基于状态自学习的分布式智能控制方法及其在级联过程中的应用
基于状态自学习的分布式智能控制方法及其在级联过程中的应用研究
学术背景
在过程工业中，多反应器级联操作是一个显著的特征。然而，建立精确且全局的多反应器级联过程模型面临诸多挑战。反应器的复杂动态运行状态以及前后反应器之间的耦合关系，使得整个过程的精细控制难度极大。传统的PID控制（比例-积分-微分控制）和模糊控制等方法在单变量和单回路控制过程中表现良好，但在多反应器级联系统的协同控制中显得力不从心。模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）虽然在过程工业中得到了广泛应用，但其在处理大规模和非线性级联过程时仍存在局限性，尤其是在实时控制和优化方面。
随着人工智能和大数据等新兴技术的发展，探索新的控制方法以实现对整个过程的精确控制成为迫切需求。本文提出了一种基于状态自学习（State Self-Learning, SSL）的分布式智能控制方法，旨在解决多反应器级联过程中的建模与控制难题，并为过程工业提供一种新颖且高效的控制范式。
论文来源
本论文由Shulong Yin、Yonggang Li、Zhenxiang Feng、Bei Sun和Huiping Liang共同撰写，所有作者均来自中南大学自动化学院。论文于2024年10月23日提交，同年12月3日被接受，并发表于IEEE Transactions on Automation Science and Engineering期刊。该论文得到了中国国家自然科学基金（NSFC）和中南大学中央高校基本科研业务费专项资金的支持。
研究内容详述
1. 研究流程
a) 非线性动态建模
研究首先基于状态自学习建立每个反应器单元的时变动态模型。通过在每个状态点学习回归模型的参数，实现了对复杂条件下反应器的非线性描述。具体而言，采用RBF神经网络（径向基函数神经网络）来学习反应器在不同状态下的自回归模型系数，从而捕捉反应器的非线性动态特性。
b) 多步协同预测
基于动态模型和反应器之间的物料守恒原理，研究团队沿着反应器级联方向进行多步协同预测。通过将前一个反应器的出口预测信息作为下一个反应器的未来入口信息，实现了级联反应器之间的协同预测。该方法结合了数据驱动模型和机理知识，显著提高了预测精度。
c) 分布式智能控制
研究采用基于误差自校正的分布式模型预测控制（Distributed Model Predictive Control, DMPC）方法，实现了级联反应器的分布式智能控制。该方法通过局部线性化非线性预测模型，将复杂的非线性控制问题转化为线性子问题，从而简化了在线优化过程。
2. 主要结果
a) 非线性动态建模效果
研究通过对比基于SSL的建模方法和直接使用神经网络（NN）的建模方法，验证了SSL方法在捕捉反应器非线性动态特性方面的优越性。测试数据表明，SSL方法的预测误差显著低于NN方法，尤其是在复杂工况下表现出更高的模型精度。
b) 多步协同预测效果
在多步协同预测实验中，SSL方法能够有效传递级联反应器之间的预测信息，显著提高了整体预测精度。特别是在级联过程的动态变化中，SSL方法表现出更强的鲁棒性。
c) 分布式智能控制效果
在锌冶炼浸出过程的仿真实验中，基于SSL的分布式智能控制方法在控制精度和响应速度方面均优于传统的PID控制和基于神经网络的分布式控制方法。该方法能够快速跟踪设定值，并在扰动条件下保持稳定控制。
3. 结论与意义
本研究表明，基于状态自学习的分布式智能控制方法能够有效解决多反应器级联过程中的建模与控制难题。相比传统控制方法，SSL方法在建模精度、预测能力和控制效果方面均表现出显著优势，为过程工业提供了一种全新的控制范式。
研究亮点
- 新颖的建模方法：基于状态自学习的非线性动态建模方法能够实时更新模型参数，显著提高了模型的预测精度。
- 多步协同预测：通过结合数据驱动模型和机理知识，实现了级联反应器之间的协同预测，提升了整体预测能力。
- 分布式智能控制：基于误差自校正的分布式模型预测控制方法简化了在线优化过程，提高了控制精度和响应速度。
- 实际应用验证：在锌冶炼浸出过程中的仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性，为其在工业生产中的应用提供了有力支持。
研究价值
本研究的科学价值在于提出了一种结合状态自学习和分布式控制的创新方法，为解决过程工业中复杂的多反应器级联控制问题提供了新的思路。其应用价值体现在该方法能够显著提高过程工业的生产效率和稳定性，为工业自动化和智能化提供了技术支持。此外，该方法在锌冶炼等典型过程工业中的成功应用，为其在其他类似工业场景中的推广提供了参考。