精细化工、生物化工和医药化工等以间歇生产方式为主的技术密集型产业,在国民经济中占有重要地位。间歇生产的质量波动大、控制困难等,已成为化学工业在精细化进程中亟待解决的关键问题。本项目研究拟采用子空间辨识方法获得过程动态模型,产品质量参数由扩展Kalman(EKF)滤波器在线估算,然后由迭代学习策略控制产品的终端质量;在监控下一个生产批次时,生产模型和EKF初始参数均由以前生产批次的信息修正后得到,从而将"批次(之)间"的信息在建模、参数估计和控制的统一框架下迭代利用。随着迭代修正的进行,建模和参数估计误差在随后的生产批次中逐渐被最小化,实现对产品质量的动态、滚动监控。本研究对提升和改造传统化工间歇生产、减小产品质量波动和改善我国间歇生产质量控制的落后现状,以及对促进信息和计算技术在化工领域的应用,均具有重要理论和经济价值。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
粗颗粒土的静止土压力系数非线性分析与计算方法
硬件木马:关键问题研究进展及新动向
拥堵路网交通流均衡分配模型
中国参与全球价值链的环境效应分析
坚果破壳取仁与包装生产线控制系统设计
基于核方法的间歇过程迭代学习控制研究
间歇生产调度混合建模机制与约束处理方法研究
大时滞生产过程的鲁棒抗扰控制与批次运行优化
大型工业生产线产品质量模型与产品质量控制模型研究