基于自适应动态规划的糖厂澄清生产过程pH值优化控制

项目来源于广西支柱产业制糖生产实际。现有的亚硫酸法工艺生产的多为国际B级白糖，随着消费者对白糖食品质量和安全的要求提高，生产高品质的国际A级白糖是广西制糖业亟待解决的问题。糖厂澄清过程具有多变量、非线性、时间滞后、不确定性，该过程pH值控制至关重要, pH值过低或过高，都会导致白糖的色值、灰分、混浊度、有害成分升高，致使白糖的品质和等级下降。本项目研究该过程中pH值的稳定和优化控制，使用改进的BP网络、时滞递归网络(TLRNs)、时滞神经网络(TDNN)构建该过程的模型，并使模型具有在线学习和自适应能力。构造合适的优化目标函数，建立基于改进BP神经网络模型、融合时滞神经网络、模糊系统等技术的自适应动态规划(ADP)结构和方法。提出解决这一过程的ADP有效控制算法- - 改进的启发动态规划(HDP)、双重启发动态规划(DHP)等新算法。研制出基于ADP的pH值测控装置，在该生产过程进行应用验证。

项目来源于广西支柱产业制糖生产实际。现有的亚硫酸法工艺生产的多为国际B级白糖，随着消费者对白糖食品质量和安全的要求提高，生产高品质的国际A级白糖是广西制糖业亟待解决的问题。糖厂澄清过程具有多变量、非线性、时间滞后、不确定性，该过程pH值控制至关重要, pH值过低或过高，都会导致白糖的色值、灰分、混浊度、有害成分升高，致使白糖的品质和等级下降。.本项目开发出以嵌入式ARM为核心的糖厂pH值测控装置，实现糖汁流量、pH值、温度、硫熏强度、石灰乳流量等数据采集和控制。建立了糖厂澄清生产过程的BP神经网络模型、Elman神经网络模型，采用目标函数法、自动正则化、自适应调节学习率、引入陡度因子方法对神经网络进行改进, 使模型更准确地模拟该对象的特性。.本项目研究了自适应动态规划理论。针对糖厂澄清生产过程控制时滞问题，通过引入时滞矩阵函数，推导了迭代HDP最优时变控制算法，得出时滞系统的最优控制律。为了提高自适应动态规划算法的效率，提出了神经网络近似的ε-ADP控制算法，研究了不同 的控制性能，减少迭代步数，得到有效的控制律。通过对ε-ADP算法的改进，实现了时滞和执行器带饱和的一类非线性系统的近似最优控制。.针对糖厂澄清过程被控系统特性，本项目建立了合适的优化目标函数,设计并建立了面向亚硫酸法糖厂澄清生产过程的启发动态规划(HDP)、执行依赖启发动态规划(ADHDP)、双重启发动态规划(DHP)控制算法，并将HDP、ADHDP、DHP、ADDHP等自适应动态规划优化控制方法嵌入本课题组开发的基于IEC 61131-3标准软逻辑先进控制平台软件，并开发了糖厂澄清过程pH值优化控制系统，在广西来宾迁江糖厂、广西农垦金光糖厂投入运行,实现了亚硫酸法蔗糖澄清生产过程的pH值稳定和优化控制，取得很好的控制效果，有效地清除蔗汁中的杂质，减小色值和钙盐含量，提高清汁清净效率和糖的回收率，从而提高成品糖质量。.本项目研究达到了预期目标，在国际上首次建立亚硫酸法蔗糖厂澄清过程pH值控制的自适应动态规划优化控制方法，为解决采用亚硫酸法蔗糖厂澄清过程pH值控制与优化开辟了新途径。相关研究成果通过了广西科技厅组织的专家测试和鉴定。鉴定意见为“在支持HDP、ADHDP、DHP、ADDHP等自适应动态规划优化与控制功能及在糖厂应用方面，居国际领先地位”。相关研究成果2011年获得广西科技进步二等奖。