化工进展 ›› 2018, Vol. 37 ›› Issue (06): 2077-2083.DOI: 10.16085/j.issn.1000-6613.2017-1682

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基于适应策略差分进化算法的化工反应动力学参数估值

徐斌1,2, 陈旭3, 陶莉莉4, 张海峰1   

  1. 1 上海工程技术大学机械工程学院, 上海 201620;
    2 化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室(华东理工大学), 上海 200237;
    3 江苏大学电气信息工程学院, 江苏 镇江 212013;
    4 上海第二工业大学工学部, 上海 201209
  • 收稿日期:2017-08-09 修回日期:2017-09-22 出版日期:2018-06-05 发布日期:2018-06-05
  • 通讯作者: 陶莉莉,讲师,研究方向为化工过程建模与优化。
  • 作者简介:徐斌(1984-),男,博士,讲师。研究方向为智能控制,系统优化。E-mail:xubin@mail.ecust.edu.cn。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61703268)、中央高校基本科研业务费重点科研基地创新基金(222201717006)、上海高校青年教师培养资助计划(ZZgcd14002)及江苏省自然科学基金(BK20160540)项目。

Differential evolution using adaptive strategy for parameter estimation of chemical reaction kinetics

XU Bin1,2, CHEN Xu3, TAO Lili4, ZHANG Haifeng1   

  1. 1 School of Mechanical Engineering, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China;
    2 Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, East China University of Science and Technology, Ministry of Education;
    3 School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, Jiangsu, China;
    4 College of Engineering, Shanghai Second Polytechnic University, Shanghai 201209, China
  • Received:2017-08-09 Revised:2017-09-22 Online:2018-06-05 Published:2018-06-05

摘要: 为了更准确地通过煤烟气成分推测汞元素氧化程度,建立精确的汞氧化过程动力学模型至关重要。目前已有的汞氧化过程动力学模型中存在一些难以确定的未知参数,为了确定模型中这些参数的最优值,本文提出一种改进的适应策略差分进化算法(ASDE)。该算法引入变异策略、缩放因子(F)和交叉参数(CR)候选集合,同时为集合中每个候选参数赋予一定的选择概率。在进化搜索过程中,以历史成功搜索信息为基础,实时更新每个候选集合中各参数对应的选择概率,并根据选择概率自适应为下一时刻进化群体中每个个体分配变异策略和对应控制参数。将改进算法用于汞氧化过程动力学参数估值问题,实验结果显示,相对其他6种算法,改进算法ASDE求解得到模型更加接近实际,是一种求解化工反应动力学参数估值问题的有效方法。

关键词: 差分进化, 适应性策略, 优化, 反应动力学, 参数估值

Abstract: To better predict the percentage of mercury oxidized based on the concentrations of other flue gas components, an accurate kinetic model for Hg oxidation needs to be developed. The existing models always contain some unknown parameters that are difficult to identify. To extract these parameters exactly and fast, this paper puts forward an adaptive strategy based on differential evolution (ASDE). The new ASDE contains candidate set for mutation strategy, scale factor(F) and crossover rate(CR). Each value in every candidate set has its own selection probability and the selection probability is updated according to the previous search information. Based on the selection probability, an adaptive model is designed to set the most proper control parameters for every vector in the main population. The ASDE is applied to solve parameter estimation problem of Hg oxidation models. The experimental results showed that ASDE is able to obtain more accurate model than other 6 algorithms. It is an effective approach for parameter estimation of chemical reaction kinetics.

Key words: differential evolution, adaptive strategy, optimization, reaction kinetics, parameter estimation

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