大规模工业过程分布式建模方法研究文献综述

 2021-09-25 08:09

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1.文献综述

1.1.大规模工业过程背景及现状:

目前,随着对化工原材料利用率的不断提高,生产过程的复杂化程度在逐步加深。对整个大系统采用集中式建模控制方法,势必导致模型结构相对复杂、并且模型精度难以保证和计算繁琐等诸多问题。采用分散式的建模方法,可以将大系统划分为若干个相互独立的子系统,在一定程度上提高了模型的精度,但是由于分散式建模方法没有考虑各子系统间的相互作用,全局性无法得到满足。而分布式建模方法很好的克服了这一不足,但是将复杂系统如何划分为几个相互作用的子系统,是分布式建模的核心问题,典型相关分析算法则为这个问题提供了一个很好的解决方法。

在复杂的化工过程中,被控系统很难通过建立机理建模的方式获得系统的数学模型,这时候一些未知系统可以考虑通过系统辨识的方法来得到系统的数学模型,如PLS方法等。但是在一些情况下,如被控系统本身就比较复杂或者所处的环境比较恶劣,系统结构参数会随着时间和运行环境的改变而改变,例如催化作用的衰减、漂移以及能效的降低等。此时离线的系统辨识得到模型很难满足动态系统的模型精度要求,给基于模型的控制器设计带来巨大的挑战。所以在这些环境下,如果能获得变化后的新数据,可以采用递推PLS算法可以有效地在线实时更新系统的模型。

1.2.分布式建模:

1.2.1.概要

分布式建模就是将整体过程模型进行拆分,将整个复杂过程分解为子过程,作为分布式建模的基本单位,每个子过程共享资源库并且可以有自己独立的资源管理库,对每个子过程分布式并行的构建其过程模型。子过程可以是嵌套,根据子过程间的逻辑关系,划分不同的层次,降低每一层的复杂性,支持多层协同建模。整个过程也可以看作是最高层次的子过程。通过模型的拆分,单一平面内的复杂系统工程模型就会形成下图所示的模型结构分解树。这种方法是降低系统复杂程度的有效途径。

建模步骤:

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