化工过程生产调度与过程控制集成建模与优化方法研究

Chemical industry occupies an extremely important position in China national economy, but there exists a common disconnection between its production scheduling systems and its process control systems. This gap affects the chemical enterprise's economic benefit and social benefit. Therefore, the study of modelling and optimization theory and method for the integration of production scheduling and process control is definitely of great significance to optimize the organization of production, promote the scientific and technological progress of enterprises, thus enhance their competitiveness in the market economy for chemical enterprises . In this project, we study the integrated hybrid modeling method of production scheduling and process control based on the enterprise economic indicators and process optimization control performance; study the performance evaluation method for data-driven advanced control systems; study the multi-objective intelligence optimization algorithm that integrates deterministic search method, artificial immune algorithm, quantum theory and chaos evolution strategy, and its global convergence, convergence rate and robustness; study the hierarchical decomposition-coordination optimization strategy of production scheduling and process control systems; propose a set of modeiling and coordination optimization theory and method of production scheduling and process control in the uncertain environment for chemical industrial enterprises; develop a software of real-time intelligent scheduling and process optimization control system and apply it to practice. It can achieve the optimal allocation of resources and the optimized operation of production process and hence is able to bring significant economic and social benefits.

化学工业在我国国民经济中占有十分重要的地位，但普遍存在着生产调度与过程控制系统间的脱节，影响了企业的经济效益和社会效益，因此开展面向化工企业的生产调度与过程控制集成建模与协调优化理论与方法的研究，对于有效、优化地组织生产，促进企业的科技进步、增强企业在市场经济中的竞争力具有十分重要的作用。本项目研究基于企业经济指标和过程优化控制性能指标的生产调度与过程控制集成混合建模方法；研究基于数据驱动的先进控制系统性能评价方法；研究融合各种确定性搜索方法、人工免疫、量子理论、混沌演化等策略的多目标智能优化算法、全局收敛性、收敛速率与鲁棒性等理论；研究生产调度与过程控制集成系统多层次分解—协调优化策略；提出一套适用于不确定环境下化工企业生产调度与过程控制集成建模与协调优化理论和方法；研制实时智能优化调度与过程控制系统软件并应用于实际，实现资源优化配置和生产过程的优化运行，取得显著的经济效益和社会效益。

随着制造业全球化趋势的发展，为满足大规模生产以及瞬息万变的市场需求，现代企业对优化、高效的生产管理要求越来越高，因此开展面向化工企业的生产调度与过程控制集成建模与协调优化理论与方法的研究，对于有效、优化地组织生产，促进企业的科技进步、增强企业的竞争力具有十分重要的作用。.本项目针对化工企业的生产调度与过程控制面临的复杂性和不确定性，开展了生产调度与过程控制集成建模与协调优化理论与方法的研究。研究了基于状态设备网络的间歇生产过程调度与控制集成问题，建立了混合逻辑动态规划数学模型，并提出了基于分解与协调的集成问题求解方法；研究了基于数据驱动的控制系统性能评价方法，提出了基于多元统计过程的间歇过程控制性能监测与评估方法，基于统计局部核主元分析、多块统计局部核主成分分析和统计量多流形投影的故障检测方法；研究了多目标智能优化算法，提出了基于约束化和分解的多目标优化算法；针对确定性和不确定多阶段多产品间歇生产过程调度以及典型的Flowshop和Jobshop等问题，考虑了各种生产过程中的特殊的约束条件，提出了基于分布式协同进化混合算法、基于改进生物地理学优化算法、基于混合分布估计算法、基于改进的万有引力搜索算法以及基于离散正弦优化算法等新颖智能优化算法，提出了基于改进离散回溯搜索算法的模糊多级多阶段调度问题；将提出的新颖智能优化算法应用于机器人路径规划、石油、化工、橡胶、电网等调度，开发了多个生产优化调度软件，并应用于实际。.本项目共完成论文85篇，其中发表论文72篇（学术刊物60篇，会议12篇）；录用杂志论文4篇；SCI收录16篇，EI收录15篇，核心期刊30篇；已投稿论文9篇，其中SCI期刊8篇。出版专著1部。申请发明专利5项；获得软件著作权6项。项目负责人应邀在全国性学术会议上作大会报告5次。培养博士生8名，其中获得博士学位1名，在读7名；培养硕士生30名，其中毕业26名，在读4名。