1、流程工業(yè)是國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，具有舉足輕重的作用，因而國家投入了大量人力、物力、財力，對現(xiàn)有流程工業(yè)企業(yè)進行現(xiàn)代化改造，積極推廣建立流程工業(yè)的CIPS(Computer Integrated Processing System，計算機集成過程系統(tǒng))。而生產(chǎn)調(diào)度位于流程工業(yè)CIPS結(jié)構(gòu)的中間層，是流程工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)運行的指揮中心，提高生產(chǎn)調(diào)度的質(zhì)量和效率對于提高流程工業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟效益和社會效益起著重要的作用，因而對流程工業(yè)生產(chǎn)調(diào)度建模和優(yōu)化

2、方法進行研究具有重要的意義。 流程工業(yè)總體上可以分為連續(xù)過程和間歇過程兩種生產(chǎn)方式。對于連續(xù)過程而言，其原材料、半成品和產(chǎn)品通常是流體，加工過程長時間連續(xù)不間斷地進行，如煉油、化肥、硝酸工業(yè)等。由于其生產(chǎn)對象不僅有物理變化而且有化學反應，因而其生產(chǎn)過程具有復雜性、不確定性、非線性和多約束、多資源相互協(xié)調(diào)等特點，其調(diào)度問題在數(shù)學上呈現(xiàn)高度耦合，求解非常困難。同時由于連續(xù)過程生產(chǎn)物流的連續(xù)性，緩沖余地小，這就對其生產(chǎn)調(diào)度的實時性、協(xié)

3、調(diào)性、可靠性提出了更高的要求。因此本文以流程工業(yè)中連續(xù)過程的生產(chǎn)調(diào)度建模和優(yōu)化方法為主要研究對象。 對于復雜的連續(xù)過程調(diào)度問題，應用單一的模型往往無法加以正確的描述和分析，需要同時采用多種模型。正是基于這一思想，本文將基于受控混雜Petri網(wǎng)的過程仿真模型和基于數(shù)學規(guī)劃的優(yōu)化模型相結(jié)合，為連續(xù)過程的靜態(tài)調(diào)度提出了一種“仿真+優(yōu)化”的建模結(jié)構(gòu)；將基于受控混雜Petri網(wǎng)的過程仿真模型、事件邏輯網(wǎng)、邏輯規(guī)劃和經(jīng)驗規(guī)則相結(jié)合提出了一種

4、基于受控混雜Petri網(wǎng)和事件邏輯網(wǎng)的連續(xù)過程動態(tài)調(diào)度建模方法?；谑芸鼗祀sPetri網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度模型既能實現(xiàn)過程的直觀顯示和實驗仿真，又能進行各種分析和計算，為解決連續(xù)過程的生產(chǎn)調(diào)度問題找到了一條有效的途徑。為此，本文主要從以下幾個方面進行了研究： 1.連續(xù)過程以生產(chǎn)的連續(xù)運行為主，同時也具有方案切換、設備故障等離散事件，因而本質(zhì)上是一個混雜系統(tǒng)。連續(xù)過程的仿真模型不但要反映生產(chǎn)過程中的混雜特性，還要能體現(xiàn)調(diào)度方案的實施對生產(chǎn)

5、過程的影響。因而對現(xiàn)有混雜Petri網(wǎng)結(jié)構(gòu)進行了擴展，并將對連續(xù)變遷和離散變遷的控制作用同時引入混雜Petri網(wǎng)，提出了一種既能反映連續(xù)過程生產(chǎn)特點又能滿足生產(chǎn)調(diào)度建模需要的新型受控混雜Petri網(wǎng)。在受控混雜Petri網(wǎng)中，連續(xù)庫所和連續(xù)變遷分別表示連續(xù)的物料流和加工裝置的連續(xù)運行；離散庫所和離散變遷分別表示加工裝置的狀態(tài)和離散事件的發(fā)生，連續(xù)控制庫所和離散控制庫所分別表示對連續(xù)變遷和離散變遷的優(yōu)化控制。 2.給出了該受控混雜：Pet

6、ri網(wǎng)的定義，對受控混雜Petri網(wǎng)的使能和激發(fā)規(guī)則及其動態(tài)特性進行了研究。詳細介紹了在Matlab Simulink/Stateflow環(huán)境下建立受控混雜Petri網(wǎng)模型的方法。以受控混雜Petri網(wǎng)為工具，可以對流程工業(yè)中的連續(xù)過程建立仿真模型。該模型既能反映連續(xù)過程中生產(chǎn)連續(xù)的特性，又能體現(xiàn)出設備故障、設備修復等離散事件對生產(chǎn)的影響，不但為千差萬別的連續(xù)過程提供了統(tǒng)一的模型表達形式，為調(diào)度優(yōu)化模型的建立奠定了基礎，而且對變遷控制作

