（控制理论与控制工程专业论文）基于迭代学习控制的pvc反应釜温度控制的鲁棒性研究.pdf

哈尔滨丁程大学硕+ 学位论文 摘要 p v c 树脂的生产是在间歇反应釜中进行的，其生产具有重复运行的特 点。由于反应釜具有非线性、不确定性和外界干扰等特点，因此往往很难建 立精确的数学模型，采用传统的控制方法无法满足工业控制的要求，迫切需 要一类合适的先进控制策略。 迭代学习控制是近二十年来发展起来的一种新的智能控制方法，这种控 制方法特别适合于具有重复运行特性的场合。它不依赖于动态系统的精确数 学模型，只是利用控制系统先前的控制经验，根据测量系统的实际输出信号 和期望输出信号来寻找一个理想的输入信号，是一种以迭代产生优化输入信 号，通过重复执行同一任务来减少误差，使系统输出尽可能逼近理想值的方 法。它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问 题有着非常重要的意义。 由于开环迭代学习控制算法只利用了系统前次运行的信息，所以对不可 重复的干扰不具有鲁棒性，对被控对象无镇定作用，在学习过程中即使学习 律满足收敛条件也有可能产生很大的跟踪误差；而闭环迭代学习控制算法只 利用了系统当前运行的信息，反馈增益必须很大，才能精确地跟踪期望轨迹。 但实现中由于执行器饱和等因素，使得高增益反馈失去意义。所以，从控制 信息的使用方面看，两者都存在一些缺陷。为此，本文针对p v c 聚合反应釜 的温度控制，为了提高迭代学习控制系统的跟踪性能和增强系统的鲁棒性， 在开环p i d 型迭代学习控制器的基础上引入p i d 反馈控制器，构成反馈 前馈迭代学习控制系统。该控制器由反馈控制器和前馈控制器两部分组成， 它使用开闭环配合的学习律，即综合利用系统当前和过去运行信息修正被控 对象当前控制输入的学习控制策略。反馈控制器主要用于实现系统镇定任务， 它使得系统输出不偏离期望轨迹太远，保证系统的稳定性，加快学习收敛速 度；同时，还可利用反馈能抑制干扰影响的内在优点，增强学习控制的鲁棒 性。 本文将开闭环迭代学习控制的鲁棒性推广到开闭环p i d 型，从而可同时 调整比例增益、积分增益和微分增益来克服系统的扰动，使调节手段更为灵 哈尔滨t 程大学硕士学何论文 活，提高了系统的跟踪性能。在开闭环p i d 型迭代学习控制律的控制下对该 受扰系统的鲁棒性进行了研究，给出了反应釜系统开闭环p i d 型迭代学习控 制的鲁棒条件，并证明了反应釜系统存在不确定性和初态偏移、状态干扰、 输出干扰有界的情况下，系统输出在一定条件下有界收敛，且界的大小与相 邻两次迭代运行中这些干扰的界大小有关，若这些干扰渐进重复，即当这些 干扰被消除时，则系统输出一致收敛到期望轨迹。最后的仿真结果也表明了 该方法的有效性。 关键词：迭代学习控制；p v c ；反应釜；开闭环；鲁棒性 哈尔滨t 程大学硕士学位论文 置i ；i i ；昌i i i ；裔i ；昌；ii 昌i i i i ；i a b s t r a c t t h ep r o d u c eo fp v cr e s i n ，w h i c hh a st h ec h a r a c t e r i s t i co f r e p e a tr u n n i n g ，i s c o n d u c t e di nt h ei n t e r m i t t e n tr e a c t o r t h em a t h e m a t i cm o d e lh a sd i f f i c u l t yi n e s t a b l i s h i n gb e c a u s et h er e a c t o rh a st h ec h a r a c t e r i s t i co fn o n l i n e a r i t y , u n c e r t a i n t y , a n de x t e r n a li n t e r f e r e n c e ，a n dt h ec o n v e n t i o n a lc o n t r o lm e t h o d sd on o tm e e tt h e i n d u s t r yc o n t r 0 1 t h e r e f o r e ，ak i n do fa d v a n c e dc o n t r o is t r a t e g i e ss u i t a b l ef o rt h e c o n d i t i o ni su r g e n t l yr e q u i r e d i t e r a t i v el e a r n i n gc o n t r o li san e wi n t e l l i g e n tc o n t r o la p p r o a c h ，w h i c hi s d e v e l o p e di nt h er e c e n t2 0y e a r s a n dt h i sc o n t r o la p p r o a c hi ss u i t a b l ef o rt h e o c c a s i o nw i t ht h ec h a r a c t e r i s t i co fr e p e a tr u n n i n g i td o e sn o td e p e n do nt h e p r e c i s em a t h e m a t i cm o d e lo fd y n a m i cs y s t e m s ，b u tt ou t i l i z et h ep r i o rc o n t r o l e x p e r i e n c eo ft h ec o n t r o ls y s t e mt os e a r c ha ni d e a