專利名稱：多階段間歇生產(chǎn)過(guò)程的全程優(yōu)化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于生產(chǎn)過(guò)程控制與優(yōu)化領(lǐng)域，特別涉及一種多階段間歇生產(chǎn)過(guò)程的全程優(yōu)化方法。
背景技術(shù)：
間歇過(guò)程在現(xiàn)代制造業(yè)占有重要地位，廣泛應(yīng)用于藥品、化工產(chǎn)品、生物制品、農(nóng)產(chǎn)品等高附加值產(chǎn)品的加工制造領(lǐng)域。在實(shí)際生產(chǎn)中，由多個(gè)過(guò)程單元或工序按照一定順序組成的間歇過(guò)程，稱為多階段間歇過(guò)程。多階段間歇過(guò)程的主要目的在于提高產(chǎn)品的性能，保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性，以增強(qiáng)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。與間歇過(guò)程單元不同，多階段間歇生產(chǎn)過(guò)程的控制與優(yōu)化因其復(fù)雜的本質(zhì)而更具有挑戰(zhàn)性。一般來(lái)說(shuō)，多階段間歇過(guò)程主要具有以下特點(diǎn):(1)間歇過(guò)程單元是多階段間歇過(guò)程的基本單位，無(wú)穩(wěn)定工作點(diǎn)，運(yùn)行時(shí)間有限。(2)不同過(guò)程單元之間具有復(fù)雜的相互作用關(guān)系，一個(gè)單元的輸出是與其相連的單元的輸入，下游單元的操作受到上游單元的影響；不同的過(guò)程參數(shù)和過(guò)程單元之間可能存在臨時(shí)的、不可預(yù)知的作用關(guān)系。(3)最終產(chǎn)品的質(zhì)量是原料經(jīng)多個(gè)階段加工的累積作用結(jié)果；過(guò)程參數(shù)和過(guò)程單元對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響程度，會(huì)隨著多階段生產(chǎn)過(guò)程的進(jìn)行而發(fā)生變化。(4)來(lái)自原料質(zhì)量的波動(dòng)或某一過(guò)程單元的擾動(dòng)，會(huì)隨生產(chǎn)過(guò)程的進(jìn)行傳遞到最終產(chǎn)品的質(zhì)量，造成最終產(chǎn)品批次間的差異。以產(chǎn)品質(zhì)量為導(dǎo)向的多階段間歇過(guò)程優(yōu)化控制的難點(diǎn)，在于如何構(gòu)建過(guò)程參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系模型，以體現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量在多階段生產(chǎn)過(guò)程中的傳遞規(guī)律；以及如何利用模型建立有效的優(yōu)化控制策略，以應(yīng)對(duì)原料波動(dòng)和過(guò)程單元擾動(dòng)，提高并穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量。經(jīng)文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，俄羅斯化學(xué)物理研究所的Alexey Pomerantsev在《Chemometrics andIntelligent Laboratory Systems)) (81,165-179,2006)上撰文 “Process control andoptimization with simple interval calculation method (SIC 方法在過(guò)程優(yōu)化與控制中的應(yīng)用)”，提出利用遞進(jìn)PLS (偏最小二乘回歸)建模進(jìn)行質(zhì)量預(yù)測(cè)，利用PLS通路建模和SIC方法進(jìn)行多階段生產(chǎn)過(guò)程的參數(shù)優(yōu)化。但PLS通路建模和SIC方法結(jié)合操作步驟繁瑣，并且SIC自身理論不完備，使得優(yōu)化存在一定經(jīng)驗(yàn)性；且由于其優(yōu)化目標(biāo)是最大化某一質(zhì)量指標(biāo)，忽略了產(chǎn)品質(zhì)量的連續(xù)性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種多階段間歇生產(chǎn)過(guò)程的全程優(yōu)化方法，以優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程中每個(gè)階段的工藝參數(shù)，為產(chǎn)品質(zhì)量符合既定目標(biāo)提供持續(xù)最優(yōu)的保證。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種多階段間歇生產(chǎn)過(guò)程的全程優(yōu)化方法，包括以下步驟:S1:采集一個(gè)多階段生產(chǎn)過(guò)程的多批生產(chǎn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，所述生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括過(guò)程參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)；S2:采用遞進(jìn)PLS方法建立過(guò)程參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)之間的PLS模型；
