CIESC Journal

• SYSTEM ENGINEERING • 上一篇    下一篇

化工过程中柔性分析的改进模型

张蕾;何小荣;徐强   

  1. Department of Chemical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China
  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2004-10-28 发布日期:2004-10-28
  • 通讯作者: 张蕾 何小荣 徐强

A Modified Model for Flexibility Analysis in Chemical Engineering Processes

ZHANG Lei; HE Xiaorong; XU Qiang   

  1. Department of Chemical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China
  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2004-10-28 Published:2004-10-28
  • Contact: ZHANG Lei; HE Xiaorong; XU Qiang

摘要: This paper discussed an extended model for flexibility analysis of chemical process. Under uncertainty, probability density function is used to describeuncertain parameters instead of hyper-rectangle, and chanceconstrained programming is a feasible way to deal with the violation of constraints. Because the feasible region of control variables would change along with uncertain parameters, its smallest acceptable size threshold is presented to ensure the controllability condition. By synthesizing the considerations mentioned above, a modified model can describe the flexibility analysis problem more exactly. Then a hybrid algorithm, which integrates stochastic simulation and genetic algorithm, is applied to solve this model and maximize the flexibilityregion. Both numerical and chemical process examples are presented to demonstrate the effectiveness of the method.

关键词: 柔性分析;化工过程;改进模型

Abstract: This paper discussed an extended model for flexibility analysis of chemical process. Under uncertainty, probability density function is used to describeuncertain parameters instead of hyper-rectangle, and chanceconstrained programming is a feasible way to deal with the violation of constraints. Because the feasible region of control variables would change along with uncertain parameters, its smallest acceptable size threshold is presented to ensure the controllability condition. By synthesizing the considerations mentioned above, a modified model can describe the flexibility analysis problem more exactly. Then a hybrid algorithm, which integrates stochastic simulation and genetic algorithm, is applied to solve this model and maximize the flexibilityregion. Both numerical and chemical process examples are presented to demonstrate the effectiveness of the method.

Key words: flexibility analysis, chance-constrained programming, stochastic simulation, genetic algorithm