li n p u ts i g n a lo nt h eb a s i so ft h e p r a c t i c a lo u t p u ts i g n a la n dt h ee x p e c t e do u t p u ts i g n a l i ti sa l lo p t i m i z e di n p u t s i g n a lg e n e r a t e df r o mi t e r a t i o n ，a n di tc a l lr e d u c et h ee r r o rb ye x e c u t i n gt h es a m e t a s kr e p e a t e d l ya n de n a b l et h es y s t e mo u t p u tt oa p p r o a c ht h ei d e a lv a l u e s 乳h a sa v e r yi m p o r t a n ts i g n i f i c a n c ef o rt h ec o n t r o lp r o b l e m sw i t hn o n l i n e a r i t y , c o m p l e x i t y , d i f f i c u l tm o d e l i n ga n dh i 曲一p r e c i s et r a c k b e c a u s eo p e nl o o pi t e r a t i v el e a r n i n gc o n t r o la l g o r i t h mo n l yu t i l i z e st h e f o r m e r r u n n i n gi n f o r m a t i o n o ft h e s y s t e m ，i th a s o nr o b u s t n e s st ot h e n o n r e p e a t a b l ei n t e r f e r e n c e ，a n dh a sn oe q u a n i m i t ye f f e c tt ot h ec o n t r o l l e do b je c t a sar e s u l t ，i th a st h ep r o b a b i l i t yt o g e n e r a t el a r g et r a c k i n ge r r o re v e na st h e l e a r n i n gr u l em e e t st h ec o n v e r g e n tc o n d i t i o nd u r i n gt h el e a r n i n gp r o c e s s i n c o n t r a s t ，t h ec l o s e dl o o pi t e r a t i v el e a r n i n gc o n t r o la l g o r i t h mo n l yu t i l i z e st h e c u r r e n tr u n n i n gi n f o r m a t i o no ft h es y s t e m ，a n di tc a r lt r a c kt h ee x p e c t e dt r a c k p r e c i s e l yo n l yi ft h ef e e d b a c kp l u si sv e r yl a r g e b u tt h es a t u r a t i o no ft h ee x e c u t e r a n ds oo nm a k e st h eh i g hp l u sf e e d b a c km e a n i n g l e s si nt h er e a l i z a t i o np r o c e s s t h e r e f o r e ，b o t ho ft h e mh a v es o m ew e a k n e s s e sf r o mt h ev i e wo ft h eu s eo ft h e c o n t r o li n f o r m a t i o n f o rt h er e a s o l l s a b o v e ，i nt h i st h e s i sw ei n t r o d u c eap i d 哈尔滨丁程大学硕士学1 _ c 7 ：论文 f e e d b a c kc o n t r o l l e rt oc o n s t r u c tf e e d b a c k - f o r w a r d b a c ki t e r a t i v el e a r n i n gc o n t r o l o nt h eb a s i so fo p e nl o o pp i di t e r a t i v el e a r n i n gc o n t r o l l e r , a i m i n g a tt h e t e m p e r a t u r ec o n t r o lo ft h ep v cp o l y m e r i z a t i o nr e a c t o r , i no r d e rt oi m p r o v et h e t r a c k i n ga n d r o b u s t n e s s p e r f o r m a n c eo ft h e i t e r a t i v e l e a r n i n gc o n t r 0 1 t h i s c o n t r o l l e ri sc o m p o s e do ff e e d