（控制理论与控制工程专业论文）连续搅拌反应釜温度控制方法的研究.pdf

at h e s i sf o r t h e d e g r e e o fm a s t e ri nc o n t r o lt h e o r ya n dc o n t r o l e n g i n e e r i n g r e s e a r c ho nt e m p e r a t u r ec o n t r o lm e t h o d so fc s t r b yw a n gx u e f e n g s u p e r v i s o r ：a s s o c i a t ep r o f e s s o rc h a n gy u q i n g n o r t h e a s t e r nu n i v e r s i t y f e b r u a r y2 4 ，2 0 0 8 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的 研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的 研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作 的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示诚挚 的谢意。 学位论文作者签名 签字日期 ：始呼， ：，3 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论 文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和 磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部 或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。 ( 如作者和导师同意网上交流，请在下方签名：否则视为不同意) 学位论文作者签名： 勺商 导师签名： 签字日期：伊g 2 。签字e l 期： 毒劬i 1 沙子7 东北大学硕士学位论文摘要 连续搅拌反应釜温度控制方法的研究 摘要 石油化工工业是国家经济发展的支柱性产业，连续搅拌反应釜作为化工生产 中实现化学反应的主要设备，其自动控制方法的研究具有非常重要的意义。在实 际的化工生产过程中，反应釜的温度决定了产品的产量、质量，有时甚至影响到 生产过程中的安全性。因此如何对反应釜内化学反应温度进行精确、有效的控制， 显得至关重要。然而，由于温度对象具有非线性、时变不确定、大滞后、受环境 温度影响大等特点，目前反应釜内的全过程温度自动控制仍是个较难解决的问题。 预测控制具有对模型精度要求不高，建模方便；采用非最小化描述的模型，系 统鲁棒性、稳定性较好；采用滚动优化策略，而非全局一次优化，能及时弥补由于 模型失配、畸变、干扰等因素引起的不确定性；动态性能较好等优点。因此将预 测控制应用于连续搅拌反应釜温度控制中，具有十分重要的理论意义与实际应用 价值。 本文首先在查阅大量连续搅拌反应釜温度控制相关文献的基础上，简述了反应釜 中生产过程的相关概念；深入分析了反应釜工艺流程及重要参数的监测与控制情况； 完成了控制系统下位机程序设计并实现了上位的机监控功能；同时建立了上位机监 控软件w i n c c 与m a t l a b 之间的通讯，使得复杂控制算法的实现成为了可能。另 外，针对反应釜温度控制对象的复杂性，本文在分析了反应釜内温度特性的基础上， 研究了神经网络广义预测控制在连续搅拌反应釜温度控制中的应用。提出了基于 l e v e n b e r g m a r q u a r - q u a s i n e w t o n 的改进优化算法，使原有的梯度下降优化算法收敛速 度慢的缺点得以改进，并克服了改进的l m ( l e v e n b e r g m a r q u a r ) 优化算法由于算法 近似所带来的大残量、算法收敛速度慢、稳定性差等问题。而后对反应釜温度模型 进行了仿真研究，得到了令人满意的控制效果。 