模糊双迭代法在大工业过程稳态优化中的应用

"大工业过程稳态优化的模糊双迭代法是2008年的一篇关于工程技术领域的学术论文，作者包括张豫华、万百五和韩崇昭。该研究探讨了在大工业过程中如何处理模型与实际系统间的差异，以实现稳态优化控制。通过对子过程模型进行模糊等式约束的转化，并对不等式约束进行模糊化处理，他们提出了模糊双迭代法。这种方法在实际应用中表现出目标函数值接近实际目标函数值的特点，并且在算法迭代次数上相对于精确双迭代法有所改进，对于实际生产具有重要意义。关键词涉及大工业过程、模糊不等式约束、模糊双迭代法和稳态优化控制。" 本文详细阐述了在大工业过程中进行稳态优化控制的挑战，尤其是在面对模型误差时的解决方案。传统的优化算法可能由于模型与实际系统的不匹配而效果不佳。为了克服这个问题，作者引入了模糊逻辑的概念，将其应用于等式和不等式约束的处理中。模糊等式约束是通过引入模糊系数来适应模型与实际系统的偏差，使得模型更接近于实际运行状态。另一方面，模糊不等式约束的处理则允许在一定程度上的不确定性，这在处理实际生产过程中的复杂性和非线性问题时特别有用。 模糊双迭代法的核心在于其迭代过程，它结合了模糊逻辑和迭代优化策略。在每次迭代中，算法不仅考虑了模型的修正，还考虑了约束条件的模糊性，从而提高了优化效果。论文通过一个实际例子展示了模糊双迭代法的应用，仿真结果显示，该方法能够实现更接近实际目标函数值的优化结果，并且在迭代次数上比精确双迭代法有显著减少。这意味着在实际操作中，模糊双迭代法可以更快地达到稳定状态，节省计算资源，提高效率。 此外，论文指出，这种模糊优化方法对于处理大工业过程中的复杂动态和不确定性问题具有很高的实用价值。在工业生产中，尤其是那些需要实时调整和优化的过程，如化工、能源和制造业，模糊双迭代法可以提供更为稳健和适应性强的控制策略。 这篇论文为大工业过程的稳态优化提供了一个创新的、基于模糊逻辑的解决途径，其贡献在于提出了一种既能有效应对模型误差，又能提高优化速度和精度的方法。这对于工业控制领域的发展和实际生产效率的提升具有深远的影响。