b a c kc o n t r o l l e ra n df o r w a r d b a c kc o n t r o l l e r , a n d u s et h er u l ec o u p l e db yo p e nl o o pa n dc l o s e dl o o p ，t h a ti st os a y , i ts y n t h e s i z e st o u t i l i z et h ec u r r e n ta n df o r m e rr u n n i n gi n f o r m a t i o no ft h es y s t e mt oc o r r e c tt h e l e a r n i n gc o n t r o ls t r a t e g yo ft h ec u r r e n tc o n t r o li n p u to ft h ec o n t r o l l e do b j e c t t h e f e e d b a c kc o n t r o l l e ri sm a i n l yu s e dt or e a l i z ee q u a n i m i t yt a s k ，a n dm a k e st h e s y s t e mo u t p u tn of a rf r o mt h ee x p e c t e dt r a c k ，a n de n s u r et h es y s t e ms t a b l e ，a n d f a s t e nt h ec o n v e r g e n ts p e e d s i m u l t a n e o u s l y , i tc a i lu s et h ef e e d b a c ke n e r g yt o c o n s t r a i nt h ei n t e r f e r e n c ea n di m p r o v et h el e a r n i n gr o b u s t n e s s i nt h et h e s i s ，t h er o b u s tc o n t r o lo fo p e n c l o s e dl o o pi t e r a t i v el e a r n i n gc o n t r o l i se x t e n d e dt oo p e n c l o s e dp i d a sar e s u l t , i tc a r la d j u s tt h ep r o p o r t i o n a lp l u s ， i n t e g r a lp l u s a n dd i f f e r e n t i a l p l u s t oo v e r c o m et h e s y s t e m d i s t u r b a n c e s i m u l t a n e o u s l y , a n dm a k e st h ea d j u s t i v em e a s u r e sf l e x i b l e ，a n di m p r o v et h e t r a c k i n gp e r f o r m a n c eo ft h es y s t e m t h e r e s e a r c ho nt h er o b u s t n e s so ft h e d i s t u r b e ds y s t e mi sc o n d u c t e do nt h ec o n t r o lo fo p e n - c l o s e dl o o pp i di t e r a t i v e l e a r n i n gc o n t r o lr u l e a n dt h er o b u s t n e s sc o n d i t i o no fo p e n c l o s e dl o o pp d i t e r a t i v el e a r n i n gc o n t r o lo ft h er e a c t o ri sd r a w n u n d e rt h ec o n d i t i o no ft h e e x i s t e n c eo fu n c e r t a i n t y , t h es h i f to ft h ei n i t i a ls t a t e , t h es t a t ei n f e r e n c ea n dt h e l i m i t a r yo u t p u t ，w ep r o v et h a tt h es y s t e mo u t p u ti s b o u n dc o n v e r g e n c e ，a n dt h e b o u n d a r i e sh a v er e l a t i o n s h i pw i t ht h eb o u n d a r yo ft h ei n f e r e n c eo ft h et w o b o r d e r e di t e r a t i v er u n n i n g ，a n dt h es y s t e mo u t p u ti sc o n s i s t e n t l yc o n v e r g e n tt ot h e e x p e c t e dt r a c k i ft h e s e i n f e r e n c e sr e p e a ta s y m p t o t i c a l l y t h ef i n a ls i m u l a t i o n r e s u l t