论文部分内容阅读
日益发展的现代工业极大的促进了动态优化技术的发展。在过去的几十年间,学术界在动态优化领域产生了大量的理论成果。然而,由于模型精度不足和过程扰动所带来的不确定性因素的影响,基于理论模型得到的最优输入曲线在实际运行时往往只能得到次优的结果,甚至无法满足过程的安全性约束条件。为克服过程不确定性的影响,基于最优性条件校正的动态优化方法利用在线测量信息,实时地校正最优输入曲线以保持最优性和约束条件的满足。最优性条件校正框架实施简单,无需增加在线计算负荷,显示出了较大的理论研究和实际应用前景。然而,作为