分層多速率運行優(yōu)化控制是指:考慮工業(yè)過程分層控制結(jié)構(gòu)下的多時間尺度與多速率特點,通過運行層設(shè)定值優(yōu)化與回路層過程控制的集成化和智能化,控制整個工業(yè)生產(chǎn)過程,實現(xiàn)質(zhì)量、效率和能耗等運行指標的最優(yōu)化。
工業(yè)過程智能制造的目標是實現(xiàn)智能生產(chǎn),其關(guān)鍵是實現(xiàn)制造流程智能化,愿景是建立以企業(yè)高效化與綠色化為目標,以實現(xiàn)制造流程的智能優(yōu)化決策與加工裝備(過程)智能自主控制為特征的制造模式。實現(xiàn)這一愿景的關(guān)鍵是要實施工業(yè)過程運行優(yōu)化控制,其內(nèi)涵是其通過優(yōu)化與控制的智能化和集成化,感知生產(chǎn)條件的變化,自適應(yīng)決策并跟蹤控制系統(tǒng)的設(shè)定值,實現(xiàn)質(zhì)量、效率和能耗等運行指標的最優(yōu)化。
典型工業(yè)過程(冶金磨礦過程與重介質(zhì)選煤過程)
分層控制是便于實現(xiàn)的工程化選擇。然而,在分層控制結(jié)構(gòu)下,整個系統(tǒng)因?qū)蛹壒δ芤约八婕暗谋豢貙ο筇匦缘牟町悓е聦蛹夐g時間尺度各異。運行層面向工業(yè)運行過程,具有慢時間尺度特性,回路層面向基礎(chǔ)設(shè)備/回路過程,具有快時間尺度特性。其中,運行過程多是含物理化學反應(yīng)的氣液固多相共存的連續(xù)化復雜過程,機理難以搞清,無法建模。為全面感知系統(tǒng)動態(tài),通常需要部署全方位的檢測裝置,但由于信號變化速率相差較大,各檢測裝置因自身的特殊性,獲取信息和處理信息的速度不同,加之控制節(jié)點分散,難以實現(xiàn)控制系統(tǒng)輸入與輸出采樣周期的統(tǒng)一。因此,在工業(yè)過程運行優(yōu)化控制器設(shè)計時將面臨如下的挑戰(zhàn)性問題:
1)運行過程動態(tài)未知;
2)層級間具有多時間尺度;
3)層級內(nèi)存在多速率采樣。
上述特性使得運行優(yōu)化控制問題變得尤為復雜。
多速率工業(yè)過程的雙層層級架構(gòu)
如何針對多時間尺度、多速率采樣且運行層模型未知的復雜工業(yè)過程設(shè)計運行優(yōu)化控制策略?本文將提升技術(shù)、模型預(yù)測與增強學習方法相結(jié)合,提出一種工業(yè)過程多速率分層運行優(yōu)化控制方法。其通過兩種提升方法將多速率分層問題統(tǒng)一到一個時間尺度,進而采用一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的Q-學習算法,求解基礎(chǔ)回路最優(yōu)設(shè)定值,同時設(shè)計基礎(chǔ)回路層的MPC控制器實現(xiàn)設(shè)定值的快速跟蹤,最終實現(xiàn)運行指標的優(yōu)化控制。
最后,針對一典型復雜工業(yè)過程,即閉環(huán)冶金磨礦過程,進行了實驗研究,表明了該方法能夠在分層多速率采樣下,無需使用運行層模型來設(shè)計運行優(yōu)化控制器,僅利用數(shù)據(jù)通過自學習實現(xiàn)設(shè)定值的在線優(yōu)化,從而控制運行指標。這一研究成果對運行層機理復雜難以建立模型的復雜工業(yè)過程運行優(yōu)化控制器的設(shè)計具有參考價值。
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