ss h o wt h ev a l i d i t yo ft h ea p p r o a c h k e yw o r d s ：i t e r a t i v e e a r n i n gc o n t r o l ；p v c ；r e a c t o r ；o p e n c l o s e dl o o p ； r o b u s t n e s s 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由 作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用己在 文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外， 本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对 本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式 标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者( 签字) ： 薄丫毛 日期：d 曲l 年文月参客日 哈尔滨工程大学 学位论文授权使用声明 本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校 攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨 工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。 本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据 库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本 学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合 学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈 尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。 本论文( 囝在授予学位后即可口在授予学位1 2 个月后 口 解密后) 由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。 j 作者( 签字) ： 茚彼导师( 签字) ：乞d 枷哆- 国 r夕一 日期： 厶9 年文月& 3 日a ，口7 年，月日 哈尔滨工程大学硕士学位论文 第1 章绪论 1 1 课题的研究背景与意义 自动控制领域里，无论是以传递函数为核心的经典控制理论，还是以最 优控制为核心的现代控制理论，应用它们解决自动控制的实际问题时，都首 先假设被控对象的特性是线性的或近似线性的；传统的控制方法也都是以被 控对象的精确数学模型为基础1 没有数学模型这些经典的控制方法很难获得 良好的动态性能。而在实际应用中，如果被控对象是具有复杂性、非线性和 时变性的系统，往往很难建立精确的数学模型，传统的控制方法则往往利用 不精确的模型，采用固定的控制算法，使整个控制系统置于模型框架下，缺 乏灵活性和应变能力。因此，它们在实际应用中遇到很多困难，难以胜任复 杂系统的控制，无法满足复杂工业控制的要求，迭代学习控制就是在这种情 况下产生的一门新的控制技术。 早在1 8 3 5 年法国人r e g n a u k 就发现氯乙烯，直到1 9 1 2 1 9 1 3 年，德国化 学家f k i a t e 和e 。z a c h a r i 才发展了氯乙烯的工业生产方法，较大规模的乳液 聚合则到1 9 3 5 年才由b i t t e r f e l d 实现。1 9 4 0 年，美国的古得里奇公司创建了 悬浮聚合，从此以后，聚氯乙烯工业开始了较快发展。由于p v c 制品具有良 好的机械及抗化学药品性能、耐腐蚀性和阻燃性，并且具有很强的耐用性和 低廉的价格优势，被广泛用于工农业的各个领域以及人们的日常生活，有着 吕益广泛和发展的市场。近年来其硬制品发展较快，在许多国家已超过了其 软制品的产量。硬制品1 吨可代替钢材7 吨，可用于建筑、上下水道，软制 品除一般用膜和农用膜仍占较大比例外，地板革和壁纸需要量也有所增长， p v c 树脂聚合生产过程是典型的间歇反应过程，反应过程是在间歇反应 釜中进行的，其生产具有重复运行的特点。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成非线性变化，并且对 各种外部干扰的影响比较敏感。夹套内作为冷却液的剂量与釜内温度之间存 在严重的非线性，加之反应工艺以及反应设备的约束以及外界环境对反应影 响的不确定性因素使得控制难度增加，依照机理法和最d - - 乘法等传统的建 模方法，要建立反应过程的精确模型是非常困难的。建模难直接导致了控制 哈尔滨工程大学硕十学俯论文 难的问题，而聚合反应好坏的主要因素就是反应釜的釜温控制的好与坏。由 于其反应过程中存在着强烈的反应放热，反应的放热速率与反应温度之间存 在严重的正反馈自激关系。也就是说，当受到外界扰动等因素的影响时，如 果反应温度降低，则反应速率就会降低，会造成反应提前结束而生产出废品： 如果反应温度升高，则反应釜内的反应加剧，就会产生“聚爆”现象，同样 会使产品成废品，还会影响到生产的安全性。因此，反应温度对于保证产品 质量和安全生产起着关键作用，控制反应温度可以作为控制产品质量和产量 的一种有效方法。在反应过程中，聚合物分布不均匀、搅拌不及时，都有造 成温度检测的虚假现象，再加之温度测量滞后特点，在以往的控制方案中， 采取了温度串级控制方案及顺序控制系统来保证顺利生产，但难以实现理想 的温度控制指标。