关键词：连续搅拌反应釜；温度控制；神经网络广义预测控制；l m 算法；q u a s i n e w t o n 算法； 东北大学硕士学位论文a b s t r a c t r e s e a r c ho nt e m p e r a t u r ec o n t r o lm e t h o d so fc s t r a b s t r a c t p e t r o c h e m i c a li n d u s t r yi st h em a i ni n d u s t r yo ft h en a t i o n a le c o n o m i cd e v e l o p m e n t c s t r i st h em a j o re q u i p m e n to fc h e m i c a lr e a c t i o ni np e t r o c h e m i c a li n d u s t r y ，s ot h es t u d yo ni t s a u t o m a t i cc o n t r o li ss i g n i f i c a n t a st h ek e yv a r i a b l e so ft h ec h e m i c a lr e a c t i o ni nc s t r ，t h e t e m p e r a t u r ei nc s t ra f f e c t st h ea m o u n ta n dt h eq u a l i t yo fp r o d u c t s ，e v e nt h es e c u r i t yo ft h e p r o d u c t i o np r o c e s s s o i ti sv e r yi m p o r t a n tt om a k ea c c u r a t ea n dv a l i dc o n t r o lo nt h er e a c t i o n t e m p e r a t u r ei nc s t r h o w e v e r , t h ea u t o m a t i ct e m p e r a t u r ec o n t r o lo fc s t rd u r i n gt h ew h o l e p r o c e s si ss t i l lh a r dt os o l v e ，b e c a u s et h ec o n t r o l l i n go b j e c t sh a v es e r i o u sn o n - l i n e a r i t y , t i m e v a r y i n g ，u n c e r t a i n t ya n dl a r g ed e l a y p r e d i c t i v ec o n t r o lh a sl o wr e q u i r e m e n to fm o d e la c c u r a c y ，p r e f e r a b l e s t a b i l i t ya n d r o b u s t n e s sw h i l eu s i n gt h en o n m i n i m i z ed e s c r i p t i v em o d e l ，a n de x c e l l e n td y n a m i cf e a t u r e s i ta l s oi n t r o d u c e sr o l l i n go p t i m i z a t i o ni n s t e a do fg l o b a lo n e - t i m eo p t i m i z a t i o n ，w h i c hi su s e f u l t oe a s et h eu n c e r t a i n t yc a u s e db ym o d e lm i s m a t c h ，a b e r r a t i o na n dd i s t u r b s oi th a si m p o r t a n t t h e o r e t i c a lm e a n i n ga n dp r a c t i c a lv a l u et ou s ep r e d i c t i v ec o n t r o li nt h et e m p e r a t u r ec o n t r o lo f c s t r b a s e do nt h em a s s i v er e f e r e n c ea b o u tc s t r , t h i sp a p e rb r i e f l yi n t r o d u c e st h er e l a t e d c o n c e p t sa b o u tt h ep r o d u c t i o nf l o wi nc s t r , a n dd e e p l ya n a l y z e st h ep r o d u c t i o nf l o wa n dt h e m o n i t o r i n ga n dc o n t r o l l i n go ft h ei m p o r t a n tp a r a m e t e r si nc s t r , t h e nc o m p l e t e st h e r e a l i z a t i o no fp r o g r a md e