基于数据的协调回路控制的间歇过程一体优化方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61004083
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

间歇过程是现代过程工业的重要分支。以高效低耗、提高经济效益为目标的间歇过程优化是重要的研究课题。目前的间歇过程优化方法都以理想回路控制为前提,不考虑回路控制的动态品质,同时,由于间歇过程固有的动态特性、机理复杂等原因,过程模型误差不可避免,这些往往使过程优化难于实现。本项目针对这一问题,提出利用基于数据的多元统计监测与诊断方法与回路控制模型校正信息相结合获得过程变化信息,再基于一体优化思想利用过程变化信息实现协调回路控制的在线优化方法;提出利用误差分布信息采用鲁棒优化解决模型误差问题的方法;进而提出对间歇过程优化与回路控制进行一体协调优化,以得到在保证过程动态控制品质前提下的最优操作轨迹,并容许模型存在一定误差的间歇过程优化方法,有效提高其可实现性。本项目立足于提高方法的可实现性,将提出切实可行的间歇过程优化理论与方法,为进一步实现容错优化奠定基础,具有重要的理论意义与工程应用价值。

结项摘要

间歇过程是现代过程工业的重要分支。以高效低耗、提高经济效益为目标的间歇过程优化是重要的研究课题。本项目针对上述研究内容,结合多元统计分析、模型性能评价与校正、迭代优化控制等方法,深入研究了间歇过程优化控制的热点与难点问题,系统地提出了考虑模型误差的过程与回路控制协调一体优化控制方法:首先,依据间歇过程特性以及不同过程回路控制动态品质对过程优化控制的影响,提出了考虑模型误差的过程与回路控制一体协调优化控制方法的总体框架与思想策略;提出了基于两层建模的过程与回路控制一体协调优化思想;提出了考虑模型误差的基于鲁棒优化、置信区间等思想的间歇过程优化预设定方法;提出了针对实际指标缺失的批次间迭代优化控制方法;提出了基于误差模型梯度的批次间以及批次内优化控制方法;提出了基于监测思想的模型监测、评价与校正方法;提出了基于高斯混合模型的模型评价与校正方法;提出了基于模型移植与案例相结合的模型校正方法;提出了基于模型评价的批次间迭代优化控制方法;并对基于数据的过程优化控制补偿方法以及智能优化算法进行了研究,并提出一系列改进方法,为上述间歇过程优化控制方法提供算法保障。

项目成果

期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(6)
专利数量(0)
Hybrid model for multi-stage centrifugal compressor based on radial basis function neural network
基于径向基函数神经网络的多级离心压缩机混合模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Control Theory & Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chu, Fei;Wang, Fu-Li;Wang, Xiao-Gang;Zhang, Shu-Ning
  • 通讯作者:
    Zhang, Shu-Ning
Optimization of Nosiheptide Fed-Batch Fermentation Process Based on Hybrid Model
基于混合模型的那西肽补料分批发酵工艺优化
  • DOI:
    10.1021/ie3022169
  • 发表时间:
    2013-03-06
  • 期刊:
    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Niu, Dapeng;Jia, Mingxing;He, Dakuo
  • 通讯作者:
    He, Dakuo
Data-based Research on Predictive Control of Single Mismatched Model Parameter
基于数据的单一失配模型参数预测控制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Advances in Mechanical Engineering
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    He Dakuo;Xin Junqi;Yuan Wenlong
  • 通讯作者:
    Yuan Wenlong
The economic analysis of Pickling production line based on process model
基于工艺模型的酸洗生产线经济分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Advances in Mechanical Engineering
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    He Dakuo;Qin Wei;Liu Tongshan
  • 通讯作者:
    Liu Tongshan
多智能体差分进化算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何大阔;高广宇;王福利;刘阳
  • 通讯作者:
    刘阳

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其他文献

基于工序指标耦合关系分解的选冶全流程分层优化方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘潭;袁青云;王福利;何大阔;王永刚
  • 通讯作者:
    王永刚
基于改进遗传算法的电力系统经济负荷分配
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    毛志忠;何大阔;王福利
  • 通讯作者:
    王福利
一类未知MIMO非线性离散系统的改进自适应准滑模解耦控制
  • DOI:
    10.13195/j.kzyjc.2015.0223
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何大阔;高飞雪;杨乐;武玮
  • 通讯作者:
    武玮
基于粒子群算法的金矿湿法冶金浸出率优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    袁青云;王福利;何大阔;吴畅
  • 通讯作者:
    吴畅
基于双向GRU和注意力机制模型的人体动作预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    桑海峰;陈紫珍;何大阔
  • 通讯作者:
    何大阔

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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