7、用的引入也為調(diào)度方案的實施和調(diào)度結(jié)果的驗證提供了條件。 3.提出了一種基于受控混雜Petri網(wǎng)的靜態(tài)調(diào)度建模方法。在利用受控混雜Petri網(wǎng)對生產(chǎn)裝置和存儲裝置分別建立仿真模型的基礎上，建立整個連續(xù)過程生產(chǎn)系統(tǒng)的仿真模型。連續(xù)過程中的生產(chǎn)裝置加工能力、存儲裝置存儲能力、生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)計劃以及原料供應等約束條件都可以通過分析受控混雜Petri網(wǎng)模型得到，再結(jié)合一定的優(yōu)化目標，便得到連續(xù)過程的靜態(tài)調(diào)度模型。通過受控混雜Petri網(wǎng)對

8、連續(xù)過程的仿真，既簡化了對連續(xù)過程生產(chǎn)系統(tǒng)中復雜約束關系的分析過程，又能快速檢驗調(diào)度方案執(zhí)行的效果，實現(xiàn)了連續(xù)過程的可視化建模。 4.針對連續(xù)過程調(diào)度模型中普遍存在非線性的特點，提出了一種采用局部混沌搜索的混合粒子群優(yōu)化算法。該算法以基本粒子群優(yōu)化算法的運算流程作為主體流程，把混沌搜索機制引入其中，以此來增強全局搜索能力，擺脫局部極值點的吸引，提高了粒子群算法在非線性規(guī)劃問題中求解的精度和收斂的速度，在對連續(xù)過程調(diào)度模型的求解中

9、取得良好的效果。 5.采用基于受控混雜Petri網(wǎng)的靜態(tài)調(diào)度建模方法建立了某煉油廠的氫氣平衡靜態(tài)調(diào)度模型，考慮了氫氣價格變動和裝置檢修計劃對氫氣利用的影響，并利用局部混沌搜索的混合粒子群算法對某個月內(nèi)氫氣平衡的靜態(tài)調(diào)度問題進行了求解，既實現(xiàn)了氫氣的生產(chǎn)和使用的平衡關系又能最大限度的降低氫氣使用成本。 6.針對在連續(xù)過程中經(jīng)常出現(xiàn)的設備故障停機等突發(fā)事件，構(gòu)建了基于受控混雜Petri網(wǎng)和事件邏輯網(wǎng)的動態(tài)調(diào)度模型結(jié)構(gòu)。該模型

10、結(jié)構(gòu)采用受控混雜Petri網(wǎng)建立連續(xù)過程的仿真模型，以該仿真模型為基礎建立起動態(tài)調(diào)度優(yōu)化模型的約束條件，并根據(jù)生產(chǎn)過程中的經(jīng)驗規(guī)則，在約束條件中增加了邏輯變量，表示對約束條件的分枝選擇，從而建立起邏輯規(guī)劃形式的動態(tài)調(diào)度優(yōu)化模型。為了實現(xiàn)從生產(chǎn)過程仿真模型中的突發(fā)事件向邏輯規(guī)劃模型中邏輯變量的轉(zhuǎn)換，定義了一種特殊的Petri網(wǎng)－事件邏輯網(wǎng)，它以受控混雜Petri網(wǎng)中的事件輸出庫所作為輸入庫所，以受控混雜Petri網(wǎng)的離散控制庫所作為輸出庫

11、所，中間通過邏輯變遷，實現(xiàn)邏輯命題的推理過程，從而可以響應受控混雜Petri網(wǎng)中出現(xiàn)的突發(fā)事件，并根據(jù)經(jīng)驗規(guī)則，對受控混雜Petri網(wǎng)中的受控離散變遷進行控制。同時事件邏輯網(wǎng)中的邏輯輸出庫所與邏輯規(guī)劃模型中的邏輯變量相關聯(lián)，可以實現(xiàn)對邏輯規(guī)劃模型中的邏輯約束條件進行選擇，實現(xiàn)優(yōu)化模型的動態(tài)更新。邏輯規(guī)劃模型的求解結(jié)果作為受控混雜Petri網(wǎng)連續(xù)控制庫所的標識，實現(xiàn)對受控連續(xù)變遷的控制。受控混雜Petri網(wǎng)在離散控制庫所和連續(xù)控制庫所的共

12、同作用下，在新的調(diào)度方案下穩(wěn)定運行。 7.以一個典型的化工生產(chǎn)過程為例，對基于受控混雜Petri網(wǎng)和事件邏輯網(wǎng)的動態(tài)調(diào)度建模方法進行了說明。為了使得該生產(chǎn)過程在有突發(fā)事件出現(xiàn)的情況下，盡量減少對其它裝置的影響，使得整個生產(chǎn)系統(tǒng)可以繼續(xù)穩(wěn)定運行，我們總結(jié)了16條經(jīng)驗規(guī)則，并將其轉(zhuǎn)換成事件邏輯網(wǎng)的形式，從而實現(xiàn)“事件觸發(fā)-邏輯推理-控制輸出”的自動過程。在邏輯規(guī)劃模型優(yōu)化目標的選取中，綜合考慮了利潤最大和系統(tǒng)長期穩(wěn)定運行的要求。通過