查询优化策略中,正确的策略是(中药生产过程优化控制策略的研究)

中药是中国产业中一个独特的特色和优势领域，逐渐被世界所认可。以中医药为主体的东方医学国际科技热潮正在兴起。然而，国内现代科技与传统中药生产的有机结合还不够，只有少数厂家实现了中药生产单一工业过程的自动化。采用传统控制理论或单一功能技术难以满足多目标全局优化控制的要求，效率低下。中药的推广受到了阻碍，因此中药生产过程的优化控制是目前的一项重要任务，中药生产过程的优化控制一直是中药制造领域的研究热点。中药生产过程的先进控制对对提高中药产业的科技水平，保持其独特的特色和优势具有重要意义。

1.中药生产过程控制技术的发展。中医药是中国优秀文化的灿烂瑰宝，为中国进入世界医学领域做出了突出贡献。中医药技术及其疗效已经得到世界的认可和特别关注。然而，由于西医技术在中国的盛行，具有中国特色的中医被冷落了。随着生活水平的提高和科学技术的发展，中药生产技术已经不能满足社会的发展，缺乏国际市场认可的质量标准，这使得中药生产的发展面临严峻挑战。中药生产的突出问题引起了医学界的关注。后来，计算机技术被应用于中药生产行业，调整了中药生产的科学性，引起了管理者的重视。此外，对算法进行了优化，并将改进的粒子群优化算法应用于中药提取过程的PID优化控制，并对对中药提取工段的二阶时滞温度控制系统进行了仿真，取得了良好的控制效果。根据现有经济和工厂约束条件，确定最优控制给定值。在设计过程时，我们开始关注过程参数和工作环境等不可避免的数据变化，并进行稳态优化，以找到过程操作参数的最佳组合并获得期望的最佳值。有效减少系统达到预设柔和状态的时间和调整次数。目前，随着对，对中药认识的加深，质量控制方法正从单一指标成分的定性和定量控制向活性成分、有效成分和多指标的质量控制转变。研究人员开发了基于神经网络的中药生产过程多目标优化控制策略，这是中药研究的重大突破，为中药研究找到了新的突破口，为提升中药在国际市场的竞争地位提供了有力支持。

中药生产过程优化的优化控制策略研究可分为离线优化和在线优化。前者使用各种建模和优化方法来求解最佳生产参数，并为操作员提供数据实现；在后者中，计算机自动完成模型计算，修正参数，寻找最佳值，并将其作为设定值直接发送给控制器。中药生产过程中的控制系统主要涉及提取、浓缩和醇沉三个环节，对也是优化控制的重点。基本的意识形态框架见如图1。

(1)在中药生产过程中，中药提取过程是整个工段控制的重点。只有保证提取过程中的压力平衡，才能使药酒中挥发油的提取速度和沸腾程度达到标准要求，从而保证中药产品的质量。为了优化对，的提取控制，主要目标是提高药材的产量，并基于机理模型和鉴别模型优化提取工艺。根据对提取过程的复杂性，选择模糊自适应PID控制策略，将模糊控制和PID控制相结合，扬长避短，模糊控制是一种模仿人类思维的功能控制。应用模糊组合理论，可以在线调整不同e(k)和e(k)下的对PID参数，使系统达到良好的动静态性能。结构如图2表明，模糊自适应PID控制器是在常规PID调节器的基础上进行优化的，它细化了优化控制策略，即在过程控制层，控制罐内的压力稳定，提取过程区间和液位的标准型温度控制，以保证提取质量。在提取过程中，实现预测值的连续输出，更新相应的软约束并加入到经济优化层，然后根据经济优化目标计算过程的最优稳态值和最经济的输入变量，从而降低系统的耦合度和稳态误差，降低提取过程的能耗。

(2)中药生产的浓缩过程是根据混合组分的不同挥发性，通过蒸发分离液体混合物。浓缩过程示意图见如图3。在浓缩过程中，压力和温度是整个工段的关键控制点。中药生产主要依靠人工调整方法，缺乏科学严谨的控制手段，导致生产效率低下。浓缩自动化控制的目标是通过优化生产过程来最大化液相药物相关成分的产量。在传统算法中，优化了SQP算法的生产流程，调整了双效浓缩比例，控制了蒸发速率。SQP的基本思想是在模拟近似解xk处将原来的非线性规划问题转化为下面的规划问题：

通过对算法的优化，通过系统仿真，使现有的浓缩过程在最短的时间内稳定，达到优质、高产、低耗的目的。(3)醇沉工艺的主要设备是醇沉灌溉。将浓缩后的药液真空泵入计量罐，然后放入酒精沉淀灌。经过处理后，根据化学原理，达到自然分层，上层酒精用泵抽出，得到药液成品。工艺流程如如图4所示。

DMC动态矩阵控制算法属于预测控制算法。该算法根据线性系统的叠加原理，利用预测模型的模型向量获得系统的预测值，并利用计算机进行在线轧制优化计算。其结构图见如图5。DMC预测控制以最小化二次目标函数为目标，使生产过程中受控对图像的输出值尽可能接近给定的期望值，符合生产实际，波动小，每次变化不剧烈。但是，由于实际运行中可能存在的环境干扰或模型不匹配等未知因素，实际输出必然会有误差。DMC算法根据对，原理进行实时信息反馈校正，消除了许多不确定因素，最大限度地避免了误差。在线求解优化问题只涉及矢量支持的及点积运算，简化为直接计算控制率，非常简单，优化效果明显。

结论与激烈的竞争