S3:確定優(yōu)化目標(biāo)，結(jié)合所述PLS模型計(jì)算產(chǎn)品質(zhì)量屬性符合優(yōu)化目標(biāo)的貝葉斯后驗(yàn)預(yù)測(cè)概率，選擇貝葉斯后驗(yàn)預(yù)測(cè)概率最大的過(guò)程參數(shù)組合作為優(yōu)化結(jié)果。作為優(yōu)選，步驟SI具體包括:SlOl:采集數(shù)據(jù):采集一個(gè)多階段生產(chǎn)過(guò)程的m批生產(chǎn)數(shù)據(jù)，每批生產(chǎn)數(shù)據(jù)分別包括η個(gè)過(guò)程參數(shù)和q個(gè)產(chǎn)品質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)，則過(guò)程參數(shù)組成大小為mXn的矩陣X，產(chǎn)品質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)組成大小為mXq的矩陣Y ;S102:數(shù)據(jù)預(yù)處理及樣本劃分:對(duì)所有生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理以消除量綱差異，并采用樣本劃分方法將全部樣本劃分為校正集和驗(yàn)證集，其中校正集數(shù)據(jù)用于建立PLS模型，驗(yàn)證集數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證PLS模型；S103:重組數(shù)據(jù):若所述多階段生產(chǎn)過(guò)程由k個(gè)階段組成，則將每個(gè)階段的過(guò)程參數(shù)分別以矩陣Xj表示，其中I < j < k，則過(guò)程參數(shù)矩陣X分解為k個(gè)矩陣X1 Xk ;在第j個(gè)階段，將矩陣X1 \重組形成聯(lián)合矩陣x(j):X(J)H..,Xj) (I)形成的k個(gè)聯(lián)合矩陣用于多階段過(guò)程模型的建立。作為進(jìn)一步地優(yōu)選,步驟S2具體包括:S201:選擇最優(yōu)潛變量因子數(shù):結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)指標(biāo)，采用交叉驗(yàn)證的方法選擇最優(yōu)潛變量因子數(shù)p，其中所述化學(xué)計(jì)量學(xué)指標(biāo)包括校正誤差均方根、交叉驗(yàn)證誤差均方根、預(yù)測(cè)誤差均方根和/或預(yù)測(cè)殘差平方和；S202:建立 PLS 模型:采用PLS的方法建立聯(lián)合矩陣X(j)和產(chǎn)品質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)矩陣Y之間的PLS潛變量回歸模型，其表述形式為:XYj =Yj = TjVj+Ej(2)其中L為得分矩陣，'為內(nèi)部回歸系數(shù)矩陣，Ej為模型誤差矩陣；Tj由權(quán)重矩陣^和載荷矩陣P」計(jì)算得到，計(jì)算方法如下:
權(quán)利要求
1.種多階段間歇生產(chǎn)過(guò)程的全程優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟: S1:采集一個(gè)多階段生產(chǎn)過(guò)程的多批生產(chǎn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，所述生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括過(guò)程參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)； 52:采用遞進(jìn)PLS方法建立過(guò)程參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)之間的PLS模型； 53:確定優(yōu)化目標(biāo)，結(jié)合所述PLS模型計(jì)算產(chǎn)品質(zhì)量屬性符合優(yōu)化目標(biāo)的貝葉斯后驗(yàn)預(yù)測(cè)概率，選擇貝葉斯后驗(yàn)預(yù)測(cè)概率最大的過(guò)程參數(shù)組合作為優(yōu)化結(jié)果。