s i g ni nl o w e rc o m p u t e ra n dt h e m o n i t o r i n gs y s t e m i n u p p e r c o m p u t e r i ta l s oe s t a b l i s h e dt h ec o m m u n i c a t i o nb e t w e e nm o n i t o r i n gs o f t w a r ew i n c ca n d m a t l a b ，w h i c hm a k e si tp o s s i b l et or e a l i z et h ec o m p l i c a t e dc o n t r o l l i n ga l g o r i t h m s b e s i d e s ，f o c u s i n go nt h ec o m p l e x i t yo fc s t rt e m p e r a t u r ec o n t r o l lo b j e c t s ，t h i sp a p e r s t u d i e st h eu s eo fn e u r a ln e t w o r kp r e d i c t i v ec o n t r o lt h e o r i e si nt h et e m p e r a t u r ec o n t r o li n c s t rb ya n a l y z i n gt h et h e r m a lf e a t u r e so fc s t r a n di ta l s o p r o p o s e si m p r o v e d o p t i m i z a t i o na l g o r i t h mb a s e do nl m - q u a s i n e w t o n t h ei m p r o v e do p t i m i z a t i o na l g o r i t h m w i l ln o to n l ya v o i dt h el o ws p e e do fc o n v e r g e n c eo fg r a d i e n td e s c e n ta l g o r i t h m ，b u ta l s o o v e r c o m et h ep r o b l e m so fl ma l g o r i t h m ，s u c ha st h el o ws p e e do fc o n v e r g e n c ea n dt h ep o o r s t a b i l i t y t h e n ，t h es i m u l a t i o no ft h et e m p e r a t u r em o d e li nc s t rp r o v e st h a tt h ei m p r o v e d i i i 毒 东北大学硕士学位论文a b s t r a c t c o n t r o ls y s t e mi ss a t i s f a c t o r y k e y w o r d s ：c s t r ：t h e r m a lc o n t r o l ；n e u r a lg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o l ； l 一。一一 l e v e n b e r g m a r q u a r d ta l g o r i t h m ：q u a s i n e w t o na l g o r i t h m i v 东北大学硕士学位论文目录 目录 独创性声明i 摘要i i a b s t r a c t i i i 第一章绪论l 1 1 连续搅拌反应釜工艺简介1 1 1 1 连续搅拌反应釜的基本结构1 1 1 2 连续搅拌反应釜工作原理2 1 1 3 连续搅拌反应釜温度控制方案一2 1 2 反应釜的动态特征4 1 2 1 温度对反应速度的影响一4 1 2 2 反应釜温度动态方程4 1 2 3 冷却剂流量对釜内温度的传递函数6 1 3 连续搅拌反应釜温度控制难点7 1 4 国内外连续搅拌反应釜控制技术的研究现状8 1 5 本课题的研究内容1 0 第二章广义预测控制算法与b p 网络辨识1 1 2 1 广义预测控制算法1 1 2 1 1 预测控制的基本原理1 l 2 1 2 广义预测控制算法实现1 4 2 2 神经网络辨识 3 4 - 3 8 l 一1 6 2 2 1 神经网络辨识的理论依据1 6 2 2 2 神经网络辨识的内容和步骤1 7 2 2 3b p 神经网络算法1 8 2 2 4 引入动量项的误差反向传播算法2 l 2 3 本章小结2 l 第三章反应釜温度的神经网络广义预测控制2 