化工精馏过程：基于核岭回归的非线性推断控制策略提升精度

本文主要探讨了2012年发表在《控制工程》杂志上的名为“基于软测量的化工精馏过程推断控制策略”的研究论文。化工精馏过程是一个复杂且重要的工业过程，其中产品成分的精确控制至关重要。然而，由于在线检测技术的局限，传统上采用温度间接控制的方法往往导致控制精度较低的问题。 作者肖应旺针对这一问题，提出了创新性的解决方案。核心是采用了核岭回归的实时软测量方法。核岭回归是一种基于机器学习的统计方法，它通过利用Mercer条件优化的核函数来改进线性岭回归算法，实现了对精馏过程中产品成分的在线估计。这种方法突破了硬件传感器的限制，使得控制策略更加精确和灵活。 在这个基础上，作者进一步设计了一种非线性串级推断控制策略。在这种策略中，副环继续保持传统的温度间接控制，而主环则引入了基于核岭回归软测量的推断控制，通过对精馏塔动态模型的深入分析，如Mejedell等人建立的模型，实现了对产品成分的更高级别的控制。 论文通过模拟实验验证了新控制策略的有效性。结果显示，与传统的控制方案相比，这种非线性串级推断控制策略显著提高了控制质量，不仅提升了控制精度，还简化了控制结构，易于实际工业应用。因此，这项研究对于提升化工精馏过程的自动化水平和控制效率具有重要意义，为未来的工艺优化和智能控制提供了新的思路和技术支持。 关键词：化工精馏过程、核岭回归软测量、非线性串级推断控制策略。该论文的研究成果对于工程技术领域的控制理论和实践具有较高的学术价值，特别是在工业自动化和过程控制领域内，具有很高的参考价值。