一、基于简约SQP和混合自动微分的反应参数优化（论文文献综述）
楼红枫[1]（2021）在《深冷空分动态过程建模及仿真研究》文中认为深冷空分是生产大规模、高纯度气液相产品的主要方法,随着工业生产中的能源资源配置日益受到重视,下游产品的需求不断升级,空分装置除了“安、稳、长、满、优”的生产要求,还要灵活调整操作实现生产“提质增效”,因此空分装置在不同生产负荷间的切换频繁发生,呈现出越来越多的动态特性。机理模型具有清晰的物理意义,通过动态模拟技术揭示空分变负荷、氮塞故障等过程的生产规律,对空分过程操作实践非常重要。但其工艺流程复杂、耦合严重,物性计算方程模型变量多,给建模带来了一定的挑战。一般工业过程的动态机理模型常采用微分-代数方程组表示。空分系统为高纯体系且物理可行域窄,使得这类模型具有刚性特征,对初值具有很高的敏感性,如何在工作点大范围变动下提高动态模型的收敛性能是模型应用的基础。另一方面考虑到离散后的模型规模大、计算成本高,机理模型实用性不强,构建“轻量化”降阶模型具有重要意义。针对以上问题,本文的研究内容包括:1.基于深冷空分工艺和机理,在Pyomo模块化自主建模平台构建了深冷空分精馏过程的全联立动态机理模型,分析了模型的index、自由度和刚性特征,通过重构精馏塔模型中的能量平衡方程,有效克服了 high-index带来的求解困难。由于原有空分热力学模型中变量多,非线性强,导致联立求解收敛性难,对此提出了基于多项式函数的回归方法,建立代理模型进行物性计算,简化了热力学计算并提高了动态模型的收敛性能,通过仿真验证了一定操作范围下局部代理模型的鲁棒性和准确性。2.采用有限元正交配置法对机理模型进行离散化,并用全联立法对空分动态过程进行模拟计算。设计了满足关键变量约束的动态优化命题,解决了稳态工况难收敛问题;提出了双层自适应变步长求解策略解决了变工况过程中模型收敛困难的问题。通过动态仿真,给出了关键变量在不同条件下的动态特性曲线,与HYSYS软件的仿真结果进行了验证比较,由于重构水力学方程造成的模型误差,通过参数估计方法校正模型,验证结果表明构建的动态机理模型能够准确、稳定地描述变负荷过程。3.为了提高机理模型实用性,采用有限元正交配置法对精馏塔模型进行约简,通过对空分下塔和全流程的仿真,验证了降阶模型在满足精度需求的同时缩减了模型规模,节省了计算时间;在降阶模型基础上引入故障扰动,构建了动态优化命题对典型氮塞故障进行动态仿真,求解得到的动态轨迹为现场故障处理提供了理论基础。
王瑶[2]（2021）在《L-谷氨酸批次冷却结晶过程状态估计与优化》文中研究指明结晶是化工生产过程提取产物的主要方式之一,通过结晶得到的晶体的质量影响着下游生产。论文主要对L-谷氨酸冷却结晶过程的状态估计算法和操作条件优化进行了研究,目的是提高L-谷氨酸批次生产过程的生产效率和晶体产品质量。研究的模型是粒子数衡算模型。为便于模型求解,采用求积矩量法（Quadrature Method of Moments,QMOM）对该机理模型进行简化,最终研究的模型是矩量形式的粒子数衡算模型。针对矩量形式的粒子数衡算模型,提出了提升的正交求积矩量法（Augmented Quadrature Method of Moments,AQMOM）,用来提高数值求解效率。针对结晶过程晶体尺寸分布（Crystal Size Distribution,CSD）难以进行实时测量的问题,设计一个非线性状态估计器。利用对结晶过程溶液浓度的实时测量值,结合矩量模型,提出一种改进的时域长度可变的滚动时域状态估计算法,得到结晶过程CSD的矩量信息。通过将该算法应用于一个非等温化学搅拌槽反应过程案例、以及L-谷氨酸结晶的尺寸依赖生长-成核过程仿真案例（标称情况和不确定情况）,验证说明本文提出的状态估计算法相比于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）和经典的滚动时域估计器（Moving Horizon Estimation,MHE）具有更好的估计精度和鲁棒性。针对L-谷氨酸冷却结晶过程的操作变量优化问题,采用最优控制理论中的玛雅（Mayer）指标来设计目标函数,通过求解目标函数来确定最优的操作条件。基于结晶过程矩量模型,将期望晶体产品CSD转换为期望的CSD矩量,对于晶体的纯生长过程和生长成核过程分别定义不同的目标函数,建立相应的操作条件优化算法。仿真结果表明,相比于工程上常用的线性和程序降温策略,采用该文提出的优化降温策略可以使晶体生长到期望的CSD并且明显缩短结晶过程操作时间,使晶体生长更为集中。最后,利用L-谷氨酸冷却结晶实验平台,对提出的操作条件优化策略进行了实验验证,并且与线性降温策略和程序降温策略进行比较。采用颗粒分析仪FBRM检测晶体产品的尺寸分布。实验结果表明,提出的优化方法可以提高L-谷氨酸晶体产品的质量,而且显着缩短冷却结晶过程时间。
刘刚[3]（2021）在《含风电电力系统的动态经济调度建模及求解算法研究》文中认为经济调度是电力系统优化运行中的核心问题,近年来随着“节能减排”要求的不断提高,传统上以经济效益为单一目标的调度模式必然需要进行转变,能够同时兼顾经济指标和环境保护的环境经济调度（Economic emission dispatch,EED）逐渐成为一个研究热点。同时,随着风力发电在电力系统中的占比逐年增加,风电的不确定性必然会给电网的运行带来不可忽略的影响。如何对风电的不确定性进行分析和建模,并建立合理的含风电电力优化调度策略,促进风电的消纳和利用,具有迫切的需要和重要的现实意义。针对以上问题,本文主要对含风电并网的动态经济调度（Dynamic economic dispatch,DED）、动态环境经济调度（Dynamic economic emission dispatch,DEED）建模及相应的求解算法等问题展开研究,其主要的研究内容和创新成果如下:（1）分时段统计出地区风速威布尔分布参数,从而得到风电出力概率密度函数和累积分布函数,据此提出采用风电出力的条件期望与风电计划出力之差来确定风电并网所需的正、负旋转备用量。对风电场出力进行机会约束,并根据风电功率的累积分布函数将其转化为确定性形式,从而构建出了含风电并网的DED模型。针对文中非凸的目标函数,设计了基于微分进化（Differential evolution,DE）算法和序列二次规划（Sequential quadratic programming,SQP）的联合求解算法,在DE算法中采用一种自适应的变异因子,提高了 DE算法的全局搜索能力,而SQP方法可以对DE得到解进一步优化。（2）在前文单目标DED模型基础上,将火电机组的污染排放目标考虑进来,扩展出了含风电的DEED模型。为了求解该模型,提出了一种融合DE算法和粒子群优化（Particle swarm optimization,PSO）算法的混合多目标优化算法。该算法基于帕累托占优理论和动态外部存档集合来实现。算法中采用了 DE和粒子群算法的双种群进化机制,可以充分利用这两种算法的优点,实现优势互补。改进了拥挤距离的计算方法和Pareto解集的裁剪规则。通过两个不同的测试算例验证了所提模型和算法的有效性和合理性。（3）为了避免传统参数化建模方法的模型适应性不强和精度不高的问题,基于非参数核密度估计（Kernel density estimation,KDE）技术对风电功率的概率分布和出力误差进行准确的概率建模。采用一种对风电预测数据进行分段统计的方法估计出风电出力的置信区间和预测误差上、下界。根据所建立的风电出力概率模型、预测置信区间和预测误差上、下界构建出了含风电的DED模型。设计了一种融合蝙蝠算法（Bat algorithm,BA）和PSO进化优点的混合算法来求解所建模型,在算法进化中引入了一种个体交叉机制来解决BA和PSO容易陷入局部最优的问题。最后通过仿真算例验证了模型和算法的有效性。（4）将基于非参数KDE技术的含风电DED模型扩展为相应的DEED模型。为了有效求解具有多目标、高维度、非线性和强约束的DEED问题,在基本头脑风暴优化（Brain storm optimization,BSO）算法的基础上,引入随机聚类中心、差分变异和交叉操作等措施对BSO的收敛性和分散性操作进行改进,提出一种改进的多目标头脑风暴优化算法（Multi-objective BSO,MOBSO）。最后通过经典的仿真算例验证了算法和模型的有效性,并对结果进行了详细的分析。