3 3 1 连续搅拌反应釜温度特性2 3 3 2 神经网络预测控制2 4 3 3 基于l m q u a s i n e w t o n 的滚动优化改进算法2 7 3 3 1 梯度下降法2 8 3 3 2l m - q u a s i n e w t o n 综合算法2 9 一v 一 东北大学硕士学位论文 目录 3 3 3 基于l m q u a s i n e w t o n 的滚动优化改进算法3 3 3 4 仿真比较3 4 3 5 本章小结3 7 第四章反应釜内化学反应过程监控系统设计3 9 4 1 下位机程序设计3 9 4 1 1s 7 3 0 0 简介3 9 4 1 2 下位机程序设计4 1 4 2 监控画面设计4 5 4 2 1w i n c c 组态软件介绍4 5 4 2 2w i n c c 与s 7 3 0 0 之间通讯的实现4 5 4 2 3 监控画面的设计4 6 4 3w i n c c 与m a t l a b 的o p c 通信4 8 4 3 1o p c 技术简介4 9 4 3 2o p c 和d d e 的比较一5 0 4 3 3w i n c c 与m a t l a b 的o p c 通信的建立5 0 4 3 4w i n c c 与m a t l a b 的o p c 网络通讯的应用举例5 1 4 4 本章小结5 4 第五章结论与展望5 5 参考文献5 7 致j 射6 l 攻读硕士期间参与的科研项目6 3 一v i 东北大学硕士学位论文第一章绪论 第一章绪论 进入现代社会，在人们发现了石油以后，如何开发和利用好石油资源成了科学研究 中一个永恒的课题，在信息技术高度发达的今天，作为传统工业的石油化工工业仍然是 一个国家经济发展的重要支柱性基础产业，石油和人们的生活密不可分，它衍生出了石 油化工工业、汽车工业、医药工业、染料工业等产业，石化工业中的合成树脂( 塑料材 料) 工业等，已经在国民经济建设中占有非常重要的地位。 反应器是化工生产中实现化学反应的主要设备，反应器种类很多。就结构形式看， 有釜式( 槽式) 、管式、塔式、固定床、流化床反应器等；按反应器的传热情况看，分为 绝热式和非绝热式反应器：釜式反应器有两种操作方式：间歇生产和连续生产【l 】。后者 被称作连续搅拌反应釜( c o n t i n u o u ss t i r r e dt a n l ( r e a c t o r ，简称c s t r ) ，它是工业生产 过程中最常用的化学反应器，既可进行匀相反应，又可进行多相反应，如液固、气液、 液液及气固液等反应，其内部都有搅拌装置，可以使反应器中反应区的反应物料的浓度 均匀。其运行特点是投资少、热交换能力强、产品质量稳定等。因而在工业生产中得到 了广泛的应用，也就具有很大的研究价值。 1 1 连续搅拌反应釜工艺简介 1 1 1 连续搅拌反应釜的基本结构 连续搅拌反应釜的基本结构如图1 1 所示。反应釜由搅拌容器和搅拌机两大部分组 成。搅拌容器包括简体、换热元件及内构件。搅拌器、搅拌轴及其密封装置、传动装置 等统称为搅拌机。 简体为一个钢制罐形容器，可以在罐内装入物料，使物料在其内部进行化学反应。 为了维持反应釜内的反应温度，需要设置换热元件。常用的换热元件为夹套，它包围在 筒体的外部，用焊接或法兰连接的方式装设各种形状的钢结构，使其与容器外壁形成密 闭的空间。在此空间通入加热或冷却介质，诵过夹套内壁传热，可加热或冷却容器内的 物料，介质的每秒流量受电磁阀的控制。搅拌器是化学反应能够进行的关键部件，它提 供过程所需的能量和适宜的流动状态。搅拌器有很多种类型，本文采用的是最简单的桨 式搅拌器。由于化学反应对反应物的纯度有一定的要求，并且反应过程有可能产生剧毒、 易燃、易爆的气体和物料，所以密封装置是反应釜必不可少的一部分。传动装置包括电 动机、减速机、连轴器及机架。通过电机驱动搅拌轴，带动搅拌器旋转，为物料的循环 提供动力。罐顶和罐底分别装有加料口和出料口，分别用于往罐中加入物料和从罐中取 走物料。为了测量釜内的温度，在罐内装有钢制的温度计套管，可将温度计或温度传感 一1 一 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 器放入其中。为了满足工艺的需要，还可以外接附件装置。 图1 1 反应釜结构示意图 f i g 1 1t h es t r u c t u r a lm a po fc s t r 1 1 2 连续搅拌反应釜工作原理 在进行化学反应之前，先将反应物按照一定的比例进行混合，然后与催化剂一同投 入反应釜内，在反应釜的夹套中通以一定的高压蒸汽，高压蒸汽通过反应釜的夹套提高 釜内物料的温度，通过搅拌器的搅拌使物料均匀并提高导热速度，使其温度均匀1 2 1 。当 釜内温度达到预定的温度时，保持一定时间的恒温以使化学反应正常进行，反应结束后 进行冷却。有时在恒温后还要进行二次升温和恒温。