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1、10申请公布号CN103336880A43申请公布日20131002CN103336880ACN103336880A21申请号201310116088922申请日20130403G06F19/0020110171申请人温州大学地址325035浙江省温州市瓯海区茶山镇温州高教园区申请人浙江大学72发明人张正江邵之江曾国强方伟超74专利代理机构杭州求是专利事务所有限公司33200代理人周烽54发明名称一种用于求解面向操作优化的模型修正问题高效方法57摘要本发明公开了一种用于求解面向操作优化的模型修正问题高效方法，该方法针对过程系统操作优化下模型修正问题的结构特点，首先分析模型相对模型参数和测量变量。
2、的灵敏度，根据灵敏度分析结果分别设计了基于测量变量与模型参数的子问题，将操作优化下模型修正问题分解为一簇复杂性由低到高的子问题，并求解这些子问题。将每次已求解的子问题最优解作为下一个待求解子问题计算的初值点，一步一步地求解下去，最后在较好的初值点基础上，达到求解操作优化下的模型修正问题的收敛，从而得到严格机理模型准确的参数值。采用修正后的模型进行操作优化，可显著地提高过程系统的生产效率。51INTCL权利要求书1页说明书6页附图2页19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书1页说明书6页附图2页10申请公布号CN103336880ACN103336880A1/1页21一种用于求。
3、解面向操作优化的模型修正问题高效方法，该方法应用于PTA氧化反应过程系统中，其特征在于，该方法包括以下步骤（1）根据PTA氧化反应过程系统模型修正问题的特点，分析待修正的模型相对十条反应动力学的平衡方程所对应的反应动力学常数和七个测量变量的灵敏度，并模型参数和测量变量按灵敏度大小排序，分别为参数PP1,P2,P10、测量变量XX1,X2,X7；七个测量变量分别为每小时苯二甲酸产量、产品中对羧基苯甲醛浓度、每小时醋酸消耗量、尾气的氧气浓度、尾气的一氧化碳浓度、尾气的二氧化碳浓度、结晶器尾气的氧气浓度；（2）根据灵敏度分析结果，设计基于测量变量与模型参数的子问题。从而复杂过程系统的模型修正问题分解。
4、为一簇渐进复杂的子问题，子问题表示如下STFX,U,P1,P2,PPK0PNK,PKLXIXIUXII1,2,7LUJUJUUJJ1,2,21711LPKPKUPKK1,2,PKNK1,2,3,7，PK1,2,3,10；其中，JNKX,Y为基于校正误差的最小二乘函数，YY1,Y2,YN为测量变量的测量值，XX1,X2,XN为测量变量的校正值，UXIUXI1,UXI2,UXIMT,LXILXI1,LXI2,LXIMT分别为测量变量的上下界，UU1,U2,UM为未测量变量，YIYI1,YI2,YIMT，XIXI1,XI2,XIMT，UJUJ1,UJ2,UJMT，UUJUUJ1,UUJ2,UUJMT。
5、,LUILUJ1,LUJ2,LUJMT分别为未测量变量的上下界，I为测量变量的标准差。M为工况个数，PP1,P2,PNP为要估计的模型参数，LPK,UPK分别为模型参数的上下界，FX,U,P0为过程系统的机理模型方程。划分的子问题共有NNP个且NK1,2,3,N，PK1,2,3,NP。（3）采用上述基于测量变量与模型参数的子问题，应用二次规划优化算法求解这些子问题，将已求解的子问题最优解作为下一个待求解的子问题计算的初值点，一步一步地求解下去，最后在较好的初值点基础上，达到求解模型修正问题的收敛。（4）根据子问题规划求解方法求解计算结果，得到了准确的模型参数PP1,P2,P10、测量变量的校正。