朱强[4]（2020）在《高性能数值微分博弈 ——一种机器智能方法》文中指出人工智能,是指由人制造的机器所表现出的智能。在工业革命时代,我们通过思考制造机器;而到了人工智能时代,我们制造会思考的机器。在人工智能革命前,所有人类生产技术和生产方式的革命均可称为人类学习和发现的过程,是人类大脑的专利。而放眼未来,人工智能终将继承人类的这一特质。人工智能对未来的改变,是对我们一点一滴形成知识体系过程本身的自动化,是用机器取代人类过程本身的自动化。人工智能技术从概念提出到今日蓬勃发展已历经几个世纪,在此过程中弱机器意识问题的理论体系以及实际应用日趋完备,同时机器行为学也得到了迅猛发展。而在下一代人工智能技术发展中,科学家们试图把机器视为可以独立思考的个体,从而研究强机器意识问题。但目前我们对此问题仍没有足够深刻而统一的认识,且现阶段面临着诸多方向性和技术性的难题,所以我们当下的研究重点仍然放在无意识的人工智能领域技术和基本原理的突破上。本文将从机器智能研究和机理建模的角度来研究无意识人工智能技术。机器智能是利用机理建模的方法描述一个系统内部运作的机制,同时配以控制论和优化理论作为决策辅助,从而实现机器的智能决策和最优操作。机器智能不再是一种简单的仿人智能,也不再依赖于人类所谓的“最优经验”和海量的数据样本,而是基于对机器系统内部特征的充分认识构建机理模型,之后利用数学物理方法进行科学决策的一种智能技术。机理建模技术在机器智能中充当着重要角色,是机器智能的决策基础,其可以在大范围内描述系统的非线性特征,具有较好的外推能力,适应性强。在使用上述技术思路研究无意识人工智能技术时,假设我们对机理模型已经有了充分认识,则机器智能科学决策中的相关控制理论和最优化理论就是本文最重要的研究内容。为处理当前万物互联背景下各种利益关系中多智能体系统的智能决策和最优操作问题,本文基于微分博弈理论和数值优化技术构建了一套高性能微分博弈数值优化算法,来对机理建模后的系统进行智能决策和最优操作分析,从而建立了一种机器智能方法来支撑人工智能研究。本文主要研究内容概括如下:1.微分博弈基本理论的介绍及已有求解算法的构造及验证。首先,本文针对微分博弈理论的基本概念、分类及性质做了详实的介绍,同时还介绍了目前较为成熟的微分博弈求解算法,如解析法、数值间接法及启发式算法等。在此基础上,本文针对三类典型的微分博弈,即竞争对抗微分博弈、非合作微分博弈及合作微分博弈进行求解框架分析,赋予每种微分博弈实际的工业、军事应用背景,构建每种微分博弈的数学优化命题,并利用成熟的计算方法进行仿真求解。2.微分博弈问题数值优化求解算法。针对传统微分博弈求解算法存在的缺陷,本文从数值直接求解算法入手,用以克服已有算法的不足,从而保证各种复杂场景、各种利益关系下的微分博弈问题成功求解。本文提出了两种数值直接求解算法:联立迭代分解正交配置法（SOCD,Simultaneous Orthogonal Collocation Decomposition）和联立直接间接混合法（SSD,Simultaneous Semi Direct）。前者的算法核心是:先将微分博弈中的极大极小化问题分解为两个轮流交替求解的普通动态优化子问题,之后针对每个子问题采用正交配置法将其离散化为非线性规划（NLP,NonLinear Programming）问题,最后求解该NLP问题,直到优化结果成功收敛为止。后者的算法核心是:先使用间接法得到某一位玩家A动态优化问题的一阶最优性必要条件,之后使用直接法求解另一位玩家B的动态优化问题,同时把玩家A的一阶最优性必要条件当作是玩家B动态优化问题中的约束来看待。这样就可以分别使用间接法和直接法来获得玩家A和B的微分博弈最优策略。本文对上述两种算法的细节进行了详细描述,同时配以工业、军事等领域仿真案例加以解释说明。此外,本文还提出了滚动时域优化算法（RHO,Receding Horizon Optimization）,用于求解不确定性微分博弈问题。3.微分博弈问题高性能数值优化求解算法。在实际的微分博弈数值优化求解过程中,我们还面临着来自优化求解收敛性、实时性及准确性方面带来的诸多挑战。首先,对于增强微分博弈问题数值优化求解算法的收敛性,本文分别提出了基于回溯同伦法（HBM,Homotopy-based Backtracking Method）的初值化生成策略以及收敛深度控制算法（CDC,Con-vergence Depth Control）,用以保证优化求解的收敛性并提高收敛过程的计算效率。其次,为了解决微分博弈动态优化问题在线求解计算耗时长,优化收敛难的问题,本文提出了一种基于灵敏度信息的微分博弈优化求解实时性提升算法（SRI,Sensitivity-based Real-time Im-provement）。该算法利用当前 NLP 问题优化结果的灵敏度信息实现在线预估未来优化周期内的微分博弈近似最优解,同时通过背景计算和离线矫正等手段进一步提升预估解的精度,从而保证既快又准地获得微分博弈动态优化问题的最优解。最后,为了提高微分博弈优化求解的精度并保证求解结果的最优性,本文提出了改进的hp自适应网格精细化策略（mhp-AMR,modified hp-Adaptive Mesh Refinement）,该策略分别通过自适应调整网格个数以及插值多项式的阶次来精准捕捉控制变量的跳变点位置以及保证用来近似控制变量和状态变量的曲线足够光滑,从而提高微分博弈优化求解的准确性并保证求解结果的最优性。4.微分博弈问题数值优化求解算法结果稳定性分析。在实际应用场景中,除需要关注微分博弈问题如何求解、如何极大化目标函数以及如何提升优化算法的性能外,我们还需要关注微分博弈系统在优化求解过程中是否一直保持稳定。我们首先提出了一种针对微分博弈数值求解算法优化结果稳定性分析的理论分析工具——输入状态实际稳定性（IS p S,Input-to-State practical Stability）。之后,本文基于ISpS对不确定性微分博弈、合作微分博弈以及非合作微分博弈问题进行了优化结果稳定性分析并给出了相关证明。最后,本文通过工业仿真案例对微分博弈数值求解算法优化结果稳定性分析进行了有效性验证。
石博文[5]（2020）在《基于控制变量参数化方法的发酵过程补料控制》文中研究表明发酵作为一种小批量、高利润、多品种的精细化工生产过程,涉及到药品、化工、食品等与人们生活息息相关的多个行业。降低发酵过程成本和能耗可以带来十分可观的经济效益,因而发酵过程的优化控制已被工业界和学术界作为系统节能降耗和挖潜增效的重要手段。发酵过程往往特性复杂,非线性较强并且动态变化,常规的静态优化控制技术往往并不适用。控制向量参数化（Control Vector Parameterization,CVP）方法作为动态优化中的主流数值解法,适用于过程机理模型已知的发酵过程。CVP方法采用分段近似逼近策略,将被控变量在时域上进行离散化,用离散化后的分段参数函数来近似原有的控制轨迹,由于求解精度高,容易实现被普遍运用。CVP方法中,时域划分段数一般都是事先确定的,在求解过程中不会更改。划分的段数越大,一般求解精度更高,然而却导致有限维静态优化问题的维数变大,增加了求解过程复杂度,导致算法收敛速度变慢。本文针对工业发酵补料控制问题,考虑CVP算法的求解精度和收敛速度这一矛盾,对算法进行改进;进一步将补料消耗和目标产物产量作为冲突目标,尝试运用博弈思想来解决发酵中的多目标问题。本文主要创新工作如下:（1）现有均匀控制向量参数化（UCVP）方法为了逼近控制轨迹,往往需要划分更多的段数,并且UCVP方法不能对化工过程常见的‘Bang-Bang’控制中的重要切换时间节点进行优化。本文提出了一种非均匀控制向量参数化（NCVP）方法,运用在典型的发酵补料优化问题中,结果表明可以提高目标产物的总产量。（2）CVP算法作为一种梯度寻优算法,其求解效率过于依赖初始给定轨迹这一问题。本文提出一种PSO与CVP算法混合策略,实现对动态优化问题的有效求解,将PSO-CVP混合策略运用于发酵过程的补料控制中,其求解精度比单纯PSO更好,收敛速度比单纯CVP更快。（3）针对发酵过程中补料消耗和目标产物这对相互冲突的目标,将博弈思想引入到发酵过程中,运用CVP算法求得纳什均衡解。将方法运用于分批补料发酵过程补料速率控制中,并与传统的线性加权多目标优化方法相对比,求解效率更高并且克服了线性加权法缺点,对发酵过程的多目标优化问题是可行的。