恒温段是整个工艺的关键，如果温 度偏高或偏低，会影响反应进行的深度和反应的转化率，从而影响了产品的质量。化学 反应过程中一般伴有强烈的放热效应，并且反应的放热速率与反应温度之间是一种正反 馈自激的关系1 3 1 。也就是说，若某种扰动使反应温度有所增加，反应的速率就会增加， 放热速率也会增加，会使反应温度进一步上升，甚至会引起“聚爆”现象，使釜内的产 品变成废品，并且会影响安全生产。为了使釜温稳定，在夹套中通以一定的冷却介质， 来移走反应放出的多余热量。通过调节流入反应釜夹套中冷却介质的流量，来控制反应 釜内物料的温度使之符合工艺要求。 1 1 3 连续搅拌反应釜温度控制方案 在设计反应釜控制器时有必要弄清反应釜的控制目标和可能的控制手段。关于控制 ， 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 指标可以从下列几个方面考虑。 ( 1 ) 控制指标 根据反应釜及其内在进行的反应的不同，其控制指标可以选择反应转化率、产品的 质量、产量等直接指标，或与它们有关的间接工艺指标，如温度、压力、粘度等。 ( 2 ) 物料平衡和能量平衡 为了使反应釜的操作能够正常进行，必须在反应釜系统运行过程中保持物料与能量 的平衡。例如，为了保持能量平衡，需要及时除去反应热，以防热量的积聚，为了保持 物料的平衡，需要定时地排除或放空系统中的惰性物料，以保证反应的正常进行。 ( 3 ) 约束条件 与其它化工操作设备相比，反应釜操作的安全性具有更重要的意义，这样就构成了 反应釜控制中的一系列约束条件。例如，不少具有催化剂的反应中，一旦温度过高或反 应物中含有杂质，将会导致催化剂的破损和中毒；在有些氧化反应中，反应物的配比不 当会引起爆炸等等。因此，在设计中经常配置报警或自动选择性控制系统【5 1 。 反应釜控制指标的选择是反应釜控制方案设计中的一个关键问题。反应釜的控制指 标主要是反应的转化率、产量、收率、主要产品的含量和产物分布等。如果直接把这些 指标作为被控对象，反应要求就得到了保证。但是，这些指标大多是综合性指标，无法 测量，有些是成分指标，但也缺少测量手段，或者测量滞后大，精度差，不宜作为被控 变量。在反应过程中，温度和上述指标密切相关，又便于测量。所以，本文将温度作为 被控量。 此外，由于影响化学反应的因素大部分是从外部进入反应釜的，为了保证反应质量， 总是尽可能将进入反应釜的每个控制参数维持在规定的数值。控制回路大多设置在反应 釜外，这些控制方案称为稳定外围的控制系统。常用的控制方案有： ( 1 ) 反应物料流量自动控制 保证进入量的稳定，将使参加反应的物料比例和反应时间恒定，并避免由于流量变 化而使反应物料带走的热量和放出的热量变化，从而引起反应温度的变化。这在转化率 低、反应热较小的反应釜和转化率高、反应放热大的反应釜中显得更为重要。因为前者 流量变化造成带走的热量变化，对反应釜温度影响较大；后者流量变化造成进入反应釜 的物料变化，使反应放出热量变化大，对反应釜温度影响也较大。 ( 2 ) 流量比值控制 在上述物料流量自控的方案中，如果每一个进入反应釜的物料都采用流量自动控 制，则物料之间的比值也得到保证。但这个方案只能保持静态比例关系。另外，当其中 一个物料由于工艺上等原因不能采用流量控制时，就不能保证进入反应釜的各个物料之 间成一定的比例关系。在控制要求较高，流量变化较大的情况下，可采用单闭环比值控 一3 一 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 制系统或双闭环比值控制系统。在有些化学反应过程中，当需要两种物料的比值根据第 三参数的需要不断校正时，可采用变值控制系统。 ( 3 ) 反应釜入口温度控制 反应釜入口温度的变化同样会影响反应。这对反应体积小，反应放热又不大的反应 影响更显著，这时需要稳定入口温度。但是，对反应体积大，又是强放热的反应，入口 温度变化对反应影响较小。入口温度控制相对来说比较麻烦，常常不加以控制。 上述几个外围控制，主要目的是稳定进入反应釜的物料量和热量。对进出反应釜的 物料，因为它对反应一般不直接发生影响，所以本文没有设置上述的控制系统。 ( 4 ) 冷却剂流量 冷却剂的变化影响热量移走的大小，因此，常需稳定其流量或压力。由于冷却剂往 往作为温度控制的操纵变量，因此，一般对它们的流量进行控制。本文就是采用这样的 控制方案。 前面己提到了，在恒温过程中，通过在夹套中通以冷却介质来吸收多余的反应热， 冷却介质的流量是通过调节阀的开度来控制的，方案如图1 1 所示。 1 2 反应釜的动态特征 1 2 1 温度对反应速度的影响 温度对反应速度的影响较复杂。对本反应釜内发生的化学反应，由阿累尼鸟斯公式， 当温度升高时，反应速度通常迅速增大。 其关系表示为1 6 l ： f k = 七。