乙烯装置作为石化行业的龙头,也是能耗与废气排放大户。如何确保装置安全平稳生产,提高装置产品质量,节能降耗,创造更多经济效益是生产和管理者的一个课题。实现装置的先进控制,是解决这一问题的最佳方案之一。传统的先进控制通常基于过程模型实现,模型辨识首先需要进行装置测试。然而当代装置规模巨大,各控制点之间的非线性、耦合性强,装置测试易造成生产的不稳定,甚至影响到生产安全,因此这种方法难以实施。此外,这类技术需要高水平的技术人员进行后期维护,而企业这类人才短缺,造成先进控制难以长期投运。信息技术的发展,使得海量的生产运行数据得以存储,这些数据隐含着工艺变动和生产运行等信息,包含了先进控制所需的模型信息。如何应用装置生产运行数据获取过程模型辨识所需的数据信息,如何根据这些数据信息获取过程模型,进行先进控制的实施及自动维护,是解决上述问题的关键。本文的研究目标是：提出充分利用海量生产运行数据自动实现生产装置过程模型辨识及先进控制的解决方案,并将该方案成功应用于乙烯装置先进控制中。论文主要工作如下：1.提出一种求解不等式约束的随机正交优化算法。先进控制的实施无论是获取过程模型,或是进行基于过程模型的参数优化,都依赖于优化算法的应用。结合正交实验设计,粒子群优化算法(PSO)和NLJ (New Luus-Jaakola algorithm)随机搜索算法的优点,提出了一种解决带有不等式约束问题的随机正交优化算法(ROAS)。ROAS算法应用差集矩阵产生了正交参数优化(正交实验分析)所需的正交表；利用精简NLJ算法实现搜索初期的全局快速收敛；应用粒子根据全局信息更新自身新信息的原理加快寻优过程的收敛速度；应用正交表参数优化和聚类方法实现寻优过程快速向真值收敛。2.研究有色噪声存在下的连续时间过程模型的辨识问题。生产运行数据不可避免的存在着噪声,其中不乏有色噪声,为此有必要在辨识过程模型的同时对噪声模型进行辨识。为提高辨识精度,提出一种带有惩罚因子的极大似然参数估计算法(PML算法)。为实现有效动态响应数据的快速模型辨识,应用PML算法和辅助变量算法相结合,混合Box-Jenkins模型开环辨识算法(IV-PML),混合模型由连续过程模型与离散噪声模型组成。生产过程闭环回路数据中,测量噪声不可避免地引入过程对象的输入和输出中,由于输入输出数据存在相关性,因此一些开环辨识方法出现了应用上的困难,为此提出了一种循环噪声消除的混合Box-Jenkins模型闭环辨识方法(DCIV)。DCIV算法从原输入输出中减去循环噪声成份,实现不含循环噪声的混合Box-Jenkins模型辨识。仿真与实际应用证明了算法的有效性。3.研究基于生产运行数据,自动进行过程模型集辨识及基于模型集的控制器参数整定问题。装置生产中的过程对象,在不同的工作点及不同的生产负荷等工况下,其模型参数不尽相同,为实现控制器在不同工况下都具有良好的控制性能和鲁棒性,有必要获取不同工况下的过程模型集,进行基于过程模型集的控制器参数整定。为获得过程模型集辨识所需的过程有效数据集,提出基于过程响应三态集从生产运行数据中获取过程可行数据集,应用IV-PML/DCIV算法和辨识置信度函数由过程可行数据集获取过程有效数据集。基于过程有效数据集辨识过程模型集,基于过程模型集的实现控制器参数整定。4.研究基于RBF神经网络建模及优化。为提高RBF神经网络的模型预测能力,提出了在高斯核宽度优化的基础上,再次优化每个隐层中心的自学习RBF神经网络(SODM-RBF)。应用SODM-RBF分别建立了乙烯塔塔项乙烷浓度软仪表,丙烯塔塔顶丙烷和塔釜丙烯软仪表。实现了乙烯塔塔项乙烷浓度的优化控制及丙烯塔塔顶丙烷浓度和塔釜丙烯浓度的优化控制。5.上述解决方案的实际应用。基于长期在控制工程一线的工作,从实践中发现问题,抽象到控制理论研究,并把成果反馈到实际应用,是本论文的重要特色。应用设计的模型集IMC-PID控制器参数,在乙烯装置上实施基于模型集的IMC-PID先进控制,实现装置回路的快速、无超调或小超调控制。针对裂解炉的回路众多,系统控制复杂,相互耦合严重现象,应用论文的研究成果,在确保各回路快速平稳控制的基础上,综合裂解炉各子系统,实现裂解炉的整体平稳协调控制。