羊城[6]（2020）在《多模块高温气冷堆核电站的建模和操作优化》文中研究说明发展先进核能技术是解决能源危机和环境污染问题的重要措施。模块式高温气冷堆具有固有安全性、经济竞争力、标准化和模块化生产以及潜在的广泛适用性等优点,是第四代核能系统中很有潜能的一项技术。采用“两堆一机”发电结构的HTR-PM核电站是世界上第一座具有第四代核能系统安全特性的模块式高温气冷堆商用规模示范电站。由于堆型不同、机理复杂、发电结构独特、无法直接借鉴已有的单堆单机核电站的操作经验,HTR-PM核电站的操作运行面临巨大挑战。切实保障电站的安全、可靠、经济、高效运行是一个严峻的考验。基于模型的操作优化对HTR-PM核电站的操作运行具有重要的指导意义。本文结合HTR-PM核电站的工业背景和过程系统优化的专业背景,从大范围操作运行需求和模型优化中普遍存在的模型失配问题出发,围绕模型和优化两大核心要素,研究如何减小模型失配、促进基于模型的操作优化收敛至实际过程的最优操作。本文主要研究内容和贡献如下:（1）HTR-PM核电站的非线性机理建模。本文建立了 HTR-PM核电站全厂稳态非线性机理模型,并在典型运行工况处验证了该模型的合理性和正确性。由于建模过程中采用了简化、假设和经验公式,模型与过程对象不可避免存在失配。从减小模型失配、提高模型本身预测精度的角度出发,本文设计了一种系统化参数估计方法。该方法集成参数可估计性分析、联立估计和估计结果可靠性评估,可有效避免因模型结构复杂、过参数化和测量数据稀疏等因素导致的病态的参数估计问题。HTR-PM核电站非线性机理模型的参数估计验证了系统化方法的有效性。（2）参数映射与实时优化集成的操作优化策略。过程模型通常只在特定范围的操作空间内有效,不具备描述全范围操作空间内过程对象特性的能力。若盲目将局部适用的模型应用至大范围操作优化中,模型将失去准确性,基于模型的操作优化不但可能丧失解的最优性,甚至无法保证解的可行性,危及过程对象的安全运行。随着生产过程大范围操作运行的需求日益迫切,基于模型的实时优化技术面临更为严峻的挑战。针对现有操作优化方法无法定量确定模型适用范围的不足,本文设计一种信赖域框架下的参数映射与实时优化集成算法,它基于模型评价自适应更新模型的适用范围。即便模型存在结构失配,集成算法也能保证对实际最优操作的正确收敛。在合理假设下,集成算法的正确收敛性被严格证明。HTR-PM核电站大范围变负荷的操作优化验证了集成算法的有效性。（3）双重自适应的操作优化策略。信赖域框架下的集成算法通过步步更新参数映射,确保了模型的预测精度。更新参数映射涉及的参数关于操作变量的灵敏度时,需要多次摄动过程对象以获得相关测量数据,因此操作代价较大。对于操作变量众多的大规模复杂系统,更新参数映射的操作代价更甚。为降低操作代价,一种直观的思路是尽可能重复使用模型,直到有必要时才更新模型。基于上述理念,本文设计兼容信赖域扩展机制和基于梯度相关迭代步的模型自适应更新机制,提出兼具模型适用范围自适应更新机制和模型自适应更新机制的双重自适应算法。双重自适应算法改善了集成算法步步更新模型的不足,避免了频繁摄动过程对象,降低了操作代价。即便使用过时的或者不准确的模型,双重自适应算法也能保证对实际最优操作的正确收敛。在合理假设下,两种双重自适应算法的正确收敛性均被严格证明。Williams-Otto过程操作优化、HTR-PM核电站大范围变负荷的操作优化以及负荷分配优化验证了双重自适应算法的有效性。
张新[7]（2019）在《重复使用运载器多模型自适应控制方法研究》文中进行了进一步梳理重复使用运载器（Reusable Launch Vehicle,RLV）大包络飞行时,面临着不同飞行阶段带来的气动环境剧烈变化、工作模式改变、执行机构切换、甚至结构外形重构等情况。这一方面使得飞行器存在严重的非线性、强耦合、快时变和不确定性等特性,另一方面也导致单一的控制模型和控制方法越来越难以满足RLV控制系统的任务要求。作为适用于此类复杂系统的控制方法,多模型控制（Multi-Mode Control,MMC）可通过与其它建模方法、控制方法相结合,构建针对控制对象的多模型集合、控制器集合和自适应切换策略,从而保证系统较强的鲁棒性和自适应性。考虑到RLV的多工作模式、系统不确定性和强非线性、异类冗余执行机构等特点,本文设计了RLV的多模型自适应控制系统,同时重点开展了不同飞行阶段的子模型集合构建、基于扰动补偿的非线性自适应控制、基于多目标优化的动态控制分配、基于性能评估的自适应切换控制等方法研究,并分别对提出并设计的控制器、分配策略和切换策略进行了分段的可行性分析、不同方法间的对比验证和全程多模型自适应控制系统的综合仿真。针对RLV大包络、多模式的特点,建立了RLV全飞行阶段的6-DOF动力学模型,并基于是否满足小扰动假设分别推导了系统的线性控制模型和非线性控制模型;考虑到不同飞行阶段的动态特性、控制变量和执行机构等因素,进行了特征点选择和对应区域的划分,并针对选择的若干特征点构建子模型集合,为后续控制器、控制分配策略和切换策略奠定基础。针对具有参数不确定性和外界未知扰动的非线性系统,进行了基于扰动补偿的非线性自适应控制方法研究。首先,针对线性控制子模型,提出了一种非线性PID（Nonlinear PID,NLPID）方法和对应的控制器设计;其次,针对存在参数不确定性、未知扰动的非线性控制子模型,设计了基于自适应反步法（Adaptive Backstepping,ABS）的控制器,同时为避免ABS控制器带来的微分爆炸问题,引入了基于Sigmoid函数的扩张状态观测器（Extended State Observer based on Sigmoid function,SESO）的控制补偿方法;最后,综合上述控制方法的优点,提出了一种基于扰动补偿的非线性自适应控制方法,利用Lyapunov函数对闭环控制系统的稳定性进行了理论分析。仿真结果分别验证了NLPID、ABS、SESO和本文提出的非线性自适应控制器的有效性,同时对比分析了不同控制器作用下的控制精度、鲁棒性、抗扰性等指标。针对RLV的多异类执行机构,进行了基于多目标优化的动态自适应控制分配研究。首先,以控制分配误差最小化为优化目标,开展了同类执行机构和异类执行机构间的分配方法研究;其次,考虑到分配误差最小、控制效率最优、燃料消耗最小等多个优化目标下的分配问题,以层次分析法设计了不同优化目标的动态权重系数,通过加权组合形式将多目标优化问题转化为单目标问题,并以改进的序列二次规划（Sequential Quadratic Programming,SQP）算法实现了对此多目标优化的动态控制分配问题的求解;最后,在利用Lyapunov理论给出了保证控制分配环节的引入不影响系统稳定性的基础上,对设计的控制分配方法进行了仿真验证,并重点对比分析了执行机构切换时机、多目标优化的优势以及异类执行机构的不同控制分配方法。仿真结果不仅验证了基于多目标优化的动态自适应控制分配方法的可行性和有效性,还表明了该方法在实现综合控制分配性能方面的优势。针对设计的子模型集合、控制器集合和控制分配集合,进行了基于性能评估的多模型自适应切换控制研究。首先,在基于层次分析法建立的控制性能指标评估系统基础上,以RLV建立的控制模型与实际模型间的辨识误差为基准,选择评估系统中的过程性能评估函数设计了自适应切换策略,并基于平均驻留时间法推导证明了切换系统的稳定性;其次,以性能评估函数作为优化目标,提出了一种基于最速下降法的反馈自适应律,在保证系统稳定性的基础上优化了控制器参数;最后,在搭建的RLV多模型自适应控制系统仿真平台的基础上,分别对设计的性能评估模型、自适应切换策略以及多模型控制系统进行了有效性验证。仿真结果还验证了相对于硬切换,自适应切换策略的抖振更小。
陈赟[8]（2019）在《运载火箭助推段轨迹优化与制导方法研究》文中提出随着航空航天技术的高速发展,小型运载火箭具有较高的军事价值和民用价值,近年来已成为国际上研究的热点。为保证运载火箭能顺利完成飞行任务,在复杂多变的飞行环境中到达完成指定的运载任务,轨迹优化和制导方法的研究显得尤为重要。本文围绕运载火箭助推段轨迹优化与制导问题展开研究,主要完成了以下几个方面的工作:首先介绍了小型运载火箭的研究背景以及轨迹优化制导的研究意义,回顾和整理了国内外已有的各种轨迹优化和制导方法的原理特点和应用实例,为本文的研究方法和应用分析提供参考。针对本次的研究对象,根据动力学原理,对其助推段飞行过程进行建模,得到相应的三自由度非线性数学方程组,为后续方法的应用仿真提供模型基础。其次研究了基于粒子群算法的火箭助推段轨迹优化。首先通过基于切比雪夫的直接打靶法将轨迹优化问题转化为非线性规划问题。再通过引入“变异”和“多策略”思想对粒子群算法进行改进,提出了一种基于差分进化算法的多策略协同进化粒子群算法,对火箭助推段进行仿真和分析,验证了改进粒子群算法优化性能更好。接着以优化得到的弹道作为标称弹道,基于滚动时域的思想,将助推段的跟踪制导转化为有限时域内一维变量滚动时域次优化问题。在每个制导周期内,通过在有限时域内对制导指令在标称值附近进行混沌优化搜索,同时考虑飞行过程中存在的动压、热流以及攻角约束,得到可行的控制序列。在火箭助推段的数值仿真结果显示,基于滚动混沌优化的跟踪制导方法具有较高的精度和计算速度,且对飞行过程中的不确定性具有一定的抗扰能力。然后为了适应环境的不确定性,在飞行过程中提供更多的机动性和灵活性,设计了一种基于代理模型的改进SQP轨迹快速规划与闭环制导方法。为满足轨迹在线规划在快速性上的高要求,本文针对传统SQP方法对初值敏感的特点,在传统SQP算法的基础上进行改进,由代理模型提供最优解附近的初值,以减少迭代次数,加速算法收敛。同时为保证算法对环境不确定性具有一定的调节能力,对代理模型进行模型的偏差修正。通过数值仿真并与传统的SQP方法以及本文提出的跟踪制导方法对比,检验了算法的有效性、快速性和对环境不确定具有更强的抗干扰能力。最后,是对本文的总结,同时对目前研究中不足的地方进行了分析,并且提出了今后火箭助推段轨迹优化与制导中可以进一步深入研究的方向。
