网络信息下的复杂工业过程建模与控制论文
摘要:复杂工业过程控制在工业生产中有着重要作用,其不仅能提高工业生产效率,而且能更好保障工业生产质量、降低能耗,从而促进工业发展。复杂工业过程控制存在着一定的繁琐性,且控制过程极易遭受人为因素及外部客观因素的影响,所以对复杂工业过程进行建模有着重大意义。在网络信息模式下,复杂工业越来越趋于现代化,控制过程也逐渐变得智能化以及自动化。该文主要以复杂工业过程为研究对象,对网络信息模式下复杂工业过程的建模与控制进行了合理分析,提出了一些建议。
关键词:信息网络论文
在社会经济的推动下,我国的现代化工业得到了较好发展,各类工业产品不断涌现,顺应了城市化发展的潮流。在复杂工业生产过程中,对其过程进行控制有着重要作用,不仅能促进复杂工业的规范生产、降低风险因素,而且能提高工业生产质量。但是复杂工业过程控制存在较多隐患。因此,在网络信息模式下,如何通过复杂工业过程建模实现有效控制成为我们面临的重大问题。
1网络信息模式下复杂工业过程建模与控制概要
在社会经济的推动下,我国的各种科学技术有了较大发展,给复杂工业的进步带来了一定机遇。随着现代化工业不断发展,工业控制的重要性越来越突出,其不仅是保障工业生产顺利进行的关键,也是提高生产质量、降低能耗的重要途径,因此,加强复杂工业过程控制有着重大意义。在网络信息模式下,各类信息技术被引用进复杂工业控制中,致使过程控制体系越来越繁琐,涉及的内容也不断增多。在许多复杂工业中,控制系统都呈现出庞大、繁琐的状态,包括电力、化工、炼油等方面,整体控制系统存在着多种子系统,各子系统之间都存在一定的联系,而且与外部也有着紧密关联,致使过程控制系统极易遭受外部客观因素的.影响。复杂工业过程对控制系统提出了较高要求,因此,在对复杂工业过程进行控制时,我们不仅要对每个控制环节进行调控,而且基于复杂工业的特性,我们必须对整个过程控制系统进行优化,这样才能更好提高工业生产质量、降低整体能耗。在复杂工业过程传统的控制的理念中,我们大都偏重于控制系统的输入以及输出,没有从整体性进行考虑。但是在实际情况中,随着网络信息的不断发展,现代化工业过程越来越复杂,控制系统也越来越繁琐,各子系统之间的联系也越来越紧密,在这种情况下,传统的控制理念难以发挥出较好效果,整体控制质量也并不高。很多我们在对复杂工业进行控制时,往往只从复杂工业生产的一个循环进行考虑,但是基于复杂工业特性,其生产过程的每个循环之间都有着紧密联系,因此,传统的控制理念已经难以适应现代工业发展的需求。在网络信息模式下,控制系统的子模块不断增多,复杂性也逐渐增强,所以我们必须对现有的复杂工业过程控制模式进行优化,并通过过程建模更好发挥出过程控制的作用,从而更好促进复杂工业的生产。
2网络信息模式下复杂工业过程建模与控制方法
2.1网络信息模式下复杂工业过程建模分析
在网络信息模式下,基于复杂工业特性,我们在对其过程进行建模时,需从多方面进行考虑,深入分析复杂工业过程的控制理念,从而更好实现复杂工业过程有效控制。基于复杂工业运作特性,其要求软测量模型能够自动适应工业运作过程,一般情况下,我们会通过一定的样本数据在滑动窗口的作用下进行在线建模,但是在实际情况中,这种建模方式无法在保障建模速度的同时较好维持一定的建模精度。因此,面对这种问题,我们可以采用在线核偏最小二乘KPLS建模法,这种建模法以相关数据为建模基础,在实际中能起到较好作用。一些学者对多变量过程故障诊断进行了深入研究,并对一些统计学方法进行了合理分析,包括独立成分分析法、主成分分析法等,并将其引进复杂工业过程建模。我们可以将一些独立成分进行融合,建立故障分析指标,经相关仿真检验,能取得较好效果。复杂工业过程控制系统一般具有较繁琐的结构,在网络信息模式下,这类控制系统大都属于非线性模式,而且具有多变性以及强耦合性的特点,因此,我们可以采用动态逆系统解耦法,并有效应用自适应滑模控制器,从而更好实现控制效果。
2.2网络信息模式下复杂工业过程控制方法
在对网络信息模式下的复杂工业过程进行控制时,技术人员必须从多方面出发,注重控制的整体性,并采取多种约束机制,从而实现复杂工业过程的有效控制。在网路信息模式下,复杂工业系统的模块化趋向越来越大,因此,我们可以从分布式预测控制着手,对分布式预测控制算法进行合理应用,这种控制算法从属于串联系统,对提高控制系统的整体性能有着重要作用,我们可以建立氧化铝碳分解串联过程仿真试验,以检测分布式预测控制算法的实用性,从而更好对复杂工业控制进行控制。在控制系统运作时,其输出以及输入方面可能会存在一定隐患,因此,我们可以从这两方面着手,将其转化为非线性问题,为了更好保障输入以及输出的稳定性,提高相关数据的准确性,我们可以采用双层结构控制法,从而提供输出静差以及输入稳态值的准确度,促进控制系统与复杂工业过程的相容性,从而实现有效控制。过程控制系统一般具有多层次性以及多模块性,当其在运作时,系统的非线性程度与模块之间的切换有一定的联系,而这种联系对系统的运作有着一定影响,因此,我们可以对模型切换方法进行优化,提高控制系统的整体性能,从而更好对复杂工业过程进行控制。
3结束语
在社会经济的推动下,我国的现代化工业得到了较大发展,各企业的生产力不断提高,但是在实际情况中,复杂工业过程极易遭受人为因素及外部客观因素的影响,因此,对复杂工业过程进行控制有着重要作用。在网络信息模式下,传统的复杂工业控制模式已经难以适应社会发展的需求,因此,对复杂工业过程进行建模势在必行,在建模效果下,能够更好促进复杂工业生产的顺利进行,从而提高工业生产质量。
参考文献:
[1]李太福,侯杰,姚立忠,等.GammaTest噪声估计的Kalman神经网络在动态工业过程建模中的应用[J].机械工程学报,2014(18):29-35.
[2]钟甲.基于粒子滤波的联合碱工业过程建模与控制[D].河北科技大学,2011.
[3]马天雨.铝土矿连续磨矿过程建模与优化控制研究[D].中南大学,2012.
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