论文总字数：22640字

摘 要

目前，随着经济技术的迅速发展，工业过程的规模越来越大、复杂程度也越来越高，传统的集中式建模技术已经不能满足工厂对生产高效益的要求，因此，分布式建模技术逐渐成为建模领域研究的新热点。

本文旨在从实验研究角度出发研究工业过程的分布式建模算法，选取TE（Tennessee Eastman）过程作为研究对象。首先，对TE过程进行深入的分析，根据建模要求，并结合整个过程的工艺流程、物料平衡和能量平衡，将所获取的数据利用典型相关分析法分成若干独立子系统和相互作用子系统。之后，本文系统地研究了基于偏最小二乘的建模方法，采用此算法分别建立对应的子模型，最后根据两部分的共同作用确定各个子系统的输出，得出模型的最终输出形式。为了试验对比，本文还采用了分散式策略进行建模研究，试验结果表明，采用分布式策略建立的模型具有更高的精度。

关键词：TE过程，分布式建模，偏最小二乘，典型相关分析

The distributed modeling algorithm research of TE chemical process

Abstract

Nowadays, with the presence of industrial process complexity, the traditional centralized modeling techniques are unable to meet the economic requirements of productions. So, distributed modeling technology has become a new focus in the field of modeling.

This paper investigates distributed modeling of industrial systems from the perspective of the practical application, in which the TE process is considered. Firstly, an in-depth analysis of TE process is carried out. Based on the requirements of distributed modeling of the overall process, material balance and energy balance model are proposed. Then the aquired data is divided into the independent subsystems and the interaction subsystems by correlation analysis. After that, the paper deeply investigates modeling way based on PLS (Partial Least Squares). Then establish the independent sub-models and interaction sub-models for each subsystem by PLS modeling algorithms, and then combine these two parts to get the final form of the model output. To test contrast, this paper also uses a decentralized strategy to study the modeling , experimental results show that the distributed modeling way has higher precision.

Key Words: TE process, distributed modeling, PLS, canonical correlation analysis

目 录

摘 要 I

Abstract II

目 录 III

第一章 绪论 1

1.1 引言 1

1.2国内外研究现状综述 2

1.2.1研究背景与现状 2

1.2.2研究目的与工程应用价值 3

1.3 论文工作简述 4

1.4 本章小结 5

第二章 关键技术的基本介绍 6

2.1 引言 6

2.2典型相关分析法 6

2.2.1 典型相关分析的简要概述 6

2.2.2 典型相关分析算法原理 6

2.3 偏最小二乘法 7

2.3.1 偏最小二乘法的发展概况 7

2.3.2 偏最小二乘法的建模原理 8

2.4 本章小结 9

第三章 TE过程介绍及模型分析 10

3.1引言 10

3.2 TE过程基本简述 10

3.2.1 工艺流程与操作概况 10

3.2.2 过程控制目标与控制变量 12

3.3基于仿真平台的TE过程分析 15

3.3.1 TE仿真界面 15

3.3.2 TE仿真结果图 18

3.4 本章小结 19

第四章 基于PLS的TE过程分布式建模算法研究 21

4.1 引言 21

4.2 分布式建模算法实现的基本流程 21

4.3 输入、输出变量的确定 22

4.4 基于典型相关分析的TE过程分解算法 23

4.4.1输入、输出间相关系数的求取 23

4.4.2多输入单输出的子系统的确定 25

4.5 基于PLS的TE过程建模算法 26

4.6 本章小结 32

第五章 总结与展望 33

5.1 总结 33

5.2 展望 33

参考文献 35

致谢 38

第一章 绪论

1.1 引言

目前，随着经济迅猛发展、资源短缺、原料价格的飞速上涨，以及企业之间激烈的市场竞争，企业追求生产效益最大化的愿望也更加激烈^[1]。与此同时，现今的工业生产过程规模越来越大，生产采集到的数据也越来越多，此时传统的集中式建模已不能及时满足工业建设需求，这便对分布式建模的问题提出了更高的要求。

目前，分布式建模的研究已是建模领域热门的研究方向之一，其研究成果也越来越多地应用于工业生产，受到企业的广泛好评^[2]。研究工业过程的分布式建模，实现企业生产过程的最大化，具有重要的现实意义。

随着建模理论的深入发展，集中式建模作为用一种建模手段已不能满足工业生产要求，而更多地为分布式建模所取代^[3]，这就对传统的建模问题带来了新的挑战和要求。分布式建模作为一种先进的建模手段已被广泛地应用在各种工业过程中，实际系统中大量而广泛存在的是复杂高维的大规模系统，其变量和约束的数目常常是几十个甚至是上百个，对于这样一类大规模的模型构建问题就显得尤为重要。

分布式建模在一些行业中得到了研究与应用，并取得了很好的效果^[27]。而目前大复杂化工系统一般采用集中式建模的方法，这一方法难以保证很高的精度，并且计算复杂。如果将分布式建模技术应用到目前一些大复杂化工系统中，必定能够降低建模问题的复杂性，简化计算，提高精度，带来更高的经济效益。

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