陈伟旭[9]（2019）在《L-谷氨酸批次冷却结晶过程动力学建模和优化》文中指出结晶工程是包括精细化工、制药和食品在内的许多行业中普遍存在的操作单元,通过蒸发、冷却和加反溶剂等操作手段产生过饱和溶液,从而引导晶体生长和期望晶型。本文以L-谷氨酸（L-glutamic acid,LGA）冷却结晶过程为应用案例,研究晶体生长动力学建模和参数估计方法、以及结晶过程的状态估计方法,以便于控制系统设计和运行优化。首先,基于晶体生长过程的粒数衡算模型（Population balanced model,缩写PBM）,分析了晶体粒数密度在时间和空间上的变化情况,探讨了与晶体生长尺寸相关的矩量建模方法,能有效描述晶体生长速率与尺寸以及溶液过饱和度之间的关系。由于晶体生长模型具有严重的非线性,本文提出基于自动微分（Automatic differentiation,缩写AD）的序列二次规划方法（AD-SQP）来进行模型参数估计。通过建立最小二乘型参数拟合目标函数,利用AD计算目标函数的梯度,可以保证准确和快速的估计。相较于采用传统的有限差分法计算导数的SQP方法,AD-SQP能显着提高计算精度和大幅降低运算时间。通过对L-谷氨酸冷却结晶生长动力学模型的仿真测试,说明AD-SQP方法相较于近期文献提出的马尔科夫链蒙特卡罗方法（MCMC）,能明显提高参数估计的准确性,并且显着降低计算量。然后,设计经济可行的β型L-谷氨酸（β-LGA）冷却结晶实验。采用原位衰减全反射-傅里叶变换红外（ATR-FTIR）和聚焦光束反射测量仪（FBRM）分别测量结晶溶液浓度和晶体尺寸。利用不同批次的数据,建立β-LGA尺寸相关的生长动力学模型,采用ADSQP方法估计生长模型参数。实验结果表明,利用AD-SQP辨识的模型可以很好地预测实际的测量数据,验证了AD-SQP对于结晶过程动力学模型参数估计的有效性。最后,对冷却结晶过程的状态估计问题进行比较研究。采用扩展卡尔曼滤波方法、无迹卡尔曼滤波方法、以及粒子滤波方法,分别对尺寸依赖的晶体生长过程模型和尺寸非依赖的生长-成核过程模型进行对比分析。仿真结果表明,由于AD算法能够准确和快速地计算出状态模型的雅克比矩阵,基于AD求导的扩展卡尔曼滤波（EKF-AD）方法能够给出较好的状态估计结果,相对于其它方法得到的参数估计误差界最小,因此适用于L-谷氨酸冷却结晶过程关于晶体生长和成核的状态估计。
康嘉元[10]（2018）在《聚合过程微观结构质量指标的机理模型再造及在线预测》文中指出流程工业是我国国民经济的支柱产业,产品质量一直以来是我国流程工业企业的瓶颈问题。以代表流程工业产品质量水平的聚烯烃行业为例,目前国内高端聚烯烃产品工艺基础薄弱、产能不足,严重依赖进口。其根本原因在于缺乏对产品内在质量的深刻认识,而分子层面上的结构关系在本质上决定了产品的质量差异。产品微观结构质量指标导向的在线预测与监控,对于实现精确有效的产品质量控制、迈向高端产品链具有极其重要的意义。描述分子结构产品质量的过程机理模型化是解决问题的关键,然而,涉及产品微观结构和性能的过程模型通常结构复杂、规模庞大、求解困难。如何对反映过程本质特性和产品微观结构的机理模型进行模型再造、命题重构、在线高效解算,对于聚合过程微观质量指标的在线预测具有重大的理论价值与现实意义。本文围绕产品微观结构质量导向的过程系统优化中的一系列关键问题,研究面向优化计算的过程模型再造方法、面向在线应用的实时解算方法,解决聚合过程微观质量指标的在线预测问题。本文的主要研究内容和贡献概况如下:1.聚合体系热力学优化模型再造方法。针对聚合过程中热力学计算结构复杂、收敛困难等问题,从流程级模拟优化角度出发,研究高效模型化方法。具体来说,对于复杂模型,一种思路是在合理适用范围内对其进行约简,另一种思路是对其计算结构进行改造。本文分别从两种思路出发,对聚合体系热力学模型化方法进行研究:建立了非热力学意义上的快速物性计算代理模型,对聚合体系中常用的PC-SAFT状态方程进行约简,极大地提升了计算效率;建立了热力学意义上的三次状态方程代理模型,从热力学角度对PC-SAFT状态方程进行约简;对传统PC-SAFT状态方程的计算结构进行改造,将其原有“模块调用-物性服务器”的模型转变为面向方程的全联立模型,提高了优化计算效率和收敛性。2.微观质量指标动态模型降阶方法。针对聚合产品微观质量指标模型规模庞大、计算耗时、难以反演优化的问题,从优化模型再造的角度出发,对微观质量指标模型进行约简、降阶。本文从微分方程组的动态特性出发,研究动态模型降阶方法,利用零空间映射对不同尺度的动态特性进行分离,对原有微观质量指标模型中链长-时间维度的依赖关系进行解耦,将超大规模（105以上）的粒数衡算方程组约简为数十维的微分代数方程组,极大地减少了计算复杂度,同时模型准确度的损失几乎可以忽略,为微观质量指标的直接优化计算提供了可能。3.针对机理模型在线应用的快速可靠的计算方法。分子量分布是聚合产品的关键质量指标,分子量分布在线软测量方法鲜有研究,原因主要在于能准确描述分子量分布演化规律的机理模型难以在线解算,而数据驱动模型难以准确预测动态过程特性以及分子量分布。本文采用了一系列的模型化方法并建立了动态分子量分布实时软测量平台。为了解决机理模型在线求解耗时、难收敛的问题,提出了移动有限元-高等初值点求解算法,利用非线性规划解的灵敏度信息完成秒级精确预估,同时生成高质量的算法初值点增强实时求解的收敛性。整个算法形成了一个“在线预估-背景计算”的求解体系,与传统算法相比,其在线求解的可靠性和实时性都得到了极大的提升。4.面向微观结构质量指标的滚动时域预估方法。在线质量监测不仅需要在最快的时间内完成模型计算,还要求模型具有足够的适应性和外推能力。各种扰动和不确定性是在线监控中需要关注的问题,引入反馈的实时决策是应对干扰、提高模型预测能力的重要手段,也是控制论思想的哲学体现。本文提出了一种融合多尺度信息的滚动时域预估方法,引入微观质量指标状态估计量,对模型中的参数和状态进行联合估计,最大限度地利用了测量的有用信息,提高了过程参数的可估计性和微观质量指标的可观测性。
二、基于简约SQP和混合自动微分的反应参数优化（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于简约SQP和混合自动微分的反应参数优化（论文提纲范文）
（1）深冷空分动态过程建模及仿真研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 空分系统及其模型概述 |
| 1.2.1 空分工艺流程 |
| 1.2.2 空分过程模型 |
| 1.2.3 空分机理建模难点 |
| 1.3 机理建模方法及模拟问题求解策略 |
| 1.3.1 联立方程法 |
| 1.3.2 微分代数方程组求解方法 |
| 1.3.3 建模平台及求解器 |
| 1.4 空分动态模型约简及故障仿真 |
| 1.4.1 模型约简方法 |
| 1.4.2 空分过程故障仿真 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 第二章 空分精馏过程动态建模及仿真分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空分精馏系统动态机理建模 |
| 2.2.1 空分建模对象 |
| 2.2.2 空分精馏塔机理建模 |
| 2.2.3 其他模块机理建模 |
| 2.3 深冷空分热力学计算方法 |
| 2.3.1 物性模型回归原理 |
| 2.3.2 物性方法准确性验证 |
| 2.3.3 空分下塔仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 空分精馏系统全流程动态模拟及验证 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 空分全联立模型分析 |
| 3.2.1 模型Index分析 |
| 3.2.2 自由度分析 |
