中药生产过程优化控制策略的研究

论文摘要

中药生产过程的先进控制，对于提高我国传统医药产业的科技水平、保持独有的特色和优势具有重要意义。目前中药生产过程控制技术落后、自动化水平低，过程优化控制成为制约中药产量质量的一个瓶颈。针对具有强非线性、强耦合性、不确定性、时变、大滞后、多约束特点的中药生产过程，采用传统的控制理论或单一的智能化技术难以满足多目标全局优化控制要求，本文提出的稳态优化和动态参数控制相结合的优化控制策略，有效解决了中药生产过程状态优化控制和产量质量优化控制问题。主要研究内容和创新点如下：1．在定性分析中药生产工艺机理的基础上，建立了中药生产中机理较复杂的提取和浓缩过程的动态机理模型，通过对主要过程变量的动态模拟，不仅对实际生产的操作提供了有指导意义的根据，而且为优化设计奠定了基础。2．针对中药生产提取工段控制量多、耦合强的工艺特点，将减小提取罐中药液温度稳定时间、提高挥发油的回收量、减小能源消耗总量和增加有效药液提取量作为四个优化目标，提出了一种利用神经网络对控制器进行多目标优化的设计方案，神经网络的权值和结构分别用遗传算法和变结构算法训练。3．为了提高挥发油回收过程中的经济效益指标，提出了一种基于域进化模型的改进遗传算法，它建立在多子群模型的基础之上，定义了迁徙、正聚类、反聚类三种新的遗传算子，并引入模糊环境因子的概念。实验结果验证了该算法兼顾了搜索的快速性和高效性，对于中药生产过程中的挥发油回收是一种十分有效的方法。4．以中药浓缩过程中的双效节能蒸发器为研究对象，对现有的浓缩流程，采用序贯二次规划法SQP，通过系统的数学模拟来寻找最优的操作条件，达到高质、高产和低消耗的目的。在SQP算法的应用中，提出了一种将优化与序贯模块法模拟结合的方法，分别建立了调优模型和过程模拟模型。5．多次进行测试发现中药生产的浓度控制曲线基本相似，为了跟踪这个曲线实现对药液浓度进行一致性控制，采用了鲁棒性强且易于实施的迭代学习控制方法，通过迭代学习过程误差曲线仿真验证了跟踪效果。6．提出了基于DMC预测-PID串级结构的双回路蒸发速度控制器，既具有PID控制参数调整方便、鲁棒性强、抗干扰能力强的优点，又具有预测控制可直接处理带有纯滞后的被控对象、跟踪性能良好和对模型失配具有较强鲁棒性的优点。7．着眼于中药生产全过程的自动控制，通过合理的系统设计、装置选型、软件设计和优化策略的实施，研制出中药生产过程优化控制装备。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 中药生产过程控制技术的发展
• 1.1.1 中药生产过程优化控制的基本思想与现状
• 1.1.2 中药生产过程自动化的进展
• 1.2 国内外研究动态
• 1.2.1 过程模型化技术
• 1.2.2 在线优化技术
• 1.2.3 过程优化与先进控制
• 1.2.4 工程实施与经济效益
• 1.3 本文的研究背景和主要内容
• 第二章 中药生产过程的机理特征分析
• 2.1 模型化基础
• 2.2 中药生产工艺流程简介
• 2.3 中药提取过程工艺
• 2.4 提取过程动态数学模型
• 2.5 中药浓缩过程工艺
• 2.6 浓缩过程动态数学模型
• 2.7 醇沉和醇提工艺
• 2.8 机理建模的必要性
• 2.9 本章小结
• 第三章 中药提取过程多目标优化控制
• 3.1 前言
• 3.2 提取工段控制系统结构
• 3.3 多目标优化控制的数学模型
• 3.4 变结构的神经网络控制
• 3.4.1 神经网络权值的训练
• 3.4.2 神经网络结构的训练
• 3.5 优化结果
• 3.6 本章小结
• 第四章 挥发油回收的优化控制
• 4.1 前言
• 4.2 挥发油回收率优化数学模型
• 4.3 基于域进化模型的遗传算法
• 4.4 改进的遗传算法在挥发油回收中的应用
• 4.5 本章小结
• 第五章 中药浓缩过程序贯二次规划法（SQP）优化控制
• 5.1 前言
• 5.2 序贯二次规划法（SQP）
• 5.2.1 SQP法的原理和计算步骤
• 5.3 优化数学模型
• 5.4 SQP求解方法
• 5.4.1 调优模型
• 5.4.2 过程模拟模型
• 5.4.3 求解步骤
• 5.4.4 求解结果
• 5.5 本章小结
• 第六章 中药浓缩工艺浓度控制
• 6.1 前言
• 6.2 迭代学习控制
• 6.3 浓度迭代学习控制算法
• 6.4 蒸发器数学模型描述及系统仿真应用
• 6.5 本章小结
• 第七章 中药浓缩工艺蒸发速度控制
• 7.1 前言
• 7.2 DMC预测-PID串级控制
• 7.2.1 预测控制算法
• 7.2.2 DMC预测—PID串级控制结构
• 7.3 DMC预测—PID串级控制算法的应用
• 7.4 DMC预测—PID串级控制仿真研究
• 7.5 本章小结
• 第八章 中药生产过程优化控制装备的研制
• 8.1 控制系统硬件组成
• 8.1.1 系统硬件结构
• 8.1.2 系统硬件平台说明
• 8.2 系统软件结构
• 8.2.1 管理层软件模块
• 8.2.2 监控层软件模块
• 8.2.3 设备控制层软件模块
• 8.3 软件控制流程及系统运行效果
• 8.3.1 提取工段控制流程及运行效果
• 8.3.2 浓缩工段控制流程及运行效果
• 8.4 本章小结
• 第九章 总结与展望
• 9.1 本文的主要工作综述
• 9.2 进一步的讨论与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要研究成果