流程型制造智能工厂 课件 第三章流程型制造智能工厂的实现方法 .pptx

第三章

流程型制造智能工厂的实现方法

3.1工艺流程优化在流程型制造智能工厂中的应用3.1.1工艺流程优化分析流程型工业是一个受许多因素影响的复杂系统，在过程系统的设计、操作、控制、管理中存在着众多需要优化的问题。最优化过程就是从多个备选方案中优选出最佳方案，实现过程系统的最优设计、最优操作、最优控制或最优管理，达到降低生产成本、增加利润的目标，并能兼顾环境保护、过程安全性与可靠性等因素。

进行系统优化，首先需要建立过程的数学模型及优化目标，根据优化目标确定优化函数，以及目标函数应满足的约束条件，利用数学方法求出满足约束条件的目标函数的最优解。流程型系统的优化分为参数优化和结构优化。

参数优化是指已确定的系统流程中对其中的工作温度、工作压力等操作参数进行优化，以达到满足费用或能耗等指标最优。结构优化则是改变系统中的设备类型或其相互联结关系，以优化过程系统。目前，参数优化的理论研究及实际应用比结构优化更为成熟。

3.1工艺流程优化在流程型制造智能工厂中的应用3.1.1工艺流程优化分析优化问题的求解方法称为优化方法。根据优化问题有无约束条件，可分为无约束优化问题和有约束优化问题。对无约束优化问题的最优解就是目标函数的极值。而对有约束优化问题可分为线性规划问题和非线性规划问题两类。当目标函数及约束条件均为线性时，称为线性规划问题；当目标函数或约束条件中至少有一个为非线性时，称为非线性规划问题。求解线性规划问题的优化方法已相当成熟，通常采用单纯形法。而求解非线性规划问题的优化方法可归纳为两大类。

(1)解析法

又称间接优化方法，是按照目标函数极值点的必要条件，用数学分析的方法求解。再按照充分条件或者问题的物理意义，间接地确定最优解是极大还是极小。如古典的微分法、变分法、拉格朗日乘子法等属于这一类。

3.1工艺流程优化在流程型制造智能工厂中的应用3.1.1工艺流程优化分析(2)数值法

又称直接优化方法或优选法，是过程系统优化问题的主要求解方法。由于不少优化问题比较复杂，模型方程无法用解析法求解或目标函数不能表示成决策变量的显函数形式，得不到导函数，此时须采用数值法。这种方法是利用函数在某一局部区域的性质或在一些已知点的数值，确定下一步计算的点。这样逐步有哪些信誉好的足球投注网站逼近，最后达到最优点。

优化问题求解的一般步骤如下。

①过程的系统分析，列出全部变量。

②确定优化指标，建立指标与过程变量之间的关系，即目标函数关系式(经济模型)。

③建立过程的数学模型和外部约束条件，确定自由度和决策变量。一个过程的模型可以有多种，应根据需要，选择简繁程度合适的模型。④如果优化问题过于复杂，则将系统分成若干子系统分别优化；或者对目标函数和模型进行简化。

⑤选用合适的优化方法进行求解。

⑥检验得到的解，考察解对参数和简化假定的灵敏度。

流程型系统优化主要有过程模拟、人工智能、专家系统和数学规划三类方法，三类方法也可交叉应用。目前使用最多的方法是过程模拟，即通过计算机对满足生产要求的各个工艺过程进行比较，寻求最优的生产条件

3.1工艺流程优化在流程型制造智能工厂中的应用流程型工程研究对象的多尺度和多阶段特性化工和石油化工是国民经济的支柱产业，是重要的流程型工业，它是通过不同的物理与化学过程，连续不断地将原材料转变成产品的生产过程，是一个国家的基础工业。而流程型工程则以流程型工业为对象，以物质的化学、生物和物理分离、转化、合成及能量转化过程的优化组合为目标的综合性通用工程技术。流程型工业生产中的各构成单元联系密切、相互影响，一个生产装置以一定目的和顺序将单元操作及化学反应器按一定的顺序组合构成的流程系统，也称化工系统，这是流程的基本单元，复杂的大型过程系统常常包括多套生产装置、公用工程和辅助设施，需输入多种原料，产出多种产品，通过物料和能量传输连接成一个整体，大型的炼油化工一体化企业就是典型的例子。因此，从单一生产装置到整个公司、整体供应链、整个工业园区等，都可以是流程型工程的研究对象，这就是化工设计中过程工程研究对象的多尺度特性。

3.1工艺流程优化在流程型制造智能工厂中的应用流程型工程研究对象的多尺度和多阶段特性典型石油化工建设项目各主要阶段的关系，如图3-1-1，表示了石油化工建设项目的过程工程研究对象在各阶段的主要内容和相互关系，以供参考。一个化工企业的建成和商业运行，包括项目前期、工程设计、工程实施和商业运行四个阶段，流程型公司的主要业务内容如下。

①化工设计包括项目前期、基础工程设计和详细工程设计。

②工程项目总承包(engineeringprocurementconstruction，EPC)包括设计、采购、施工和交钥匙。

③工程项目管理承包(projectmanagementcontractor，PMC)。

上述