| 3.2.3 刚性特征分析 |
| 3.3 动态模拟及验证 |
| 3.3.1 有限元正交配置离散化方法 |
| 3.3.2 单一工况下动态模拟及分析 |
| 3.3.3 变工况动态模拟及分析 |
| 3.3.4 现场单工况模拟验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 空分动态模型约简及故障模拟 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机理模型约简 |
| 4.2.1 基于正交配置法的精馏塔降阶模型 |
| 4.2.2 空分精馏塔实例应用 |
| 4.3 基于机理模型的故障模拟 |
| 4.3.1 氮塞故障的常见原因 |
| 4.3.2 氮塞故障模拟策略 |
| 4.3.3 氮塞故障模拟及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 研究总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学期间取得的科研成果 |
（2）L-谷氨酸批次冷却结晶过程状态估计与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 结晶过程动力学建模与模型求解 |
| 1.2.2 结晶过程状态估计 |
| 1.2.3 结晶过程最优控制策略 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 间歇冷却结晶过程原理与模型 |
| 2.1 结晶原理及相关概念 |
| 2.1.1 结晶过程基本原理 |
| 2.1.2 结晶过程动力学机制 |
| 2.2 粒子数衡算模型 |
| 2.3 增广求积矩量法求解粒子数衡算模型 |
| 2.3.1 增广求积矩量法AQMOM |
| 2.3.2 AQMOM仿真结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 滚动时域最优化状态估计方法 |
| 3.1 结晶过程非线性状态估计器 |
| 3.1.1 基于贝叶斯理论的状态估计器 |
| 3.1.2 基于非线性最优化的状态估计方法 |
| 3.2 时域长度可变的滚动时域状态估计策略 |
| 3.2.1 时域长度变化指标 |
| 3.2.2 算法流程 |
| 3.3 仿真案例 |
| 3.3.1 数值案例 |
| 3.3.2 β-LGA尺寸依赖生长-成核过程案例 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 β-谷氨酸冷却结晶过程优化 |
| 4.1 优化问题设定 |
| 4.2 仿真案例与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 冷却结晶过程优化的实验验证 |
| 5.1 实验平台 |
| 5.2 实验设计 |
| 5.3 实验结果和分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）含风电电力系统的动态经济调度建模及求解算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力系统经济调度研究现状 |
| 1.2.2 风电不确定性建模研究现状 |
| 1.2.3 动态经济调度的求解算法研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本文的主要章节安排 |
| 第2章 基于风速统计分析的风火电动态经济调度建模研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 风电不确定性建模与分析 |
| 2.2.1 风电功率概率模型 |
| 2.2.2 Weibull参数的估计 |
| 2.2.3 风速和风电功率的统计分析 |
| 2.3 基于风速统计分析的电力系统动态经济调度模型 |
| 2.3.1 目标函数 |
| 2.3.2 约束条件 |
| 2.3.3 模型确定性转换 |
| 2.3.4 约束条件处理 |
| 2.4 模型求解方法 |
| 2.4.1 混合DE-SQP方法 |
| 2.4.2 模型求解流程 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 算例描述 |
| 2.5.2 测试结果与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于混合DE-PSO多目标优化算法的风火电动态环境经济调度 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多目标优化相关知识 |
| 3.2.1 多目标优化理论 |
| 3.2.2 多目标性能评价指标 |
| 3.2.3 最佳折衷解提取方法 |
| 3.3 含风电并网的多目标动态环境经济调度模型 |
| 3.3.1 动态环境经济调度的目标函数 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.4 混合DE-PSO多目标优化算法 |
| 3.4.1 PSO算法 |
| 3.4.2 混合DE-PSO优化算法实现 |
| 3.4.3 HMO-DE-PSO求解流程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 算例描述 |
| 3.5.2 算例1 |
| 3.5.3 算例2 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于非参数核密度估计的含风电动态经济调度建模研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于非参数核密度估计的风电功率概率建模 |
| 4.2.1 非参数核密度估计方法 |
| 4.2.2 最优带宽选择 |
| 4.2.3 风电功率预测置信区间构造 |
| 4.2.4 实际风电场数据测试 |
| 4.3 基于非参数核密度估计的动态经济调度模型建立 |
| 4.3.1 基于非参数核密度估计的风火电动态经济调度优化目标 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 混合蝙蝠-粒子群优化算法 |
| 4.4.1 蝙蝠算法 |
| 4.4.2 算法的改进机制 |
| 4.4.3 基于混合蝙蝠-粒子群算法的模型求解流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 问题描述及算法参数设置 |
| 4.5.2 算例1 |
| 4.5.3 算例2 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于改进多目标头脑风暴算法的含风电动态环境经济调度求解研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多目标动态环境经济调度数学模型 |
| 5.2.1 目标函数 |
| 5.2.2 约束条件 |
| 5.3 多目标头脑风暴优化算法 |
| 5.3.1 基本头脑风暴优化算法 |
| 5.3.2 改进的多目标头脑风暴算法 |
| 5.3.3 模型的求解流程 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 基准函数测试 |
| 5.4.2 算例1-不含风电的10机测试系统 |
| 5.4.3 算例2-含风电并网的10机测试系统 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 英文缩写对照表 |
| 附录2 公式符号说明表 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）高性能数值微分博弈 ——一种机器智能方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 人工智能与机器行为 |
| 1.2 机器智能 |
| 1.3 微分博弈论 |
| 1.3.1 微分博弈论发展简史 |
| 1.3.2 微分博弈论研究现状 |
| 1.4 高性能数值优化算法 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 论文框架 |
| 2 微分博弈基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 微分博弈理论基础知识 |
