炼油工业过程控制的研究现状、问题与展望

被引：29

作者：

黄德先 ^{[1
,2
]}

江永亨 ^{[1
,2
]}

金以慧 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 清华大学自动化系

[2] 不详

来源：

自动化学报 | 2017年 / 43卷 / 06期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

炼油生产过程; 先进控制; 软测量; 实时优化; 智能制造;

D O I：

10.16383/j.aas.2017.c170157

中图分类号：

TE624 [炼油工艺过程];

学科分类号：

摘要：

首先回顾了对炼油生产过程安全高效运行和节能增效至关重要的先进控制、软测量、运行优化技术的发展过程和研究应用现状,并从分析炼油生产过程的特点出发,讨论了实施先进控制中存在的问题,并推荐了解决炼油企业先进控制实施应用难题的一条可行有效的新路,最后对炼油生产过程智能制造的研究应用进行了展望.

引用

页码：902 / 916

页数：15

共 88 条

[1] 状态空间模型的双层结构预测控制算法 [J].

谢亚军 ;

丁宝苍 ;

陈桥 .

控制理论与应用, 2017, 34 (01) :69-76

[2] 基于装置级优化控制与厂级调度优化集成的过程模型方法 [J].

高小永 ;

江永亨 ;

黄德先 .

化工学报, 2016, 67 (12) :5105-5111

[3] 我国炼油行业发展及成品油质量升级建议 [J].

李莉 ;

白雪松 .

化学工业, 2016, 34 (05) :15-20

[4] 基于泡沫尺寸PDF模型的铜粗选过程加药量预测控制 [J].

唐朝晖 ;

王伟 ;

刘金平 ;

桂卫华 ;

阳春华 .

中南大学学报(自然科学版), 2015, 46 (03) :856-863

[5] 基于扩张状态观测器的广义预测控制 [J].

张园 ;

孙明玮 ;

陈增强 ;

袁著祉 .

系统科学与数学, 2014, 34 (11) :1366-1378

[6] 矿浆中和过程中基于模型预估模糊自适应控制 [J].

贾瑶 ;

张立岩 ;

柴天佑 .

东北大学学报(自然科学版), 2014, (05) :617-621

[7]

天命唯新:迈向知识自动化——《自动化学报》创刊50周年专刊序[J]. 王飞跃.自动化学报. 2013(11)

[8] 面向热集成耦合的精馏过程集成控制与优化 [J].

吕文祥 ;

张金柱 ;

江奔奔 ;

栾志业 ;

黄德先 .

化工学报, 2013, 64 (12) :4319-4324

[9] 模型预测控制——现状与挑战 [J].

席裕庚 ;

李德伟 ;

林姝 .

自动化学报, 2013, 39 (03) :222-236

[10]

基于多步控制策略的混合H2/H∞鲁棒预测控制器设计[J]. 黄鹤,李德伟,席裕庚.自动化学报. 2012(06)

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