e x p ( 意) ( 1 1 ) 式中：k 反应速度常数，l ( m o l h ) ； 频率因子，单位同k ； e 一活化能，表示使反应物分子成为能进行反应的活化分子所需的平均 能量，其值在10 0 0 0 5 0 0 0 0 0c a l m o l 之间； r 摩尔气体常数，尺= 1 9 8 7 j ( m o l * k ) ； 丁反应绝对温度，k ； 由式( 1 1 ) 可知，随着温度的上升，k 值也增加，因此，对于不可逆反应，提高反应 温度，总可使反应速度加快。 1 2 2 反应釜温度动态方程 连续搅拌反应釜化学反应中热量平衡关系为：( 反应系统内累积热量) ：( 反应系统内 一4 一 将式( 1 4 ) 代入式( 1 2 ) 得： 鲁2 等删刊e 巴+ 钱宇 5 ， 将式( 1 4 ) 代入式( 1 3 ) 得： 堡：w ( t , , - t c ) 工u a ( r - r c ) 出 y cy c p c c 口c 式中， c 。一反应釜内反应物比热； c 。反应釜内反应物浓度； m 一反应物总质量； 圪反应物容积； u 一反应釜间壁的总传热系数； 4 r 一一反应釜间壁的传热面积； 丁一反应釜内温度； 易一冷却介质出口温度； 脯摩尔反应热( 吸热为正，放热为负) ； 昨一夹套内冷却介质的容积； 艮一夹套内冷却介质的密度； 一，一 ( 1 6 ) 东北大学硕士学位论文第一章绪论 c p c 一夭套内冷却介质的比热； w 一冷却介质的流量； 巧一冷却介质的入口温度。 1 2 3 冷却剂流量对釜内温度的传递函数 上式( 1 5 ) 和式( 1 6 ) 是表示反应釜温度动态特征的基本方程，均为非线性方程。 为便于应用线性控制理论来分析小扰动下反应釜温度的动态特征，对式( 1 5 ) 和式( 1 6 ) 进行线性化，可得以下的线性方程( 变量上方的“”表示稳态值) x = a x + b u ( 1 7 ) 式中， 以= 嘲b = 匮乏 x = 乏4 = l 口a ：1 1 ，口a 控t 2 其中： ”一( 卷一警)= 堕m c p “ 、脚盯c 口尺丁2 。 “ 臼z 。历u 瓦a r= 一圪w - q 咋u 艮a i r ) = 毒 ， 嘧警 将式( 1 7 ) 拉氏变换整理得： x ( s ) = ( s l 一4 ) 。1b u ( s ) r - 丁( s ) 【_ 毛( j ) j 2s 2 - ( a 1 1 + 口2 2 ) s + ( 口1 1 a 2 2 一a 1 2 a 2 1 ) ：桌a 剥a 2 2al泌iaa 1 2 a 吲 8 ， j 2 一( 1 l +) j + ( 2 2 2 i ) l 形j 、7 由式( 1 8 ) 可求取各通道的传递函数。冷却剂流量对釜温丁的传递函数为： 一6 一 会造成反应温度一直往下跌，造成反应熄灭。而聚合反应好坏的主要因素就 是反应釜温度控制的好坏，温度的变化将直接影响产品的质量和产量，所以 此过程的温度控制是重点也是难点； c ) 反应工艺以及反应设备的约束及外界环境对反应影响的不确定性因素也使得 控制的难度增加。 ( 3 ) 建模难 反应过程化学反应机理较为复杂，尤其是聚合反应过程涉及物料、能量的平衡，反 应动力学等，加上外界条件如原料纯度、催化剂类型、原料添加数量的变化、热水温度、 一7 东北大学硕士学位论文第一章绪论 循环冷却液流量的变化等对系统的影响较大，推导机理模型较为困难；又由于化学反应 放热过程的复杂性和非线性，随着反应的进行，各传热媒体的传热系数不规则变化对各 种外部干扰的影响比较敏感，依照机理法和最小二乘法等传统的建模方法，要建立反应 过程的精确数学模型是非常困难的。 1 4 国内外连续搅拌反应釜控制技术的研究现状 针对以上反应釜控制中的几个难点，研究人员已在化学反应过程的控制领域做了大 量的工作，其中包括反应器的建模与仿真、优化、计算机控制等方面1 9 - 1 0 】。各种先进控 制技术( 如预测控制、多变量统计过程控制、自适应控制、人工智能控制) 的应用已受到 密切注意。本节介绍近年来先进控制策略在化学反应过程控制和优化中的研究概况及应 用： ( 1 ) 传统p i d 控制方法 传统p i d 控制算法对于大部分工业过程的被控对象可以取得较好的控制效果，采用 改进的p i d 算法或者将p i d 算法与其它算法结合也可以进一步提高控制质量1 。为了 克服反应釜温度的时间滞后问题，常采用串级p i d 控制，选取反应釜温度为主要调节对 象，夹套内冷却液温度为副调节对象，构成一个闭环负反馈控制系统。但是如果采用常 规p i d 控制，则很容易造成大的超调、转折点难以平滑过度等问题；尤其在反应的升温 阶段，一般要求保持一定的曲线，而p i d 控制算法在控制温度跟踪变化曲线时存在振荡 和精度低的缺点。工人在实际操作中为了防止大的超调，往往在升温段内进行人工的干 预，无形中加重了劳动强度。 ( 2 ) 自适应控制 化学反应过程本质上是一个时变非线性系统，每个反应阶段有明显不同的特性，其 过程模型一般是不可知的。