基于缓慢特征分析的过程监控方法和系统

    公开(公告)号:CN104598681B

    公开(公告)日:2017-08-11

    申请号:CN201510018866.X

    申请日:2015-01-14

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于缓慢特征分析的过程监控方法和系统,该方法包括:读取缓慢特征模型以及监控模型,读入过程变量的在线测量值,组成输入向量并输入到缓慢特征模型中,以求得缓慢特征向量s(t)的在线实时估计值;将前M个缓慢特征组成的向量s1:M(t)输入所述监控模型中,以获得T2和S2统计量的瞬时估计值;比较T2与以及S2与若则判定过程偏移了稳态工作点,若则判定过程发生了动态特性的变化。通过本发明的技术方案,不仅能够监测稳态工作点的偏移,并且能够有效地对过程的动态特性变化进行监测。

    基于炼油厂全厂调度离散时间建模方法

    公开(公告)号:CN103984990B

    公开(公告)日:2017-04-05

    申请号:CN201410196058.8

    申请日:2014-05-09

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了属于工业智能控制优化技术领域的一种基于炼油厂全厂调度离散时间建模方法,具体说是一种炼油厂炼油生产过程时间控制优化模型。把整个炼油厂系统划分为原油供应、炼油生产、成品油调和交付三个部分,基于离散时间,从生产装置的运行模式、生产装置运行模式的过渡过程的角度进行建模,基于炼油企业的多品种成品油生产调度中模式切换与过渡过程的离散时间最优化操作控制,给出了炼油厂全厂调度控制,构建可实现生产过程的生产成本和物料存储的成本费用以及违反订单惩罚最小化的一种调度模型。以及满足订单需求的过程控制调度的最优化方法。本发明有效解决了不同生产模式的切换及其收率计算、各类油料储存等难题。

    聚合物品牌切换的控制方法

    公开(公告)号:CN103488083A

    公开(公告)日:2014-01-01

    申请号:CN201310419142.7

    申请日:2013-09-13

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种聚合物品牌切换的控制方法,包括:获得离线优化轨迹作为系统行为的观测样本集;利用决策树的非参数建模方法基于所述观测样本集建立Q函数的学习模型;基于所述Q函数的学习模型获得最优控制策略并予以实施;收集历史操作轨迹补充到所述观测样本集中,并重复以上步骤,直到停止学习。本发明基于动态批次强化学习的优点,根据观测到的样本数据,借助决策树的建模方法,学习Q函数并从中得到平稳的闭环最优策略。

    精馏塔优化控制方法
    45.
    发明授权

    公开(公告)号:CN102339040B

    公开(公告)日:2013-06-19

    申请号:CN201010232551.2

    申请日:2010-07-15

    Applicant: 清华大学

    CPC classification number: Y02P90/02

    Abstract: 本发明公开了一种精馏塔优化控制方法,本方法根据物料平衡关系和组分平衡关系采用精馏塔轻重产品比作为主要被控变量对精馏塔进行控制,使用针对进料组分变化的前馈补偿策略,改进了精馏塔预测控制器的抑制进料组分扰动的效果,使用基于分片线性模型的稳态优化方法和基于动态预测模型的动态反馈卡边优化方法,在保证产品质量合格的约束下,实现了精馏塔高价值产品质量卡边、高价值产品收率最高、综合能耗最低的多目标优化,增加精馏塔运行的综合生产效益。

    基于集成控制优化的炼油生产过程调度优化建模方法

    公开(公告)号:CN102768702A

    公开(公告)日:2012-11-07

    申请号:CN201210228138.8

    申请日:2012-07-02

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于集成控制优化的炼油生产过程调度优化建模方法,包括:步骤A:上位机初始化;步骤B:根通过对先进控制实施下的各装置操作数据进行优化操作模式分类并统计分析,得到各装置在先进控制下可达到的不同优化操作模式下的统计模型;步骤C:在调度优化运行过程中,在获得了各优化操作模式下的大量运行数据之后,对装置收率模型、能耗模型和性能指标模型进行基于数据的在线修正。本发明的解决方案,能够有效解决难以准确获得反应原料变化和操作波动下的炼油企业在生产调度优化模型和先进控制实施中的应用难题。

