无机化学文献综述

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1、无机化学生产方法文献综述（中国地质大学（武汉）机电学院，430074）1引言引言当前随着我国加入 WTO，各行各业都面临着巨大的冲击。化学工业作为一个比较传统 的基础行业在国民经济中占据重要的地位。为了提高竞争能力，增加经济效益，目前国内 外正在进行节能、降低污染以及生产装置的改造和控制系统的更新。基于互联网的电子商 务、ERP(EnterPriseResourcesPlan)给企业的销售采购管理提供了时空上的便利，以模型为 基础的多变量模型预测控制和在线实时优化成为销售、管理和控制一体化的关键技术，计 算机集成过程系统 ClpS(ComputerIntegratedProeessSystem

2、)在连续过程中正在大面积的普及。 随着人们对产品种类的日益需求的增加，化学工业日益从大规模化生产逐渐地转向小规模 的具有弹性的生产，从连续操作型转向灵活的间歇操作型，从定态操作变为非定态操作(袁 渭康，1998;王永胜，2000) 1。据英国 ICI 公司的统计(许锡恩，1991) 2，间歇操作方式 生产的化学品所得利润，在 1977 年为全公司利润总额的 18%，到 1983 年达到 30%，在 1987 年更上升到 48%。相对较低的设备投资和灵活的生产使得间歇过程受到国际大公司的 重视。但是与连续过程相 比，间歇过程的研究很不充分，部分原因在于间歇过程具有多路径性和很大的动态特性即 非线

3、性，使得设计和操作变得非常复杂。这里顺便指出连续过程从开车到正常运行和停车 在这三个状态上本质上就是一个间歇过程的扩大。在这方面进行研究目前正以较快的速度 进行，从文献数量的变化可以看出:1983 年确认有关间歇过程的研究论文不到 10 篇，1989 年就 超过 50 篇，1997 年 PSE 国际会议的收录的间歇过程的文章为 30 篇。目前我国在间歇过程 的研究方面比国外要落后，而且不够深入系统。天津大学许锡恩、袁希钢2等教授在间歇 排产调度方面(王举，2000) 16进行了深入的研究，他们将调度问题归结为一类混合整数非 线性规划问题，通过智能算法求解。在关于间歇过程建模与优化控制方面还鲜有

4、报道。2国内外研究历程国内外研究历程2.1 国外现状就建模方面而言 JosePhetal.(1993) 4用人工神经网络来建立产品质量与输入及操作条件之间的关联，以此模型作为预测控制器设计的基础，对某一间歇例子进行了控制。 Yenetal.(1996)利用数学模型的先验信息和实验数据构造了人工神经网络，该模型能够在在 线应用中快速产生，并用于产品质量的控制。Galvanetal.(1998)利用回归神经网络具有快速 学习的能力，作为模型预测控制器的逆模，以较小的计算量对间歇反应器实施控制。 Fossetal.(1995)的做法是将过程的操作分成若干个区域，在每个区域上利用辨识获得局部模 型，并

5、通过插值将各个局部模型构成全局模型用以控制。Krishnanetal.(1998)、Sekietal.(2001) 7在间歇反应器模型已知的情况下，为了减少计算上的复杂程度将非线性模 型直接线性化得到若干模型用以构造预测控制器。Banerjeeetal.(1997) 9提出采用线性参 数变化(LinearparameterVarying，LpV)模型来逼近非线性模型的思想，在此基础上 Lakshmanan 和 Arkun(1999)针对间歇过程的特点，在获得所有局部模型及其有效性评价函 数后通过插值来获得逼近非线性模型的时变全局模型，插值函数和状态通过迭代的 Bayesian 估计得到，并以此

6、模型进行估计和控制。关于控制和状态估计方面，Jingetal.(1999) 12针对间歇结晶过程，研究了三类基于模型的控制策略:全局线性化控制(GloballyLinearizingControl)，一般模型控制(GenericModelControl)，基于多模型的模型预测控制，分别应用于间歇结晶过程温度的跟踪问题，仿真结果显示三种控制策略的轨迹跟踪 能力、排除干扰能力和对建模误差的鲁棒性要明显优于传统的 Pl 控制器。另外由于基于模 型的预测控制能够处理多输入多输出问题和约束问题，这些优势使得基于模型的预测控制 在间歇过程中的应用成为必然。由于过程存在不可测量的干扰，通常要对状态进行估计。