| 2.2.1 非线性与线性微分博弈 |
| 2.2.2 零和与非零和微分博弈 |
| 2.2.3 确定型与随机型微分博弈 |
| 2.2.4 二人与多人微分博弈 |
| 2.2.5 主从微分博弈 |
| 2.2.6 定量与定性微分博弈 |
| 2.3 微分博弈问题计算方法 |
| 2.3.1 微分博弈问题解析计算方法 |
| 2.3.2 微分博弈问题数值计算方法 |
| 2.3.3 微分博弈问题启发式计算方法 |
| 2.4 三类典型微分博弈问题及仿真算例 |
| 2.4.1 “冲突制衡”——竞争对抗微分博弈 |
| 2.4.2 “独善其身”——非合作微分博弈 |
| 2.4.3 “心有灵犀”——合作微分博弈 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 微分博弈问题数值优化求解算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 联立迭代分解正交配置法(SOCD)求解微分博弈 |
| 3.2.1 分解复杂场景下的微分博弈动态优化问题 |
| 3.2.2 正交配置法离散化微分博弈动态优化子问题 |
| 3.2.3 SOCD算法的最优性分析 |
| 3.2.4 SOCD算法仿真案例 |
| 3.3 联立直接间接混合法(SSD)求解微分博弈 |
| 3.3.1 SSD算法细节 |
| 3.3.2 SSD算法初值化策略 |
| 3.3.3 SSD算法仿真案例 |
| 3.4 滚动时域优化(RHO)求解不确定性微分博弈 |
| 3.4.1 RHO微分博弈数值求解算法细节 |
| 3.4.2 RHO微分博弈数值求解算法仿真案例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 微分博弈问题高性能数值优化求解算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 微分博弈数值优化求解收敛性增强算法 |
| 4.2.1 基于回溯同伦法(HBM)的微分博弈数值优化求解初值化生成策略 |
| 4.2.2 微分博弈数值优化求解收敛深度控制算法(CDC) |
| 4.2.3 微分博弈数值优化求解收敛性增强算法仿真案例 |
| 4.3 微分博弈数值优化求解实时性提升算法 |
| 4.3.1 基于灵敏度信息的微分博弈数值优化求解实时性提升算法(SRI)背景知识 |
| 4.3.2 微分博弈数值优化求解SRI算法细节 |
| 4.3.3 微分博弈数值优化求解SRI算法仿真案例 |
| 4.4 微分博弈数值优化求解精确性提高算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 微分博弈问题数值优化求解算法结果稳定性分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 微分博弈优化求解结果稳定性分析 |
| 5.3 微分博弈优化求解结果稳定性分析仿真案例 |
| 5.4 本章小节 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 |
（5）基于控制变量参数化方法的发酵过程补料控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 补料控制优化方法概述 |
| 1.3 动态优化的发展及趋势 |
| 1.4 补料优化问题的数学描述 |
| 1.5 补料优化问题的求解策略 |
| 1.5.1 解析法 |
| 1.5.2 数值法 |
| 1.6 本文的主要工作及结构安排 |
| 第二章 控制向量参数化方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 控制向量参数化 |
| 2.2.1 动态优化模型 |
| 2.2.2 CVP算法原理 |
| 2.2.3 CVP算法具体求解步骤 |
| 2.3 CVP算法优缺点分析 |
| 2.3.1 Van der pol振荡器问题 |
| 2.3.2 间歇反应饱和度控制问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于非均匀网格的控制向量参数化方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Time-scaling方法 |
| 3.3 非均匀网格CVP方法 |
| 3.3.1 非均匀网格CVP方法原理 |
| 3.3.2 序列二次规划算法(SQP) |
| 3.3.3 算法结构及步骤 |
| 3.4 实例测试结果及分析 |
| 3.4.1 催化剂混合问题(管长=1) |
| 3.4.2 Park-Ramirez生化反应器 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于PSO-CVP混合策略的控制向量参数化方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 PSO算法 |
| 4.3 PSO-CVP混合策略 |
| 4.3.1 内层优化 |
| 4.3.2 外层优化 |
| 4.3.3 PSO-CVP算法结构及步骤 |
| 4.4 实例测试结果及分析 |
| 4.4.1 连续间歇反应 |
| 4.4.2 Lee-Ramirez生化反应器 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于博弈的发酵过程多目标优化补料CVP控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多目标补料优化问题描述 |
| 5.3 博弈论及纳什均衡 |
| 5.3.1 博弈论 |
| 5.3.2 纳什均衡 |
| 5.4 多目标优化求解策略 |
| 5.4.1 补料速率轨迹参数化 |
| 5.4.2 补料优化博弈模型 |
| 5.4.3 算法整体结构及步骤 |
| 5.4.4 实例测试结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 :作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（6）多模块高温气冷堆核电站的建模和操作优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 基金 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 背景 |
| 1.1.2 球床模块式高温气冷堆 |
| 1.1.3 HTR-PM核电站工艺特点 |
| 1.1.4 HTR-PM核电站建模及优化的意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 数学建模 |
| 1.2.2 参数估计 |
| 1.2.3 实时优化 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 HTR-PM核电站线性回归模型的修正适应法 |
| 1.3.2 HTR-PM核电站的非线性机理建模 |
| 1.3.3 参数映射与实时优化集成的操作优化策略 |
| 1.3.4 双重自适应的操作优化策略 |
| 1.4 论文框架 |
| 第二章 HTR-PM核电站线性回归模型的修正适应法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 HTR-PM核电站线性回归模型 |
| 2.3 实时优化框架下的修正适应法 |
| 2.3.1 实时优化 |
| 2.3.2 修正适应法 |
| 2.3.2.1 基本原理 |
| 2.3.2.2 算法流程 |
| 2.3.3 梯度估算 |
| 2.3.3.1 主动式测量采集方法 |
| 2.3.3.2 连续独立摄动的有限差分方法 |
| 2.4 HTR-PM核电站大范围变负荷 |
| 2.4.1 命题构造 |
| 2.4.2 相同变负荷步长 |
| 2.4.3 不同变负荷步长 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 HTR-PM核电站的非线性机理建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 HTR-PM核电站非线性机理模型 |
| 3.2.1 典型模块 |
| 3.2.1.1 反应堆 |