    加热炉热效率多区域智能在线优化控制方法

    公开(公告)号:CN101881563B

    公开(公告)日:2012-05-23

    申请号:CN201010217097.3

    申请日:2010-07-02

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 加热炉热效率多区域智能在线优化控制方法,属于加热炉热效率控制技术领域,其特征在于,热效率优化的离线部分根据热负荷对加热炉工况进行工作区域划分,通过历史数据挖掘,得到每一工作区域内氧含量和负压的优化值。在线部分根据过程实时数据确定加热炉的工作区域,以离线部分获得的氧含量和负压的优化值为起点,使负荷变化时能及时地保持在较优的工作状态,在操作平稳时,进行热效率自寻最优控制以此达到既快速寻优且长期工作在优化状态附近的目的。烟风系统的控制采用基于“动态前馈,稳态反馈”的控制方法,对氧含量和炉膛负压进行区域控制,可保证加热炉工作在热效率优化方法所给出的优化工作点附近,实现热效率最优。

    延迟焦化加热炉炉管结焦厚度的一种在线检测方法

    公开(公告)号:CN101498578B

    公开(公告)日:2011-03-30

    申请号:CN200910079580.7

    申请日:2009-03-10

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 黄德先 张伟勇

    Abstract: 延迟焦化加热炉辐射室内炉管结焦厚度的在线检测方法属于加热炉自动控制技术领域,其特征在于,根据加热炉管壁温度测点和注水点的位置,对炉管进行分段。采集实测的过程变量,通过加热炉炉管内的工艺计算和传热、反应等数学模型,在线计算得到加热炉炉管不同位置的总传热阻力、对流传热阻力,并进而确定不同位置炉管结焦的厚度。结焦观测结果可以为生产操作和清焦提供参考,提高装置运行的安全性和经济性。在此基础上,可研究炉管结焦速率与各种操作参数之间的关系,对结焦速率进行预报,并设计合理的控制与优化策略,延缓炉管结焦。

    催化裂化反应深度在线计算和自适应非线性预测控制方法

    公开(公告)号:CN101859103A

    公开(公告)日:2010-10-13

    申请号:CN201010196660.3

    申请日:2010-06-02

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 催化裂化反应深度在线计算和自适应非线性预测控制方法属于工业过程自动控制技术领域,其特征在于,利用再生器热平衡计算得到的相对准确的催化剂循环量在线校正再生阀门流量特性模型的参数,然后基于校正后的再生阀门流量特性模型完成催化剂循环量的实时计算;在此基础上,基于提升管动态数学模型在线计算催化裂化反应热及实现提升管反应深度自适应非线性预测控制。

    一种延迟焦化炉的控制方法

    公开(公告)号:CN101256400B

    公开(公告)日:2010-06-02

    申请号:CN200810103624.0

    申请日:2008-04-09

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种延迟焦化炉的控制方法,包括测量注汽量、进料量和进料压力;根据测量的注汽量、进料量和进料压力,判断注汽量是否发生突增异常工况;当发生突增异常工况时,测量炉膛温度和管壁温度;根据所述炉膛温度、进料量和管壁温度,确定目标燃料量;调整延迟焦化炉的燃料量到所述目标燃料量。本发明通过采用实测状态的状态反馈预测控制方案,有效的提高了抗干扰的能力。针对负荷变化以及结焦等因素造成的过程特性变化,在线判断工作点的变动,进行模型自适应,提高了投运率。针对注汽量突然大幅增加造成出口温度大的反向响应,基于热平衡计算,实行专家控制,可有效防止加热炉出口温度超温,提高了装置运行周期。

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