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如何智能控制連續攪拌反應釜的溫度

發布日期:[ 2013年9月11日 ] 共閱[ 3468 ]次

在生產過程中,反應釜的溫度會影響化工產品的生產質量,因此精準的控制反應釜的溫度對企業生產至關重要,本文就來介紹一下智能控制連續攪拌反應釜溫度的方法。

先來看下連續反應釜的基本結構及原理吧,它是由攪拌容器及攪拌機組成,攪拌容器包括筒體,熱交換元件和組件,其中筒體是一個鋼罐式集裝箱,可安裝在罐型的材料,在其內部進行化學反應,為了保持反應溫度,對反應釜需要設置換熱元件。

在化工生產中,應嚴格按照反應物的配比混合均勻,然后將反應混合物均勻化,加入催化劑在連續攪拌釜式反應器,在夾套反應器中,通過一定數量的蒸汽來維持反應器的溫度混合料,然后攪拌均勻,用攪拌器提高熱傳導速度,從而使受熱均勻。 二、連續攪拌反應釜溫度控制難點 首先.化學反應和物理反應貫穿生產過程始終,生化反應的 變化,相變過程與物質和能量的傳遞,這個過程比較復雜,反應 釜是一個大的熱容量.控制著反應對象的純滯后時間,形成一個 非線性變化的傳熱介質的傳熱系數,并在外部環境的變得更敏 感。

其次,在反應過程中,由于其復雜性和非線性的放熱化學反 應。導致傳熱介質的非線性傳熱系數增大,對外部干擾的影響變 得敏感,所以控制有一定的難度,在反應熱去除的同時,若不及 時, 受熱不均勻的話。反應溫度會一直在上升,容易因局部過熱 而造成的“失控”的現象。

三、連續攪拌反應釜溫度控制方法

一般情況下.化學反應都具有復雜性與非線性,因此任何一 個化學反應過程都無法僅僅使用一種控制方式就能達到理想的 效果,并且隨著科技信息技術的發展,很多智能控制方法被廣泛 應用于連續攪拌反應釜的溫度控制上,而且取得了一定的成績。

1、神經網絡預測控制

這個預測控制主要由參考軌跡,預測模型,模型校正,滾動 優化四個部分組成,主要研究對象為一個單輸入單輸出的離散 時間非線性動態系統,可用NARMAX模型(非線性自回歸滑動 平均模型)描述為如下:

y(k)=f(y(k-1),u(k-1),……u(k-m)) (3.1)

其中y(k)和u(k)分別為過程在時刻k的鞘出和輸入變量, 和m分別為其階次,f為連續非線性函數,其中其中預測模型部 分采用的是前饋神經網絡,同時在預測模型中,輸入數據的選取 不當使神經網絡學習算法很容易陷入到局部很小或者網絡不能 收斂,為避免這種問題的發生,輸人數據需要進行歸一化處理。 對于(3.1)所描述的控制對象,可采用圖3.2所示的BP神經網絡 建立預測模型。

在一般情況下,類似的網絡預測控制是一種基于閉環控制 策略優化模型基礎上的算法。其核心是利用動態模型可以預測 未來的過程和行為,其中,模型誤差反饋校正機制的引人,用軋 制有限時域優化策略.重復的地方目標在線優化.以獲得較佳的 實際控制的模型失配和避免引起的不確定性干擾。

2、自適應控制 由于化學反應本身就是一個時變非線性系統.每個反應階 段都表現出顯著不同的情況,因為過程模型是未知的,自適應控 制是基于參數未知的系統的數學模型。參數自適應控制會隨系 統的行為的變化發生相應的變化,以適應其變化特征,保證了整 個系統的性能滿足要求。雖然復雜的自適應算法在一定程度上 影響了自適應控制的實際應用,但與自適應控制理論的發展是 符合的,在控制反應器的自適應控制方面將有更大的發展前景。

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