而自适应控制正是建立在系统数学模型参数未知的基础上， 而且随着系统行为的变化，自适应控制也会相应地改变控制器的参数，以适应其特性的 变化，保证整个系统的性能达到要求。关于反应釜的自适应控制有不少相关研究，如反 应釜的温度控制、转化率控制、分子量控制，但实际应用并不是很多。对一些化学反应 过程的自适应研究表明，控制器参数的调整对过程状态、过程的约束条件和初始参数值 十分敏感，不能保证其稳定性，因此应用上受到很大限制。阻碍自适应实际控制应用的 主要问题一方面是算法十分复杂，另一方面局限于自适应控制在稳定性、收敛性和鲁棒 性等方面理论上的突破。随着上述理论的发展，相信自适应控制在反应釜控制中会有更 大的发展和更广的应用。 ( 3 ) 模糊控制 影响化学反应过程的因素很多，因非线性、时滞、时变、反应机理复杂等因素，用 一8 一 东北大学硕士学位论文第一章绪论 常规控制方法难以有效控制。然而，具有丰富经验的操作员却能运用人所特有的观察、 推理和学习能力，通过直觉可以安全而有效地对反应过程进行控制。因此，提炼和恰当 地表达这些经验，将其与常规的控制理论互补地有机结合起来，可以有效地提高化学反 应过程的控制水平。模糊控制的最大特征是它能够将操作者或领域专家的控制经验和知 识表示成语言变量描述的控制规则，然后用这些规则去控制系统。它具有高度的仿人智 能特性、不依赖精确数学模型的特点，是解决化学反应过程控制问题的一种有效方法。 文献 1 2 以丙烯反应器为对象，参考熟练操作工的控制经验，将模糊控制和常规的p i d 控制方法结合起来，提出一套智能复合控制方案，得出了较好的实验结果。文献 1 3 给 出了基于规则的t a k a g i s u g u e 算法。文献 1 4 介绍了比例一微分模糊控制算法在苯乙烯 聚合反应器控制中的仿真研究情况。根据模糊控制本身的特点，有效地克服实际系统中 的非线性及干扰，而且完全符合系统的工作过程。 ( 4 ) 预测控制 模型预测控制( m o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o l ，简称m p c ) 是一种基于模型的闭坏优化控 制策略。其算法核心是使用可预测过程未来行为的动态模型，和引入模型误差的反馈校 正机制，采用滚动式的有限时域优化策略，反复在线优化局部目标，以得到一个顾及了 模型失配和干扰引起的不确定性的符合实际的最优控制。与其他控制算法相比，具有以 下主要特点：对模型的精度要求不高，建模方便；采用非最小化描述的模型，系统鲁棒性、 稳定性较好；采用滚动优化策略，而非全局一次优化，能及时弥补由于模型失配、畸变、 干扰等因素引起的不确定性，动态性能较好；易将算法推广到有约束、大迟延、非最小 相位、非线性等实际过程。更重要的是，它能有效处理多变量、有约束问题。由于具有 以上优点i 将预测控制引入反应釜的温度控制中，可以很好的解决前文提到的反应釜温 度控制的难点，得到满意的控制效果 1 5 1 。崔紫薇将一种带有p i d 结构的广义预测方法应 用在反应釜温度控制系统中，既具有p i d 控制的优点，又省去了d i o p h a n t i n e 方程的递 推求解过程，减少了系统所需的在线计算量，即节约了计算时间，达到了有利于快速响 应过程的目的1 1 6 。 随着控制理论的发展和研究深入，更加先进有效的控制方法应用于连续搅拌反应釜 的控制。朱学峰提出了一种采用h a m m e r s t e i n 模型的非线性预测控制【1 7 】；刘士荣提出了 一种神经模糊逆模p i d 复合控制o s l ；李海生改进了跟踪微分器设计了二阶自抗扰控制 1 1 9 1 ；韩光信提出了连续搅拌反应釜的非线性日。控制 2 0 1 ；贾爱民将鲁棒控制应用到 c s t r 系统中，具有较强的抗干扰能力和较强的适应性能，满足实时控制的要求 2 1 1 ； m i n e s h 使用径向基函数神经网络在线控制c s t r 系统f 2 2 i ；l x u 提出了一种基于c m a c 神经网络的监督学习控制，具有在线自学习功能f 2 3 i ；j i a l i 提出了一种用回归神经网络 实现的模糊控制器，使用递推预报误差学习算法在控制不确定和非线性的c s t r 系统中 - 9 东北大学硕士学位论文第一章绪论 获得了良好的控制效果 2 4 】；r u i y a o g a o 提出了一种实用的非线性p i d 控制器，使用局部 模型网络通过门系统处理非线性【2 5 i ：m j a l i l i 提出了基于对象神经模糊模型的预测控制 策略1 2 6 1 。 任何一种复杂的化工反应过程都不能用一种简单的控制方式达到理想效果。随着智 能控制的发展，很多智能控制方法应用到连续搅拌反应釜，而且取得了一定的成绩。目 前，反应釜智能控制技术通常将几种智能控制方法结合起来，取长补短，来获得更好的 控制效果。 随着控制理论的不断深入和发展，对连续搅拌反应釜的控制技术也会不断地改进和 提高。 