文献类型：期刊文献

中文题名：基于改进狼群算法的甲醇合成塔转化率机理建模及参数估计

英文题名：Mechanism Modeling and Parameter Estimation of Conversion Rate in Methanol Synthesis Tower Based on Improved Wolf Pack Algorithm

作者：俞灵杰[1];张凌波[1];顾幸生[1]

机构：[1]华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室,上海200237

年份：2017

卷号：43

期号：6

起止页码：815

中文期刊名：华东理工大学学报（自然科学版）

外文期刊名：Journal of East China University of Science and Technology

收录：北大核心:【北大核心2014】；CSCD:【CSCD_E2017_2018】；

基金：国家自然科学基金(61573144);上海市科委基础研究重点项目(12JC1403400)

语种：中文

中文关键词：软测量;禁忌搜索;狼群算法;历史次优

外文关键词：soft sensor;tabu search;wolf pack algorithm;historical subprime

摘要：以某甲醇合成塔为研究对象,通过深入分析甲醇合成过程的反应机理,建立了甲醇转化率软测量机理模型。为了提高模型参数的估计精度,提出了一种改进的狼群算法,引入了历史次优的概念与禁忌搜索机制。仿真实验结果表明,改进算法的全局搜索能力明显优于基本算法。以某甲醇合成过程的实际运行数据为样本,运用改进的狼群算法对甲醇转化率机理模型进行参数估计,与基本狼群算法相比,获得的参数精度更高,能更准确地预测合成塔出口处的甲醇转化率。
Aiming at the methanol synthesis column,this work establishes the soft sensor mechanism model of methanol conversion by analyzing the reaction mechanism of methanol synthesis.In order to improve the estimation precision of model parameters,an improved wolf pack algorithm is proposed,which integrates the concept of historical subprime and tabu search mechanism.Simulation results show that the improved algorithm has better global search ability than the basic algorithm.And then,by taking the actual running data of one methanol synthesis column as the sample,the model parameters of methanol conversion is estimated via the improved wolf pack algorithm.Compared with basic wolf pack algorithm,the improved algorithm can achieve higher accuracy and predict the methanol conversion exactly.