基于遺傳算法的間歇過程優(yōu)化控制策略研究.pdf

1、隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展,追求生產(chǎn)小批量、多品種、高附加值產(chǎn)品成為一種趨勢,因此,在精細化工和制藥等領域越來越多地采用了間歇生產(chǎn)工藝。由于目前大多數(shù)的間歇發(fā)酵過程自動化水平普遍較為落后,為了適應市場的發(fā)展、提高產(chǎn)品的競爭力,同時還要兼顧降低生產(chǎn)成本和環(huán)保的要求,研究開發(fā)間歇發(fā)酵過程中的先進的控制策略和各種優(yōu)化方法已經(jīng)成為迫切的需要。
　　 間歇發(fā)酵過程具有非線性、非穩(wěn)態(tài)工作點及多變量的特點,與化工的連續(xù)過程有所不同,因而使得一些用于連

2、續(xù)過程的先進控制算法和策略不再適合。
　　 遺傳算法作為一種隨機搜索和優(yōu)化算法,可以高效處理非線性問題,同時具有全局優(yōu)化和易操作的特性。考慮間歇發(fā)酵過程的復雜性,同時基于全面關注發(fā)酵過程中間狀態(tài)的思想,提出了一個基于遺傳算法的新型優(yōu)化控制策略,通過由求解一系列端點時間不固定最優(yōu)控制子問題得到整個間歇過程的最優(yōu)操作策略。同時為了克服遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)和加快收斂速度,在自適應遺傳算法基礎上對相關的遺傳算子進行了改進,并將改進后

3、的自適應遺傳算法應用到所提出的優(yōu)化控制策略之中。
　　 論文以青霉素發(fā)酵過程為研究對象,首先,充分考慮了影響發(fā)酵產(chǎn)量的菌體平均比生長速率和流加時間間隔因素,給出了優(yōu)化目標函數(shù)的表達式,詳細給出了新型優(yōu)化控制策略并討論了算法的實現(xiàn),求解獲得整個發(fā)酵過程的最優(yōu)流加速率軌線；其次,對提出的優(yōu)化控制策略和等級策略進行了仿真,驗證了所提出的策略的可行性。同時將改進的自適應遺傳算法應用到優(yōu)化策略中,仿真表明它在局部尋優(yōu)和收斂速度上有了很大的