1 5 本课题的研究内容 本文在阅读大量国内外相关文献的基础上，以东北大学工业发酵过程实验室的连续 搅拌反应釜为研究对象，完善了东北大学发酵实验室连续搅拌反应釜的实验装置和监控 系统；建立了上位机监控软件w i n c c 与m a t l a b 之间的通讯，使得复杂控制算法的实 现成为可能；针对连续搅拌反应釜温度控制系统这类复杂被控对象，分析其传热过程和 动态特性，将神经网络预测控制算法应用到连续搅拌反应釜温度控制中，并对基于梯度 下降法求解的神经网络预测控制优化方法进行了有效的改进，克服了传统优化方法收敛 速度慢，稳定性差等问题，通过仿真比较，得到了满意的控制效果，具体安排如下： 第l 章详细介绍了介绍连续搅拌反应釜的工艺流程，动态特性以及国内外关于反 应釜温度控制技术的研究现状； 第2 章主要介绍预测控制基本原理，广义预测控制算法，神经网络的拓扑结构， 以及神经网络反向传播( b p ) 算法算法； 第3 章主要研究了单步迭代的神经网络预测控制在连续搅拌反应釜温度控制中的 应用，提出了一种基于l m q u a s i n e w t o n 算法的改进优化方法，该算法改进了原有的梯 度下降优化算法收敛速度慢的缺点，克服了改进的l m 优化算法由于算法近似所带来的 大残量问题引起的算法收敛速度慢，稳定性差的问题。并针对反应釜温度模型进行了仿 真比对，得到了满意的控制效果； 第4 章主要完成了反应釜温度控制监控系统的软件与硬件实现，上位机画面、下 位机程序的设计并以p i d 控制算法为例着重说明了w i n c c 与m a t l a b 之间的o p c 通 信的建立过程，为预测控制算法在反应釜温度控制系统中的应用奠定了基础。 第5 章总结了文章的主要工作，分析了本文的不足并对下一步的工作做了展望。 一1 0 东北大学硕士学位论文 第二章广义预测控制算法与b p 网络辨识 第二章广义预测控制算法与b p 网络辨识 如前文所述，预测控制作为一类新型的计算机优化控制算法，由于其对模型要求低， 控制综合效果好，而在工业过程中得到了广泛应用。但许多诸如反应釜温度这类实际控 制对象和工业过程通常具有高度的复杂性，表现为有滞后，时变、非线性及众多不确定 因素影响等等，使得控制问题复杂化，很难采用精确的数学建模方法给出系统有效的控 制模型，给预测控制的实施带来了困难。由于神经网络能够逼近任意复杂的非线性函数 关系，具有很强的模式识别和自学习能力，可以实现那些难以用数学模型表示的复杂的 映射关系，因此在解决高度非线性系统的模型辨识和控制方面有巨大潜力。本章将分别 介绍预测控制基本原理、单变量广义预测控制算法、b p 网络辨识等基本理论知识，为 后文打下理论基础。 2 1 广义预测控制算法 随着以脉冲响应和阶跃响应的非参数模型为基础的预测控制算法的发展和应用， 1 9 8 7 年c l a r k e 等人提出了基于参数模型的广义预测控制( g e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o l ， 简称g p c ) 。由于它是在广义最小方差控制的基础上，在优化中引入了多步预测的思想， 抗负载扰动、随机噪声、时延变化等能力显著提高，有较强的鲁棒性，适用于有纯时延、 开环不稳定的非最小相位系统。又由于采用传统的参数模型，参数数目较少，对于过程 参数慢时变的系统，易于在线估计参数，实现自适应控制。因而，近年来受到学术和工 程界的广泛关注和重视，并取得多项工业应用成果。 2 1 1 预测控制的基本原理 预测控制的基本思想可以用图2 1 说明，图中y ，代表设定值，y r ( 后) 代表输出的期 望值曲线。k = 0 为当前时刻，0 时刻左边的曲线代表过去的输出与控制作用。根据己知 的对象模型可以预测出对象在未来p 个时刻的输出y m ( 七) 。预测控制算法就是要按照他 们与期望输出j ，r ( 七) 的差e ( k ) ，计算当前及未来个时刻的控制量u ( k ) ( k = 0 ，1 ，2 ， ， 三一1 ) ，使p ( 七) 最小。这里p 称为预测步程，三称为控制步程1 2 7 - 3 0 1 。 模型预测控制是以各种不同的预测模型为基础，采用在线滚动优化指标和反馈自校 正策略，力求有效地克服受控对象的不确定性、迟滞和时变等因素的动态影响，从而达 到预期的控制目标一参考轨迹输入，并使系统具有良好的鲁棒性和稳定性。因此，预测 控制的系统组成大致包括：参考轨迹、预测模型、滚动优化、在线校正等四个部分，其 结构如图2 2 所示。 一1 1 东北大学硕士学位论文 第二章广义预测控制算法与b p 网络辨识 设定值： l 过去 y s 未来 ，；歹，一一一f 乞荡二一 “， l ，1 h 蛳 厂夕n 谢静 广j 弋 f l 一 1l ii i ol一l尸 图2 1 预测控制原理示意图 f i g2 1t h ep r i n c i p l eo fp r e d i c t i v ec o n t r o l _ s 参考轨迹1y a