6、值及未测量变量的估计值。将修正后的模型进一步应用于该过程的操作优化与过程控制中，显著地提高了该过程系统的生产效率。权利要求书CN103336880A1/6页3一种用于求解面向操作优化的模型修正问题高效方法技术领域0001本发明涉及复杂过程系统中的模型修正领域及操作优化方法研究领域，特别地，涉及一种用于求解面向操作优化的模型修正问题高效方法。背景技术0002目前我国流程工业企业不同程度地存在能耗高、成本高、劳动生产率低、资源利用率低的特点。因此采用流程的模拟与优化技术，对生产装置、生产流程进行实时操作优化，对生产过程的关键变量进行在线调整，使生产装置在最优状态下运行，保持流程生产的高效性和经济性。
7、，具有十分重要的现实意义。过程操作优化效果与过程对象模型的精确程度有关，如果过程对象模型与实际模型偏差较大，则会引起优化结果与过程实际的最优结果不一致，从而导致优化精度的降低。因此必须应用模型修正技术，调整过程对象的模型参数，使模型的输出与现场实际测量数据相一致或偏差最小。0003关于模型修正问题的构造方法研究上，DEMING首先提出了基于隐函数的模型修正问题，并采用EVMERRORINVARIABLE方法构造模型修正命题。模型修正问题最常见的构造方法是先根据简单的部分严格机理模型进行数据校正得到测量变量的校正值，然后根据测量变量的校正值计算得到复杂严格机理模型的参数值，如MARLIN与HRY。
8、MAK，PERKINS等发表的论文提到的方法。此方法的效率低下促使很多学者对模型修正问题的联立方法进行了研究，主要有BARD,KIM,TJOA,GAU,ARORA与BIEGLER等。模型修正问题的联立方法就是联立所有的严格机理模型，在满足严格机理模型方程的前提下，最小化测量变量的校正误差加权平方和，从而同步得到测量变量的校正值，未测量变量及模型参数的估计值。此方法是过程操作优化中最高效的方法，因此应用非常广泛。0004在模型修正问题的求解方法上，国内学者进行了大量的研究。主要有陈霄、王宁等针对化工过程的模型修正问题，提出了一种新的DNA遗传算法并将其应用于此问题求解上。俞欢军、张丽平等将复合粒。
9、子群优化算法应用于模型修正问题的求解上。王钧炎、黄德先基于混合差分进行算法，对软测量时延模型修正问题进行了研究。魏龙，顾伯勤等介绍了采用矩估计法、极大似然估计法和线性回归分析法对基于机械密封可靠性数据的模型修正问题进行了研究。刘益剑、张建明等将微粒群算法应用于非线性系统的模型修正问题求解上。于龙文、刘国志则将改进的微粒群算法应用于非线性系统模型修正问题求解上。栗伟、苏宏业将粒子群优化算法应用于催化裂化系统的模型修正中。颜学峰、余娟、钱锋等基于改进差分进化算法对超临界水氧化动力学的模型修正问题进行了研究。李彬彬、王凌、郑大钟等对基于插值评价的遗传算法及其在模型修正问题中的应用进行了研究。国外学者。
10、们也对模型修正问题求解方法进行了不断的研究和改进。BRITT与LUECKE采用线性迭代的求解方法对模型修正问题进行了有效的求解。PENELOUX,REILLY与PATINOLEAL等发展了基于线性迭代求解模型修正问题的方法。SCHWETLICK与TILLER,VALKO与VADJA提出了求解模型修正问题的两步法，即先计算数据校正问题后计算模型的参数估计问题，然后迭代地进行，直到参数的估计值与测量变量的校正值变化很小为止。LIEBMAN与EDGAR通过采用非线性说明书CN103336880A2/6页4优化方法提高了模型修正问题计算的高效性与结果的准确性。随着非线性优化算法快速发展，可采用高效的非。
11、线性优化算法直接计算模型修正问题。TJOA与BIEGLER采用全局收敛的SQP方法对模型修正问题进行了求解。KIM提出了在计算模型修正问题两步法中，计算采用非线性优化算法取代线性迭代算法，可得到更准确的结果。0005模型修正技术在流程工业上的应用研究主要有胡海军、程光旭等采用延迟时间模型描述炼化设备的故障过程，应用遗传算法获得延迟时间模型参数的最大似然估计，用数值模拟方法验证算法代码的正确性。以某炼油厂39台换热器的维修数据为例进行分析，对其延迟时间模型进行了修正。郑启富、周兆良等提出了一种改进的遗传算法，并将它应用于环己醇/环己酮硝化氧化反应动力学模型修正问题上。薛尧予，王建林，于涛等提出了。
