[发明专利]甲醇四塔精馏系统多目标优化控制方法

摘要

本发明公开了一种甲醇四塔精馏系统多目标优化控制方法，从DCS历史数据库中提取历史数据训练BP神经网络模型作为精馏系统的模型，该模型以预精馏塔的出料作为输入，其他三塔的操作参数为优化对象，再使用改进的遗传算法，通过选择、交叉、变异操作，反复调用所述训练好的BP神经网络模型，寻找给定进料条件与生产要求下的最优操作参数。本发明能够在不改变精馏塔的结构与工作原理的情况下，避免了人工试凑，直接计算得出最优操作参数，同时完成降低成本、能耗和提高产能两个目标。

主权项

一种甲醇四塔精馏系统多目标优化控制方法，包括以下步骤：步骤1分析所述甲醇四塔精馏系统的自由度及实际生产数据，以预精馏塔的出料作为输入，加压塔、常压塔和甲醇回收塔的操作参数为优化对象，定义一个包含7个输入、4个输出的BP神经网络作为精馏系统的模型；步骤2在化工厂DCS历史数据库中提取所述7个输入与4个输出的历史数据；步骤3将提取出的所述历史数据作为训练数据，对所述BP神经网络进行离线训练，测试并最终确定BP网络模型中隐含层的最终层数与中间结点的个数；步骤4使用遗传算法，通过选择、交叉、变异操作，每一代的每一个体在计算适应度时调用所述训练好的BP神经网络模型，寻找给定进料条件与生产要求下的所述遗传算法的多个优化目标下的适应度函数最大的操作参数，根据得到的所述操作参数对所述加压塔、常压塔和甲醇回收塔进行控制。