浅谈现代过程工业中的最优控制技术及其应用

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浅谈现代过程工业中的最优控制技术及其应

作者:亓会平

来源:《E动时尚·科学工程技术》2019年第06

要:新时代下的能源、环境等问题是社会关注的焦点,最优控制技术的利用可以大幅度解决这些问题,这成为了人们追求利用的重要手段。尤其是随着问题规模和复杂性的增加,传统优化方法已经无法解决,急需智能算法应用的使用,尤其是智能算法和传统算法的相互结合,如自适应遗传算法、单纯形模拟退火算法、粒子群算法和遗传算法的结合,模拟退火算法和遗传算法结合等和对自身的优化提升在面对实际问题上能够实现最优化。 关键词:现代过程工业;最优控制;应用;前景

在日常工作生活中经常会遇到最优问题的解决,其中数学知识的运用是最常用的方法。通常控制系统中最优问题的解决方法步骤是:对于某个由动态方程所描述的系统,在某些初始和终端状态条件下,我们可以从系统所允许的某控制系统集合中寻找到一个控制,促使给定的系统性能目标函数达到最优。

一、现代过程工业中的最优控制技术

大数据时代背景下,现代科技对计算要求更高,之前传统的经典优化方法已经不能适应现实工程优化问题的需求,如用于求解线性规划问题的单纯型法,用于求解非线性规划的梯度下降法、共扼梯度法,以及用于求解约束优化问题的拉格朗日乘子法等。基于此现状,我们需要找到一种解决现实问题的优化控制方法,这就促使人们开始探索最优控制技术。李国强等研究了自适应动态寻优方法在极值调节控制系统中的应用,发现在实际工业生产中,若采用自适应动态寻优方法,可以不用辨识极值调节控制对象线性部分的参数,甚至能自动适应参数的飘移,因而使控制系统运行的稳定性和连续性得到保证。陈奕梅等在对一类带有系统扰动且控制项和状态项里都含有未知参数的非线性系统的反馈稳定问题进行研究时,用扩展系统的非自适应稳定问题代替原系统的自适应稳定问题,并通过扩展系统的鲁棒控制李亚普若夫函数,得到能让原系统自适应稳定的控制律,并且通过逆最优的方法论证了所求控制律为满足某种性能指标的最优控制。

在现实工业生产中传统优化方法已经得到了最大化使用,但是面对复杂的新情况与新问题,传统优化算法无法摆脱自身局限性,尤其在某些复杂过程工业中的最优控制时面临瓶颈,这就急需用到智能优化算法。智能优化算法因其简单有效等特点在实际的应用中得到了广泛的应用,特别是在具有复杂结构的优化工程领域中,其优势是传统优化算法难以比拟。这也是大


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