stir reactor in series technology [j]. Journal of消除模型失配和過程擾動帶來的不確定性,實現(xiàn)牌Zhejiang University: Engineering Science(浙江大學(xué)學(xué)報工學(xué)版),2010,44(2):326-331號的順利平穩(wěn)切換。[9] Bonvin D, Bodizs L, Srinivasan B. Optimal grade transitionfor polyethylene reactors via Nco-tracking [J]. ChemicaReferencesEngineering Research Design, 2005,83,692-697[1] McAuley K B, Macgregor J F Optimal grade transitions in[10] Kadam J V, Marquardt W, Srinivasan B, Bonvin D Optimala gas-phase polyethylene reactor [J]. AIChE Journalgrade transition in industrial polymerization processes viNcO tracking []. AIChE Journal, 2007, 53:627-639[2] McAuley K B, Macgregor J F. Online inference of polymer[11] Gisnas A, Srinivasan B, Bonvin D Optimal gradeproperties in an industrial polyethylene reactor [. AIChEtransition for polyethylene reactors [J]. Process SystemsJournal,1991,37:825-835003,15;463-468[3] Debling J A, Han GC, Kuijpers F, Verburg J, acca J,[12] Srinivasan B, Bonvin D, Visser E, Palanki S DynamicRay W H. Dynamic modeling of product grade transitions foroptimization of batch processes(I)t Role of measurements inolefin polymerization processes [J]. AlChE Journalandling uncertainty [J]. Computers and Chemical1994,40:506-520Engineering, 2003, 27: 27-[4] Takeda M, Ray W H. Optimal-grade transition strategies[13 Kadam J V, Schlegel M, Srinivasan B, Bonvin D,for multistage polyolefin reactors [J]. AIChE JournalMarquardt W. Dynamic optimization in the presence ofuncertainty from off-line nominal solution to measurement-[5] Chatzidoukas C, Perkins J D, Pistikopoulos ENbased impleron [J]. 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