12、一种基于改进粒子群优化算法的发酵过程模型修正方法，并将该方法用于青霉素发酵过程建模上28。HARDIN于1995年将模型修正技术应用于工业过程操作优化上。近年来关于模型修正技术的研究与应用主要可参考YIP与MARLIN,SCHWAAB与BISCAIA,CREVELING与GILL,ZAVALA与LAIRD等的文献。0006上述国内外学者们对模型修正的研究大部分是基于简单的过程系统或基于简化的机理模型进行的研究。在对复杂过程系统进行机理建模时，由于流程复杂，严格机理模型一般都具有规模庞大且呈非线性等特性。工业生产过程的运行工况点较多，构造问题时常用的做法是联立所有工况，构造基于全联立模型方程的模。
13、型修正命题。此模型修正问题一般具有大规模非线性且自由度大等特性，问题的规模随着工况数的增加呈线性增加的关系。采用上述关于模型修正问题的求解方法，如果直接求解，由于方程维数大且为非线性，求解难度高，很容易导致求解过程的收敛失败。随着现代化生产规模日益扩大，工艺和设备复杂程度越来越高，生产过程模型正向宏观和微观两个方向拓展。基于简单的过程系统或基于简化的机理模型操作优化已经很难满足现代化生产的需要。YIP与MARLIN通过数值实验指出操作优化的精度随着模型的分辨率（精细程度，解析度）增加而增加。基于严格机理模型操作优化的优点是优化结果更精确，优化效率更高。因此，基于高分辨率或高解析度机理模型的操作。
14、优化是现代化生产发展的需求，也是今后发展的趋势。面对新的挑战，需要以复杂过程系统为研究对象，以大量的测量数据为驱动，从流程生产过程的内在的严格机理模型出发，实现高精度、高性能、高可用性的实时操作优化。然而结合过程机理进行高解析度、高分辨率建模，其中难免会引入模型的偏差和失配，再加上部分重要的模型参数未必能够直接获得，因此需要采用高效的模型修正技术，获得准确的过程严格机理模型。复杂过程系统的机理模型呈现非常明显的大规模、非线性、多尺度特征，基于此模型的模型修正问题求解非常困难，因此迫切需要高效的求解方法作为支撑技术。如何设计效率高且收敛性好的求解方法是复杂过程系统的模型修正技术所面临的挑战。发明。
15、内容0007本发明的目的是针对过程系统中现有面向操作优化的模型修正问题求解方法的不足，提供了一种用于求解面向操作优化的模型修正问题高效方法。0008本发明的目的是通过以下技术方案来实现的一种用于求解面向操作优化的模型修正问题高效方法，该方法应用于PTA氧化反应过程系统中，该方法包括以下步骤0009（1）根据PTA氧化反应过程系统模型修正问题的特点，分析待修正的模型相说明书CN103336880A3/6页5对十条反应动力学的平衡方程所对应的反应动力学常数和七个测量变量的灵敏度，并模型参数和测量变量按灵敏度大小排序，分别为参数PP1,P2,P10、测量变量XX1,X2,X7；七个测量变量分别为每小。
16、时苯二甲酸产量、产品中对羧基苯甲醛浓度、每小时醋酸消耗量、尾气的氧气浓度、尾气的一氧化碳浓度、尾气的二氧化碳浓度、结晶器尾气的氧气浓度；0010（2）根据灵敏度分析结果，设计基于测量变量与模型参数的子问题。从而复杂过程系统的模型修正问题分解为一簇渐进复杂的子问题，子问题表示如下00110012STFX,U,P1,P2,PPK00013PNK,PKLXIXIUXII1,2,70014LUJUJUUJJ1,2,217110015LPKPKUPKK1,2,PK0016NK1,2,3,7，PK1,2,3,10；0017其中，JNKX,Y为基于校正误差的最小二乘函数，YY1,Y2,YN为测量变量的测量值。
17、，XX1,X2,XN为测量变量的校正值，UXIUXI1,UXI2,UXIMT,LXILXI1,LXI2,LXIMT分别为测量变量的上下界，UU1,U2,UM为未测量变量，YIYI1,YI2,YIMT，XIXI1,XI2,XIMT，UJUJ1,UJ2,UJMT，UUJUUJ1,UUJ2,UUJMT,LUILUJ1,LUJ2,LUJMT分别为未测量变量的上下界，I为测量变量的标准差。M为工况个数，为要估计的模型参数，LPK,UPK分别为模型参数的上下界，FX,U,P0为过程系统的机理模型方程。划分的子问题共有NNP个且NK1,2,3,N，PK1,2,3,NP。0018（3）采用上述基于测量变量与模。