| 3.2.1.2 蒸汽发生器 |
| 3.2.1.3 蒸汽联箱 |
| 3.2.2 全厂模型验证 |
| 3.3 系统化参数估计 |
| 3.3.1 参数子集初选 |
| 3.3.1.1 参数可估计性分析 |
| 3.3.1.2 层次聚类 |
| 3.3.1.3 参数灵敏度计算 |
| 3.3.2 可靠性评估 |
| 3.4 数值结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 参数映射与实时优化集成的操作优化策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 ITS算法 |
| 4.2.1 基本原理 |
| 4.2.2 HTR-PM核电站大范围变负荷 |
| 4.3 ISOPE算法 |
| 4.3.1 基本原理 |
| 4.3.2 HTR-PM核电站大范围变负荷 |
| 4.4 信赖域框架下的集成操作优化策略 |
| 4.4.1 参数映射 |
| 4.4.2 算法Ⅰ-参数映射与实时优化集成算法 |
| 4.4.3 算法Ⅰ的收敛性分析 |
| 4.4.4 相关工作 |
| 4.4.5 HTR-PM核电站大范围变负荷 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 双重自适应的操作优化策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 算法Ⅱ-兼容信赖域扩展机制 |
| 5.2.1 基本原理 |
| 5.2.2 算法Ⅱ的收敛性分析 |
| 5.3 算法Ⅲ-梯度相关迭代步 |
| 5.3.1 基本原理 |
| 5.3.2 算法Ⅲ的收敛性分析 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.4.1 Williams-Otto过程操作优化 |
| 5.4.3 HTR-PM核电站负荷分配优化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间主要研究成果 |
（7）重复使用运载器多模型自适应控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 RLV的国内外研究现状 |
| 1.2.1 航天飞机 |
| 1.2.2 FALCON-9 |
| 1.2.3 HSFD计划 |
| 1.2.4 其它国家代表性的RLV型号和计划 |
| 1.3 相关控制理论与方法的国内外研究现状 |
| 1.3.1 多模型控制理论和方法 |
| 1.3.2 非线性控制方法 |
| 1.3.3 控制分配方法 |
| 1.3.4 控制性能评估方法 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构安排 |
| 第2章 RLV的动力学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 坐标系定义及转换 |
| 2.2.1 坐标系定义 |
| 2.2.2 坐标系的转换关系 |
| 2.2.3 角度几何关系 |
| 2.3 动力学建模 |
| 2.3.1 力和力矩分析 |
| 2.3.2 质心平动方程 |
| 2.3.3 绕质心转动方程 |
| 2.4 RLV子模型集 |
| 2.4.1 线性化控制模型 |
| 2.4.2 非线性控制模型 |
| 2.4.3 飞行时序分析 |
| 2.4.4 子模型集合构建 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于扰动补偿的非线性自适应控制方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 NLPID控制律设计 |
| 3.2.1 跟踪微分器 |
| 3.2.2 非线性状态误差反馈组合 |
| 3.2.3 参数动态调整策略 |
| 3.3 ABS控制律设计 |
| 3.3.1 反步控制器设计 |
| 3.3.2 扰动观测器设计 |
| 3.4 基于扰动补偿的非线性自适应控制器设计 |
| 3.4.1 NLPID控制器:辅助误差处理 |
| 3.4.2 慢回路基于SESO的 ABS控制器 |
| 3.4.3 快回路基于SESO的 ABS控制器 |
| 3.4.4 稳定性分析 |
| 3.5 仿真分析 |
| 3.5.1 NLPID控制律仿真分析 |
| 3.5.2 非线性自适应控制律仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多目标优化的动态控制分配研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 控制分配问题描述 |
| 4.2.1 RCS建模及约束条件 |
| 4.2.2 气动舵建模及约束条件 |
| 4.2.3 推力矢量发动机建模及约束条件 |
| 4.3 基于单目标优化的控制分配 |
| 4.3.1 RCS推进器间的分配 |
| 4.3.2 气动舵间的分配 |
| 4.3.3 异类执行机构间的控制分配 |
| 4.4 基于多目标优化的控制分配 |
| 4.4.1 目标函数构建 |
| 4.4.2 动态权重设计 |
| 4.4.3 序列二次规划求解 |
| 4.4.4 控制分配策略设计 |
| 4.5 稳定性分析 |
| 4.5.1 线性控制系统下的稳定性条件 |
| 4.5.2 非线性控制系统下的稳定性条件 |
| 4.6 仿真分析 |
| 4.6.1 切换时机的选择 |
| 4.6.2 控制分配策略验证 |
| 4.6.3 多目标优化对比 |
| 4.6.4 不同分配策略对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于性能评估的自适应切换控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 控制性能评估 |
| 5.2.1 指数标度层次分析法 |
| 5.2.2 性能评估模型建立 |
| 5.3 自适应切换策略 |
| 5.3.1 基于性能评估的切换策略设计 |
| 5.3.2 切换过程的平滑设计 |
| 5.3.3 稳定性分析 |
| 5.4 基于性能评估的控制优化 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.5.1 性能评估模型验证 |
| 5.5.2 自适应切换策略验证 |
| 5.5.3 多模型控制系统的综合验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）运载火箭助推段轨迹优化与制导方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 运载火箭助推段动力学建模 |
| 2.1 坐标系及转换关系介绍 |
| 2.2 标准大气模型和地球模型 |
| 2.3 火箭助推段飞行建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于多策略PSO-DE算法的轨迹优化 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 火箭轨迹优化问题转化 |
| 3.3 粒子群(PSO)算法 |
| 3.4 多策略PSO-DE混合算法 |
| 3.5 仿真计算与结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于滚动混沌搜索法的跟踪制导律研究 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 滚动时域法转换跟踪控制问题 |
| 4.3 滚动时域内混沌优化算法 |
| 4.4 跟踪制导算法思想和实现流程 |
| 4.5 仿真计算与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于代理模型的改进SQP法在线规划制导 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 助推段在线规划问题描述 |
| 5.3 代理模型 |
| 5.4 序列二次规划法(SQP) |
| 5.5 模型偏差修正 |
| 5.6 在线规划与闭环制导策略 |
