本研究探讨了利用混合Petri网进行连续生产过程的建模，并提出了一种有效的在线优化方法，旨在提高工业流程效率和灵活性。该方法结合离散事件系统与连续变量特性，适用于复杂系统的动态分析与控制策略改进。
《基于混合Petri网的连续过程建模与在线优化》综合探讨了如何利用混合Petri网这一工具来对复杂工业过程进行精确描述及实时优化。该模型结合离散事件系统（如标准Petri网）和连续系统的特性，适用于化学工程、制药以及能源等领域的流程控制。
在这些领域中，物理和化学反应的状态随时间不断变化。因此，准确建模与优化对于提高生产效率至关重要。混合Petri网提供了一个强大的数学框架来解决这类问题，它能够描述系统结构、动态行为及约束条件。
在此模型中，令牌代表系统的状态转移，则表示状态的变化。离散部分用于逻辑控制（如开关操作或事件触发），而连续部分则处理流量和浓度等变量的演化。这种结合方式使混合Petri网能捕捉到复杂过程中的实时变化，并同时考虑其内在的离散特性。
在线优化指的是在实际运行过程中对系统进行调整，以达到最优性能。这可能涉及输入参数（如物料流速、温度或压力）的调节，以便最大化产量或提高产品质量。通过将混合Petri网模型集成到优化算法中，在确保遵守动态特性和约束条件的前提下实现实时监控和控制。
文档2007ZDH2007LWP000000363.pdf可能包含论文或报告的一部分内容，详细描述了混合Petri网在连续过程建模与在线优化中的具体应用案例及方法。它可能会涉及理论分析、模型构建步骤、优化策略的说明以及实际效果和验证结果。
通过研究《基于混合Petri网的连续过程建模与在线优化》，工程师们可以更好地理解和控制复杂的工业生产流程，提高效率，减少资源浪费，并确保系统的稳定性和安全性。这一方法有助于推动工业自动化及智能化的发展。
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