18、型参数的子问题，应用二次规划优化算法求解这些子问题，将已求解的子问题最优解作为下一个待求解的子问题计算的初值点，一步一步地求解下去，最后在较好的初值点基础上，达到求解模型修正问题的收敛。0019（4）根据子问题规划求解方法求解计算结果，得到了准确的模型参数PP1,P2,P10、测量变量的校正值及未测量变量的估计值。将修正后的模型进一步应用于该过程的操作优化与过程控制中，显著地提高了该过程系统的生产效率。0020本发明的有益效果是00211、本发明的面向操作优化的模型修正问题高效求解方法，通过模型的灵敏度分析，把过程系统的复杂模型修正问题分解为一簇复杂性由低到高的子问题，化繁为简，不仅可以有效地。
19、解决了过程系统操作优化下的模型修正在求解计算过程中收敛困难的问题，还将为大规模优化方法领域提供了一种新的研究方法。00222、本发明的面向操作优化的模型修正问题高效求解方法，通过求解这些子问题，先易后难，将已求解的子问题最优解作为下一个待求解的子问题计算的初值点，一步一步地求解下去，最后在较好的初值点基础上，提高了求解效率和收敛性能。00233、本发明的面向操作优化的模型修正问题高效求解方法，可应用不同复杂过程系统中操作优化下的模型修正问题上，可与不同优化算法相结合，方法具有通用性，应用非说明书CN103336880A4/6页6常灵活，实现简单。附图说明0024图1为本发明的用于求解面向操作优。
20、化的模型修正问题高效方法示意图；0025图2为子问题的构造图。0026具体实施方式0027以下参照本发明的附图对本发明作更详细的描述。本发明也可以以许多不同形式实施，因此不应认为它局限于说明书所列的实施例，相反，提供这种实施例是为了说明本发明的实施和完全，以及能向相关领域的技术人员描述本发明的具体实施过程。0028图1为本发明的用于求解面向操作优化的模型修正问题高效方法示意图。如图1所示，该方法主要包括模型的灵敏度分析，子问题的构造及按步骤分别有效地进行优化求解，通过求解子问题，先易后难，在较好的初值点基础上，提高了求解效率和收敛性能。本发明的面向操作优化的模型修正问题高效求解方法具体包含如下。
21、实施步骤00291、根据过程系统模型修正问题特点，分析待修正的模型相对模型参数和测量变量的灵敏度，并模型参数和测量变量按灵敏度大小排序，分别为参数测量变量XX1,X2,XN；00302、根据灵敏度分析结果，设计基于测量变量与模型参数的子问题。在基于测量变量的子问题中，将测量变量的校正误差一个一个地引入到问题的测量变量中，引入的先后次序按测量变量的灵敏度从大到小次序，因此降低了问题的复杂度。在基于模型参数的子问题中，对问题的求解最有影响的参数，即参数相对模型的灵敏度最大的优先放开，而灵敏度较小的那些参数先固定，然后一步一步地按灵敏度从大到小放开参数。从而复杂过程系统的模型修正问题分解为一簇复杂性。
22、由低到高的子问题，子问题表示如下00310032STFX,U,P1,P2,PPK00033PNK,PKLXIXIUXII1,2,N0034LUJUJUUJJ1,2,M0035LPKPKUPKK1,2,PK0036其中，JNKX,Y为基于校正误差的最小二乘函数，YY1,Y2,YN为测量变量的测量值，XX1,X2,XN为测量变量的校正值，UXIUXI1,UXI2,UXIMT,LXILXI1,LXI2,LXIMT分别为测量变量的上下界，UU1,U2,UM为未测量变量，YIYI1,YI2,YIMT，XIXI1,XI2,XIMT，UJUJ1,UJ2,UJMT，UUJUUJ1,UUJ2,UUJMT,LUI。
