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摘 要

由于化工过程的复杂度日益增加，所包含的操作变量越来越不可控。如果直接对整个过程进行研究，则无法保证该系统的稳定性。随着网络通讯和工业以太网技术的发展，一种新的分布式方法应运而生。分布式建模是针对大规模化工过程中非线性、强耦合的现象提出的一种有效解决手段。它解决了对复杂大系统研究时整体建模存在的模型结构复杂、模型精度不高和计算繁琐等诸多问题。在另一种情形当中，当受控制的系统内部构造相对繁琐，再加上外部条件对其不是很有利，当环境发生变化的时候，该系统的内部构造技术参数也会发生变化，这种变化主要表现为催化功能的减弱、转移以及系统作用的衰退。这种条件下，处于动态的系统对模型的精确程度要求比较高，生成的模型并不能对其满足，这就增加了模型生成控制管理的难度。因此，当处于该环境的时候，要尽快获取系统需要的数据，通过动态PLS计算方法，从而极大的提高模型的性能。在最终比较后我们选择核典型分析算法与动态PLS建模对TE化工过程这一典型范例进行了分解与建模，将该系统成功分解为三个子系统并分别完成建模和运行。

关键词：系统结构分解 分布式 TE化工过程 动态偏最小二乘

The Decomposition of System Structure and Dynamic PLS Algorithm of Large-scale Chemical Process

Abstract

Because of the increasing complexity of the chemical process, the operational variable included is more and more uncontrollable. If the whole process is studied directly, the stability of the system can not be guaranteed. As network communication and industrial Ethernet technology develop, a new distribution-based method arises at the historic moment. Distributed modeling is an effective solution proposed aimed at the nonlinear and strong coupling phenomena in large-scale chemical process. It has solved the problems existing in the whole modeling in the study of complex large-scale systems that the model structure is complex, the accuracy of the model is not high and the calculation is complicated, etc. In another case, such as the controlled system itself is more complex or the environment is worse, and the structural parameters of the system will change with the change of time and run-time environment, for instance, the attenuation and drift of catalytic action as well as the reduction in energy efficiency, etc.. At this moment, the model obtained offline is very difficult to meet the requirement of model accuracy of dynamic system, which brings great challenge to the design of controller based on model. So under these circumstances, if the new data after the change can be got, dynamic PLS algorithm can be used to effectively improve the performance of the model.

Key words: Decomposition of system structure;Distributed; TE chemical process; dynamic partial least squares

目 录

摘 要 I

Abstract II

目 录 III

第一章 绪论 1

1.1大规模化工过程的背景及现状 1

1.2 常用系统分解方法简介 1

1.2.1 GA遗传分析算法 1

1.2.2 典型相关分析（CCA） 2

1.2.3核典型相关分析（KCCA） 2

1.3 研究内容及手段 2

1.4 文章内容与结构 3

1.5 本章小结 4

第二章 系统相关分析基础 4

2.1 相关分析的引入 4

2.2 典型相关分析的简单数学描述 4

2.3典型相关分析的解析算法 5

2.4 核典型相关分析的表示与求解 6

2.5 本章小结 8

第三章 建模方法的探讨 9

3.1 几种常用建模方法 9

3.1.1传统PLS方法 9

3.1.2 递推PLS方法（RPLS） 10

3.1.3 动态PLS方法 10

3.2 动态PLS方法简介 11

3.2.1 基本内容 12

3.2.2 动态PLS建模过程 12

3.1.4 自适应动态PLS模型 13

3.6 本章小结 13

第四章 对TE化工过程的结构分解 14

4.1 TE化工过程简介 14

4.2 TE化工过程的变量组 15

4.3 TE化工过程的KCCA分解算法 17

4.4本章小结 19

第五章 对TE化工过程的动态PLS建模 34

5.1 系统控制回路 20

5.2 子系统的建模 20

第六章 总结与展望 25

6.1 总结 25

5.2 展望 26

参考文献 29

致谢 31

第一章 绪论

1.1大规模化工过程的背景及现状

随着科技的发展、社会的进步，人类社会进入了工业社会时代，工业生产取得了巨大的成就，工业生产总值节节攀高。人们对工业产品的质量要求越来越高，这就使得产品制造技术水平提升较快，工业制造环节更加紧密，对产品设计模型和管理手段的要求也比较高。有的系统因为参数多变，更多的呈现出非线性而且是处于经常变化的状态，所以生成的数据模型就不能保证较高的准确度，单单依靠控制管理系统，并不能让系统内部受控制的参数量实现理想的状态。在这种条件下，制定合适的管理制度来对控制器进行管理，就变得异常困难。因此，为了对系统内部构造进行合理化设计，可以通过使用有效的划分手段对包含有多种参数量的系统构造进行优化改进。在流程比较多的化工生产活动，耦合度比较高，并存在较多的线性问题。除此之外，还具有PLS去噪、线性隐藏以及耦合度自我消解的属性。为了使用处于活动状态的PLS创建模型的方法，实现不同形式的控制和预测。在技术设计方面，设计系统控制设备，最初对线性是没有约束的，后来对其实行了有效的约束。在之后的设计工作中，设计人员将这种方法广泛的应用于各种系统的模型创建工作当中。在文章的结束部分，深入分析了对非线性系统的模型创建方式和管理方面的问题。

1.2常用系统分解方法简介

1.2.1 GA遗传分析算法

达尔文是生物进化论的创立者，该理论的主要内容是自然界的“物竞天择，适者生存”以及生物属性的遗传和继承，遗传算法（Genetic Algorithm）是对这种理论的计算和研究，从而经过模拟活动确定最佳方法。文献^【2】提出对于一个成功的系统分解方法来执行，这就要求将多方面的内容考虑进去，主要有控制系统的管理，对系统运行状态的管理，还有对系统交流方式的控制。不同的系统内部都会存在各种变量内容，它属于系统分解方面的核心内容。通常情况下，系统控制设备的工作量和MPC 系统的改进活动量的多少，是由录入到系统内部的信息内容决定的。综上所述，将系统的各项信息进行有效处理的时候，各个不同的控制系统的录入信息内容是有所区别的，选择了遗传算法(GA)来求解这样的优化问题，分别对输入输出变量进行分组，考虑输入输出间耦合，达到了良好的分解效果。

1.2.2 典型相关分析（CCA）

系统内部的各个变量都会存在一定的关系，这种数量关系是对系统不同之便的属性的体现，典型相关分析方法就是对这种关系的多元统计和分析。该方法的主要内容为：要对系统的各个指标的关系进行有效的界定，从这两个变量系统当中选出具有显著特性的变量，分别用U1、V1来表示。通过对这两个变量的内在关系进行有效的分析，从而能全面的反应系统指标的关联性。第一文献资料使用了推导的方法，并结合相关的实验数据，从而能全面的研究分析各种算法的特征和属性。尽管解析计算方法能准确的表示解的属性，要想对系统变量样本的各项数据矩阵进行研究并实现求逆计算，还是具有相当难度的。如果使用迭代计算方法，就不会出现求逆计算，这种算法并不能实现系统的整体性优化。

1.2.3 核典型相关分析（KCCA）

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