7、 扩展的卡尔曼滤波器是最常使用的方法之一。Appelhaus 和 Engell(1996) 14在一个间歇聚合系统的基础上比较了固定增益观测器、增益调度观测器和扩展的卡尔曼滤波器三者的 性能。Gattu 和 Zafiriou(1994) 11在系统状态中扩展了随机状态用以描述建模误差和干扰。 然而，扩展的卡尔曼滤波器的收敛性在大多数情况下比较慢。为 T 提高收敛速度，Kozub 和 MaeGregor(1992)采用 T 迭代性扩展的卡尔曼滤波器框架用以更新初始状态估计。在 RuSSelletal.(1996)的文章中，将扩展的平滑滤波器加入到迭代框架中以使系统对干扰和模 型误差控制更可靠。近

8、来，非线性移动域状态估计技术得到开发(Robertson 和 Lee，1995)， 它可以考虑状态估计的约束以防止物理上不真实的估计。根据物理现象常常具有时频分布 的特点，stephanopoulosetal.(1998)提出的多尺度模型预测控制理论，其本质上是多尺度的 卡尔曼滤波，它能够很好地完成排除干扰的任务。Arunetal.(1999) 7在此基础上将其应用于间歇反应器的状态估计和控制，其排除干扰的能力与常见的模型预测控制方法相比具有 非常好的效果。Lietal.(2001)考虑将广义模型预测控制(GeneralizedPredietiveControl，GPC) 应用于多组分间歇精馏

9、塔的跟踪控制，显示出比 PID 具有更好的效果，但由于 GPC 适用 于单输入单输出 模型，对于多变量系统不太适用，因此此方法有一定的局限性。2.2 国内概况在国内关于间歇过程操作的建模和控制还没有得到象连续过程那样的重视(王宝国， 1995)，而且我们知道在连续过程中设备除了开、停车情况下一般运行在简化了的定态附近， 相当于一个非线性系统在工作点小范围内的线性展开，目前的先进控制 (AdvaneedProeessControl，APC)技术依然是以线性模型控制理论在过程中应用 (Morarietal.，1999)。目前人们越来越重视间歇生产过程的控制和间歇生产管理两方面的统 一，现有的针对间

10、歇过程的集成的管理、优化和控制体系还远不如连续过程中的 CIPs 完善 (宋建成，1999)。在间歇过程中人们常常抱怨间歇过程的产品质量不稳定，这多数还是模 型不确定和控制不当造成的(袁渭康，1998) 1。姜太文和合作者(1996，1997)首次提出利用迭代(或重复)学习(IterativeLeamingcontrol，ILC)的思想(孙明轩，1999)(在机器人胳膊训 练中经常采用)根据具体的要求开发了间歇模型预测控制 (BatehModelPredictiveControl，BMpC)算法。他们的思想是在线性时变模型表达的基础上 (等价于在固定轨迹上的非线性模型)，综合了前几个己重复的间

11、歇操作的测量记录和当前 正在进行的测量值，用于提高操作的质量，对于存在的建模误差和不可测量干扰具有很强 的鲁棒性，而当前产生的间歇数据作为历史数据被记住并用于下一次间歇的预测控制计算 中。王佩琳.(1999)对一个实验性的间歇反应器进行了测试，结果表明对于一定程度上的模 型不确定性和干扰的存在显示出了良好的跟踪性能。王佩琳.(Z000a)对算法进行了充分地描 述，指出在以二次性能指标来优化滚动域的控制性能的框架中，可以自然地加入对输入输 出有约束条件下的考虑，这样使得算法更加吻合实际操作过程，丰富了已有的迭代学习控 制理论。算法的收敛性是迭代学习理论必须要考虑的问题，否则所提算法是站不住脚的。