23、LUJ1,LUJ2,LUJMT分别为未测量变量的上下界，I为测量变量的标准差。M为工况个数，为要估计的模型参数，LPK,UPK分别为模型参数的上下界，FX,U,P0为过程系统的机理模型方程。划分的子问题共有NNP个且NK1,2,3,N，PK1,2,3,NP。0037构造的子问题如图2所示，假设上述模型修正问题测量变量的个数为N，待估计的说明书CN103336880A5/6页7模型参数个数为NP。则设计的子问题从两个方向由少到多地增加测量变量与模型参数个数，其中横向从左到右为测量变量个数增加方向，纵向从下往上为模型参数个数增加方向，各模型参数和测量变量增加的先后次序按模型相对他们的灵敏度由大到小。
24、次序排列。这样使得问题的规模与自由度从小到大变化。当采用所有的测量变量并估计所有的模型参数时，问题即为过程系统操作优化下的模型修正问题。00383、采用基于测量变量与模型参数的子问题，应用优化算法求解这些子问题，并将已求解的子问题最优解作为下一个待求解的子问题计算的初值点，一步一步地求解下去，最后在较好的初值点基础上，达到求解过程系统操作优化下的模型修正问题的收敛。00394、根据高效求解方法的求解计算结果，得到各子问题的最优解，从而得到严格机理模型准确的模型参数P，测量变量的校正值X，未测量变量的估计值U，返回模型修正结果。这些结果进一步应用于操作优化及过程控制中，显著提高过程系统的生产效率。
25、。0040精对苯二甲酸PTA氧化反应过程系统实施例0041可将本发明的用于求解面向操作优化的模型修正问题高效方法应用在PTA氧化反应过程系统进行实施。在本实施例中，7个测量变量分别为每小时苯二甲酸产量、产品中对羧基苯甲醛浓度、每小时醋酸消耗量、尾气的氧气浓度、尾气的一氧化碳浓度、尾气的二氧化碳浓度、结晶器尾气的氧气浓度。其测量值均为工业现场采集的数据,通过对现场生产数据分析与处理，根据负荷的不同，得到5种工况下的稳态生产数据。系统的模型方程主要是基于反应动力学的平衡方程。模型参数为十条反应动力学的平衡方程所对应的反应动力学常数PP1,P2,P10。此实施例的模型修正问题含变量维数为21718（。
26、包括某些固定的变量），而方程个数为18488，模型方程呈非线性。根据PTA氧化反应过程系统的模型修正问题特点，实施例包括在计算机系统实行以下步骤00421、根据PTA氧化反应过程系统模型修正问题的特点，分析待修正的模型相对反应动力学常数和七个测量变量的灵敏度，并模型参数和测量变量按灵敏度大小排序，分别为参数PP1,P2,P10、测量变量XX1,X2,X7；00432、根据灵敏度分析结果，设计基于测量变量与模型参数的子问题。从而复杂过程系统的模型修正问题分解为一簇渐进复杂的子问题，子问题表示如下00440045STFX,U,P1,P2,PPK00046PNK,PKLXIXIUXII1,2,700。
27、47LUJUJUUJJ1,2,217110048LPKPKUPKK1,2,PK0049NK1,2,3,7，PK1,2,3,1000503、采用上述基于测量变量与模型参数的子问题，应用二次规划优化算法求解这些子问题，将已求解的子问题最优解作为下一个待求解的子问题计算的初值点，一步一步地求解下去，最后在较好的初值点基础上，达到求解模型修正问题的收敛。00514、根据子问题规划求解方法求解计算结果，得到了准确的模型参数PP1,P2,P10、测量变量的校正值及未测量变量的估计值。将修正后的模型进一步应用于该过程的操作优化与过程控制中，显著地提高了该过程系统的生产效率。说明书CN103336880A6/。
28、6页80052本实施例中的模型修正问题，如果直接求解，由于方程维数大且为非线性，问题自由度大，求解难度较高，导致优化算法求解时收敛失败。通过实施例结果可知本发明的用于求解面向操作优化的模型修正问题高效方法可使此问题求解时收敛。因此，本发明的方法可使得过程系统模型操作优化下的修正问题求解的收敛性进一步提高。0053本发明的方法原理简洁清晰，方便于在计算机上实现，且灵活性很好，可与不同优化算法相结合。本发明非常适合应用于求解过程系统操作优化下的模型修正问题，使得模型修正的结果准确可靠。修正后的模型进一步应用于该过程的操作优化与过程控制中，显著地提高了该过程系统的生产效率。说明书CN103336880A1/2页9图1说明书附图CN103336880A2/2页10图2说明书附图CN103336880A10。