随着高质量、多品种、多规格产品需求量的提升,以小批量和高附加值为主要特点的间歇过程得到了快速的发展。从过程控制的角度可以将间歇过程从上往下分为计划决策、生产调度、操作优化、过程控制与顺序控制五个层次。操作优化是底层过程控制与顺序控制的目标,也是上层生产调度与计划决策的基础,在过程控制中居于核心地位,因而成为了工业界和学术界关注的热点。间歇过程不存在稳定的静态工作点且具有复杂的动态非线性特征,它的生产需求随着市场的变化而变化,这使得基于机理模型优化的研究面临许多挑战。另一方面,间歇过程具有批次重复的特性,这使得过程数据对操作优化提供了额外的价值,可以从过往批次的数据中挖掘出有利信息指导后续批次的生产。因此本文针对间歇过程的操作优化问题,提出了一种基于数据驱动的优化策略,并考虑数据信息冗余与间歇过程的多阶段特征,进一步对操作优化方案进行了改进,具体内容如下:(1)提出基于主元相似度的操作曲线优化策略。利用分段离散化构造时段变量与指标变量。采用主元分析的方法对高维变量降维,在低维平面中,结合各时段变量与指标变量间的余弦相似度优化原操作曲线。考虑到过程的时变特性,通过递推算法更新时段变量的标准差及时段变量与指标变量的相似度从而实现操作曲线的更新。(2)为充分利用时段变量中的信息,增强时段变量对指标变量的解释作用,利用正交校正的思想对上述方案进行改进。定义指标相关的空间并计算背景空间的基,进而提取出时段变量中的指标相关信息。在主元分析降维后的低维平面中结合时段变量与指标变量的相似度优化原操作曲线。在递推算法应用时,利用上述正交信号校正算法提取新批次中的指标相关信息来更新标准差与相似度。(3)考虑到间歇过程的多阶段特性,采用分段优化并融合的思想来改进原有的优化策略。划分时间片矩阵,并对时间片加权载荷矩阵聚类分析得出过程阶段。在各阶段中利用正交信号校正算法提取指标相关信息,在主元分析降维后的平面中结合时段与指标的相似度优化各阶段曲线。计算阶段过程与指标的相关系数,计算出各阶段的权系数融合阶段操作曲线。更新操作曲线时,先得出各阶段的递推优化曲线,然后用已有的权系数进行融合。双酚A结晶过程是一类复杂的多阶段间歇过程,过程机理难以获取,过程数据特性复杂。所提优化算法及改进方案的有效性都在双酚A间歇结晶过程温度曲线的优化中得到了验证。