| 5.7 仿真计算与结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（9）L-谷氨酸批次冷却结晶过程动力学建模和优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 结晶过程动力学建模与参数估计方法 |
| 1.2.2 结晶过程状态估计方法 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 冷却结晶过程简介与建模 |
| 2.1 结晶过程原理 |
| 2.1.1 结晶过程相位图 |
| 2.1.2 晶体成核现象 |
| 2.1.3 晶体生长现象 |
| 2.2 粒数衡算模型简介 |
| 2.3 粒数衡算模型的数值求解 |
| 2.3.1 矩量法 |
| 2.3.2 特征曲线法 |
| 2.3.3 直接离散化方法 |
| 2.3.4 动态蒙特卡洛法 |
| 2.4 结晶过程矩量法建模 |
| 3 基于自动微分的晶体生长动力学模型参数估计 |
| 3.1 自动微分算法简介 |
| 3.1.1 常见导数求解方法 |
| 3.1.2 自动微分算法原理 |
| 3.2 结晶过程参数估计方法 |
| 3.2.1 基于优化策略的参数辨识方法 |
| 3.2.2 基于贝叶斯理论的参数辨识方法 |
| 3.3 基于自动微分的晶体生长模型参数估计方法 |
| 3.3.1 目标函数选择 |
| 3.3.2 AD-SQP参数估计方法 |
| 3.4 案例仿真 |
| 3.4.1 SQP算法与AD-SQP算法比较的数值案例 |
| 3.4.2 L-谷氨酸批次结晶过程参数估计的应用案例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 L-谷氨酸冷却结晶生长模型的辨识实验 |
| 4.1 实验设计过程 |
| 4.1.1 实验材料与装置 |
| 4.1.2 晶种制备 |
| 4.1.3 浓度测量装置ATR-FTIR |
| 4.1.4 在线粒度测量装置FBRM |
| 4.1.5 实验方法 |
| 4.2 实验结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 冷却结晶过程状态估计的比较研究 |
| 5.1 非线性状态估计方法 |
| 5.1.1 扩展卡尔曼滤波 |
| 5.1.2 无迹卡尔曼滤波 |
| 5.1.3 粒子滤波 |
| 5.2 案例仿真与分析 |
| 5.2.1 纯生长过程 |
| 5.2.2 生长-成核过程 |
| 5.2.3 结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（10）聚合过程微观结构质量指标的机理模型再造及在线预测（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 常用缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 聚烯烃生产现状与质量工程 |
| 1.2 聚合物微观质量指标建模方法概述 |
| 1.3 过程系统工程模型化方法 |
| 1.3.1 模型约简 |
| 1.3.2 模型降阶 |
| 1.4 过程系统优化方法 |
| 1.4.1 序贯模块法与联立方程法 |
| 1.4.2 非线性规划和动态优化 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 论文框架 |
| 第二章 聚合体系热力学模型约简方法 |
| 2.1 聚合体系热力学模型简介 |
| 2.2 非热力学意义下的物性代理模型 |
| 2.2.1 局部物性代理模型 |
| 2.2.2 快速物性代理模型 |
| 2.2.3 模型约简效果 |
| 2.3 热力学意义下的代理状态方程模型 |
| 2.3.1 三次状态方程模型 |
| 2.3.2 代理状态方程模型 |
| 2.3.3 模型约简效果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 聚合体系热力学模型重构方法 |
| 3.1 聚合体系热力学模型结构与数值计算分析 |
| 3.1.1 模型结构分析 |
| 3.1.2 传统过程模拟中的热力学计算结构 |
| 3.2 全联立方程计算框架下的热力学模型 |
| 3.2.1 面向方程的热力学模型重构 |
| 3.2.2 流体热力学物性算例分析 |
| 3.3 全联立框架下的相平衡计算及命题重构 |
| 3.3.1 相平衡计算命题 |
| 3.3.2 热力学稳定性分析及命题重构 |
| 3.3.3 闪蒸优化算例分析 |
| 3.4 工业聚合流程模拟与优化案例分析 |
| 3.4.1 聚合流程模拟及重构模型计算效率分析 |
| 3.4.2 聚合流程质量优化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 微观质量指标动态模型降阶方法 |
| 4.1 聚合反应机理及动态分子量分布 |
| 4.1.1 聚合反应机理及动态模型 |
| 4.1.2 矩方法 |
| 4.1.3 累积Flory方法 |
| 4.2 动态模型降阶 |
| 4.2.1 零空间映射方法 |
| 4.2.2 模型降阶 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 稳态验证 |
| 4.3.2 模型动态特性分析 |
| 4.3.3 动态分子量模型验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 聚合过程在线质量预测的快速可靠计算方法 |
| 5.1 基于机理模型的分子量分布动态软测量 |
| 5.2 动态软测量命题求解及分析 |
| 5.2.1 动态模型全空间离散化方法 |
| 5.2.2 参数化动态软测量命题求解及分析 |
| 5.3 移动有限元-高等初值点算法 |
| 5.3.1 算法初始化 |
| 5.3.2 在线计算 |
| 5.3.2.1 扰动模态 |
| 5.3.2.1 切换模态 |
| 5.3.3 背景计算 |
| 5.3.4 可行性恢复 |
| 5.3.4.1 可行性恢复模态1 |
| 5.3.4.2 可行性恢复模态2 |
| 5.3.5 小结 |
| 5.4 工业聚合流程动态软测量案例分析 |
| 5.4.1 模型稳态验证 |
| 5.4.2 牌号切换过程中的分子量分布软测量 |
| 5.4.3 移动有限元-高等初值点算法的在线性能测试 |
| 5.4.3.1 在线预估的优势 |
| 5.4.3.2 ASP对计算效率的提升 |
| 5.4.3.3 计算稳定性 |
| 5.4.3.4 在线预估的精度 |
| 5.4.3.3 小结 |
| 5.4.4 流程重构过程中的分子量分布软测量 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 面向微观结构质量的滚动时域预估方法 |
| 6.1 滚动时域估计 |
| 6.2 面向分子量分布的滚动时域估计器 |
| 6.3 工业聚合流程算例分析 |
| 6.3.1 聚合流程模型及降阶 |
| 6.3.2 面向分子量分布的滚动时域估计仿真 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 |
四、基于简约SQP和混合自动微分的反应参数优化（论文参考文献）
- [1]深冷空分动态过程建模及仿真研究[D]. 楼红枫. 浙江大学, 2021(01)
- [2]L-谷氨酸批次冷却结晶过程状态估计与优化[D]. 王瑶. 大连理工大学, 2021(01)
- [3]含风电电力系统的动态经济调度建模及求解算法研究[D]. 刘刚. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]高性能数值微分博弈 ——一种机器智能方法[D]. 朱强. 浙江大学, 2020(01)
- [5]基于控制变量参数化方法的发酵过程补料控制[D]. 石博文. 江南大学, 2020(01)
- [6]多模块高温气冷堆核电站的建模和操作优化[D]. 羊城. 浙江大学, 2020(01)
- [7]重复使用运载器多模型自适应控制方法研究[D]. 张新. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [8]运载火箭助推段轨迹优化与制导方法研究[D]. 陈赟. 华中科技大学, 2019(03)
- [9]L-谷氨酸批次冷却结晶过程动力学建模和优化[D]. 陈伟旭. 大连理工大学, 2019(02)
- [10]聚合过程微观结构质量指标的机理模型再造及在线预测[D]. 康嘉元. 浙江大学, 2018(08)