2.據(jù)權(quán)利要求1所述的多階段間歇生產(chǎn)過(guò)程的全程優(yōu)化方法，其特征在于， 步驟SI具體包括: 5101:采集數(shù)據(jù): 采集一個(gè)多階段生產(chǎn)過(guò)程的m批生產(chǎn)數(shù)據(jù)，每批生產(chǎn)數(shù)據(jù)分別包括η個(gè)過(guò)程參數(shù)和q個(gè)產(chǎn)品質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)，則過(guò)程參數(shù)組成大小為mXn的矩陣X，產(chǎn)品質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)組成大小為mXq的矩陣Y; 5102:數(shù)據(jù)預(yù)處理及樣本劃分: 對(duì)所有生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理以消除量綱差異，并采用樣本劃分方法將全部樣本劃分為校正集和驗(yàn)證集，其中校正集數(shù)據(jù)用于建立PLS模型，驗(yàn)證集數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證PLS模型； 5103:重組數(shù)據(jù): 若所述多階段生產(chǎn)過(guò)程由k個(gè)階段組成，則將每個(gè)階段的過(guò)程參數(shù)分別以矩陣Xj表示，其中I < j < k，則過(guò)程參數(shù)矩陣X分解為k個(gè)矩陣X1 Xk;在第j個(gè)階段，將矩陣X1 Xj重組形成聯(lián)合矩陣X(j):X(J) = (X1, X2,...,Xj) (I) 形成的k個(gè)聯(lián)合矩陣用于多階段過(guò)程模型的建立。
3.據(jù)權(quán)利要求2所述的多階段間歇生產(chǎn)過(guò)程的全程優(yōu)化方法，其特征在于， 步驟S2具體包括: 5201:選擇最優(yōu)潛變量因子數(shù): 結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)指標(biāo)，采用交叉驗(yàn)證的方法選擇最優(yōu)潛變量因子數(shù)P，其中所述化學(xué)計(jì)量學(xué)指標(biāo)包括校正誤差均方根、交叉驗(yàn)證誤差均方根、預(yù)測(cè)誤差均方根和/或預(yù)測(cè)殘差平方和； 5202:建立PLS模型: 采用PLS的方法建立聯(lián)合矩陣Χω和產(chǎn)品質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)矩陣Y之間的PLS潛變量回歸模型，其表述形式為: XYj =Yj = WEj ⑵ 其中L為得分矩陣，'為內(nèi)部回歸系數(shù)矩陣，Ej為模型誤差矩陣； Tj由權(quán)重矩陣Vj和載荷矩陣P」計(jì)算得到，計(jì)算方法如下: Tj=Xij^wy(3) Vj由普通最小二乘法估計(jì)得到，計(jì)算方法如下: Vj = Cr.Ta ιτ；γ(4) 在生產(chǎn)過(guò)程中，隨著過(guò)程階段的遞進(jìn)，建立k個(gè)PLS模型，即XY1, XY2,…XYk ；S203:存儲(chǔ)模型參數(shù): 存儲(chǔ)在第j個(gè)階段進(jìn)行PLS建模時(shí)的參數(shù)Wp Pj, Tj, '，供優(yōu)化計(jì)算使用。
4.據(jù)權(quán)利要求3所述的多階段間歇生產(chǎn)過(guò)程的全程優(yōu)化方法，其特征在于， 步驟S3具體包括: 5301:確定優(yōu)化目標(biāo): 根據(jù)如下表達(dá)式進(jìn)行優(yōu)化目標(biāo)的確定:
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種多階段間歇生產(chǎn)過(guò)程的全程優(yōu)化方法，包括以下步驟S1采集一個(gè)多階段生產(chǎn)過(guò)程的多批生產(chǎn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，所述生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括過(guò)程參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)；S2采用遞進(jìn)PLS方法建立過(guò)程參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)之間的PLS模型；S3確定優(yōu)化目標(biāo)，結(jié)合所述PLS模型計(jì)算產(chǎn)品質(zhì)量屬性符合優(yōu)化目標(biāo)的貝葉斯后驗(yàn)預(yù)測(cè)概率，選擇貝葉斯后驗(yàn)預(yù)測(cè)概率最大的過(guò)程參數(shù)組合作為優(yōu)化結(jié)果。應(yīng)用本發(fā)明的優(yōu)化方法，可為多階段生產(chǎn)過(guò)程的每一階段提供符合既定質(zhì)量目標(biāo)的最優(yōu)工藝操作，最終達(dá)到穩(wěn)定并提高產(chǎn)品質(zhì)量的目的。
文檔編號(hào)G05B13/04GK103092078SQ20131000510
公開(kāi)日2013年5月8日 申請(qǐng)日期2013年1月7日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月7日
發(fā)明者喬延江, 徐冰, 史新元, 周海燕 申請(qǐng)人:北京中醫(yī)藥大學(xué), 亞寶北中大(北京)制藥有限公司