复杂热工系统广义非线性预测控制及在线优化研究的开题报告.docx

复杂热工系统广义非线性预测控制及在线优化研究的开题报告
一、研究背景及意义
复杂热工系统是指在化工、能源和环境等工程领域中运用的，由多个组件构成，经常涉及多物理、多相、多组分和非线性问题的系统。这些系统的复杂性和非线性严重制约了它们的工程应用和优化控制。因此，在复杂热工系统研究中，一个关键问题是如何有效地预测和控制这些系统的动态行为。
目前，广义非线性预测控制（GNLPC）和在线优化技术是研究复杂热工系统预测和控制的两个重要方向。GNLPC方法可以建立系统的时间动态数学模型，然后通过不断的计算和更新模型参数，实现对系统的预测和控制。而在线优化技术可以针对系统的优化目标，如能源消耗、产量和质量等，实时调整系统的运行策略和控制参数，从而实现系统的最优化运行。
基于以上背景，本研究旨在通过广义非线性预测控制和在线优化技术的结合，提高复杂热工系统的预测和控制性能，促进热工领域的科学研究和工程实践。
二、研究内容和方法
本研究的主要内容包括以下三个方面：
1.基于高维随机映射的广义非线性预测控制方法
由于热工系统存在多物理、多相、多组分和非线性问题，建模过程难度大、时间精度低，影响了控制效果。因此，本研究将尝试采用高维随机映射技术，将原始数据映射到新的低维空间中，从而实现高精度的系统建模和预测。具体实现从以下三个方面来展开：
1）构建高维数据样本集，利用样本集来训练高维随机映射模型，将高维数据映射到低维空间。
2）利用高维随机映射技术，建立广义非线性系统数学模型，包括时间序列模型和状态空间模型。
3）通过广义非线性预测控制方法对系统进行预测和控制，从而实现系统稳定性和优化运行。
2.基于随机优化的在线优化方法
在线优化技术通过对系统的控制参数和运行策略进行实时调整，实现系统的最优化运行。为了提高在线优化的效率，本研究将尝试采用随机优化算法，来对系统的优化问题进行解决。具体实现从以下三个方面来展开：
1）建立复杂热工系统的数学模型，针对系统的运行目标（能源消耗、产量和质量等）进行建模。
2）采用随机优化算法，如粒子群算法（PSO）和蚁群算法（ACO），来对系统进行优化调整。
3）通过实时数据采集和控制参数调整，实现在线优化的效果。
3.系统仿真和实验验证
为了验证本研究提出的广义非线性预测控制与在线优化方法在复杂热工系统中的有效性和可行性，将进行系统仿真和实验验证。具体实现从以下两个方面来展开：
1）使用MATLAB和Simulink等软件，搭建热工系统的仿真模型，进行系统仿真，评价控制策略和优化效果。
2）在实验室中搭建复杂热工系统实验平台，对本研究提出的控制和优化方法进行实验验证。
三、预期成果和创新点
本研究的预期成果包括以下两个方面：
1.针对复杂热工系统中的多物理、多相和多组分等问题，基于高维随机映射技术，提出了新的广义非线性预测控制方法，提高了预测和控制精度。
2.针对复杂热工系统中的优化运行问题，提出了基于随机优化算法的在线优化方法，实现了系统的最优化运行。
本研究的创新点主要有以下两个方面：
1.结合高维随机映射和广义非线性预测控制方法，针对复杂热工系统中的特点和问题，提高了系统的预测和控制精度。
2.将随机优化算法应用于在线优化中，针对复杂热工系统中的多局部极小点问题，提高了优化的效率和精度。
四、研究进度安排
本研究的进度安排如下：
第一年：
1.对复杂热工系统进行建模和数据采集；
2.针对模型中的多物理、多相和多组分等问题，建立高维随机映射模型；
3.建立广义非线性预测控制模型，进行系统预测和控制；
4.验证方法的有效性和可行性，完成系统仿真研究。
第二年：
1.针对复杂热工系统中的优化问题，建立系统的数学模型；
2.采用随机优化算法进行在线优化，实现系统的最优化运行；
3.使用实验平台进行实验验证，评价控制和优化方法的效果。
第三年：
1.继续在实验平台上进行实验验证，并对方法进行实现和优化；
2.发表相关研究成果，包括论文和期刊文章；
3.展开相关学术交流和推广活动，促进相关行业的科学研究和实践。
以上是本研究的研究背景、内容、方法、预期成果、创新点和进度安排等方面的介绍。