12、 王佩琳.(Z000b)分析了在有约束条件下间歇模型预测控制的收敛性。2.3 无机化工间歇过程存在问题的原因和解决方案过程模型的强非线性。绝大部分的间歇过程表现出很强的非线性，基于线性模型的优 化和预测控制在对间歇过程应用时将产生很大的误差，在某些情况下的误操作可能会导致灾难性的事故。非定态问题比定态问题更需要一个合适的数学模型的帮助。 过程干扰的存在。操作人员的疏忽(如错误的搅拌或选择了错误的溶剂等)，间歇处理 中的问题(如传感器失灵，混合不充分等)，还有其它不可测量的干扰，如原料的不纯导致 过程的扰动等等。扰动成为间歇过程中值得重视的因素。 某些指标的不可测量性。化学组分通常经过采样，离线

13、分析获得，在线实时检测传感 器还不多见，而且即使能够获得测量结果，由于操作范围很宽，其测量精确度也会大打折 扣。 Lee 和合作者(1996，1997)首次提出利用迭代(或重复)学习 (IterativeLeamingcontrol，ILC)的思想(孙明轩，1999)(在机器人胳膊训练中经常采用)根据具 体的要求开发了间歇模型预测控制(BatehModelPredictiveControl，BMpC)算法。他们的思想 是在线性时变模型表达的基础上(等价于在固定轨迹上的非线性模型)，综合了前几个己重 复的间歇操作的测量记录和当前正在进行的测量值，用于提高操作的质量，对于存在的建 模误差和不可测量

14、干扰具有很强的鲁棒性，而当前产生的间歇数据作为历史数据被记住并 用于下一次间歇的预测控制计算中。Leeetal.(1999) 13对一个实验性的间歇反应器进行了测 试，结果表明对于一定程度上的模型不确定性和干扰的存在显示出了良好的跟踪性能。Leeetal.(Z000a) 13对算法进行了充分地描述，指出在以二次性能指标来优化滚动域的控制 性能的框架中，可以自然地加入对输入输出有约束条件下的考虑，这样使得算法更加吻合 实际操作过程，丰富了已有的迭代学习控制理论。算法的收敛性是迭代学习理论必须要考 虑的问题，否则所提算法是站不住脚的。Leeetal.(Z000b)分析了在有约束条件下间歇模型预 测

15、控制的收敛性。 另一个值得进一步研究的问题是关于间歇系统的质量控制。基于迭代学习原理的间歇 模型预测控制(BMPC)算法早期并没有考虑质量指标变量的在线反馈策略。Chinetal8.(2000)在 原有的 BMPC 基础上提出了这样一种改进的框架，它能够同时处理质量指标变量和可测量 输出的反馈，使得间歇过程中的问题有了更进一步的解决。chaeetal.(2000)为了提高对质量 指标变量的控制的质量，采用了时变的状态空间模型来表达，并对一个间歇反应器模型进 行了模拟，结果令人满意。Mezghanietal.(2001)以 Leeetal.(1999)所提的算法为基础试验了各 种干扰存在情况下如

16、何选择参数的过程。Xuetal.(2001)针对滞后过程提出了基于迭代学习 控制的 Smith 预估控制器，该方法对时滞常数己知的单输入单输出系统比较适用。3总结与展望总结与展望随着时代的发展，间歇过程的研究与应用受到了越来越多的关注。相对于连续工业过 程而言，间歇过程存在着更多的问题与挑战。本文就如何获得间歇过程的控制模型这一关 键问题进行了一些探索。在各种建模策略中，融合了黑箱建模和机理建模两方面优点的混 合建模方法受到了更大的重视。众所周知，单纯的时域或频域都无法兼顾各方，从而在辨 识模型的动态行为时难免存在信息的偏颇。相比，将系统映射在时频域上将会得到更全面 细致的信息把握。 在控制方面由于间歇过程最显著的特征是配方不变时具有重复性，因此考虑如何利用 系统的重复特征以提高控制质量是近几年刚开始的研究方向。其中融合了模型预测控制和 迭代学习控制二者优点的间歇模型预测控制算法是最突出的代表。针对一个具有间歇特征 的线性二阶系统，在模型不匹配情况下我们进行了控制仿真，最后的结果显示控制器具有 很强的补偿能力和跟踪性能，为进