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作者：胡玉洁;陶新渝;陈曦;
单位：浙江大学工业控制技术国家重点实验室,控制科学与工程学院;
摘要：过程数据是化工过程系统模拟与优化的基础，但是对于很多生产过程，部分重要变量并未设置测量点从而无法获得数据，可以采集到的数据也通常具有可信度差的特点。数据调和与参数估计是解决数据可信度差和数据缺失的两种有效方法，但是目前的研究更多只针对其中一种方法，联合方法研究较少。因此针对精馏系统数据缺失和具有显著误差的物理输入，提出一种数据调和-参数估计-过程模拟的一体化框架，并制定加速求解算法，对框架双层结构的内外两层做简化加速处理，并设计兼顾收敛性与效率的稳态模拟算法应用于内层优化。此外面向原始工业数据，引入小波变换实现连续时段工业数据的自动判稳，不再需要人为划分稳态工况，在自动判别划分稳态工况的基础上逐工况调用所设计的一体化框架便可全自动完成计算分析。最终将研究内容应用于苯二胺精馏系统，划分好所有稳态工况后计算成功的工况达到98%，结果表明框架及算法具有较好的适用性与收敛性。
关键词：过程系统;;数据调和;;参数估计;;精馏;;物理输入;;小波变换;;苯二胺
基金资助：浙江省科技计划项目“尖兵领雁+X”研发攻关计划(2024C01028)