基于以上原因，开展智能控制方法在聚合反应过程控制中 的应用研究具有重要的理论和实际意义。 迭代学习控制是近二十年来发展起来的一种新的智能控制方法，这种控 制方法特别适合于具有重复运行特性的场合。它不依赖于动态系统的精确数 学模型，只是利用控制系统先前的控制经验，根据测量系统的实际输出信号 和期望输出信号来寻找一个理想的输入信号。是一种以迭代产生优化输入信 号，通过重复执行同一任务来减少误差，使系统输出尽可能逼近理想值的方 法。它以其学习规则的简单可行，在一定范围内对于非线性系统具有良好的 鲁棒性以及实现预期轨迹的跟踪等独特的特点，使得它的研究对那些有着非 线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。 1 2 课题的国内外研究现状 研究人员已在聚合反应釜的控制上做了大量的工作，其中包括聚合反应 釜的建模与仿真、优化、计算机控制等方面。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) 的应用已受到聚合工业界 的密切注意。本节介绍近多年来先进控制策略在聚合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 控制算法对于绝大部分工业过程的被控对象可取得较好的控制 效果忙3 1 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 哈尔滨工程大学硕十学位论文 高控制质量1 。为了克服聚合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，贝f j 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，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 间歇聚合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。 聚合过程的自适应控制有不少相关研究，如某些聚合反应的温度控制、转化 率控制、与分子量控制，但实际应用并不是很多。一些聚合过程的自适应研 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 应控制在聚合反应控制中会有更大的发展和更广的应用。 3 模糊控制 影响间歇聚合反应过程的因素很多，因菲线性、时滞、时变、反应机理 复杂等因素，用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，可以有效地提高聚合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，是解决间歇聚合反应过程控制问题的一 种有效方法。文献 5 】以间歇聚丙烯反应釜为对象，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 哈尔滨r 丁程大学硕十学位论文 - = 一i i ；i ；i i i i i i j i i i i 宣i i i ；i i i ；i ；i i i 宣i i ；暑宣i i i 萱 案，得出了较好的实验结果。文献 6 】给出了基于规则的t a k a g i - s u g e n o 比例一 微分模糊控制算法在间歇式苯乙烯聚合反应釜控制中的仿真研究情况。文献 7 】主要针对聚合反应釜的大惯性、大时滞特性进行多种模糊控制方案的研 究。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 模型预测控带1 ( m o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o l ，m p c ) 是一种基于模型的闭环优 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。模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点，并能方便地处理 过程被控变量和操纵变量中的各种约束。无疑，间歇聚合反应过程必然是 m p c 的主要应用对象之一。目前已经有了几十种预测控制算法，其中比较具 有代表性的是模型算法控制( m a c ) 、动态矩阵控制( d m c ) 和广义预测控制 ( g p c ) 。文献 8 】针对氯乙烯的生产，在常规p i d 控制的基础上进行了预测函 数控制系统的设计，过程的p f c 串级控制系统结构与常规p i d 控制系统的结 构十分相似，该技术已用于某厂聚氯乙烯生产过程中，与p i d 控制系统相比， p f c 控制具有更加稳定、精确和强鲁棒的控制效果。文献 9 】针对p v c 聚合 反应过程，提出了基于多模型的预测控制策略，将被控过程空间分为多个子 空间，每个子空间对应一个失配较小的预测模型，同时设计多个预测控制器 与之对应。可以有效解决因模型失配雨造成的控制性能下降的闯题。 5 迭代学习控制 在迭代学习控制的应用研究中，几乎一直是以工业机器人控制为对象， 已有的各种迭代学习控制结构及学习算法基本上都局限于机器人控制模型。 a r i m o t o ，k a w a m u r a ，m i y a z a k i 等人刎将p i d 型迭代学习控制用于机器人控制 场合，对于机械手的控制，进行若干次连续重复某一轨线的控制尝试，通过 迭代学习修正控制律，达到满意的控制效果。在s e o 和x uj i a n x i n 等人1 的研究中，对重复性的跟踪任务，将自适应鲁棒控制结合迸迭代学习控制， 或者将i l c 结合自适应模糊控制，以获得精确跟踪。但是随着迭代学习控制 理论的进一步发展，其应用领域也有了一定的扩大，尤其是近年来，迭代学 4 哈尔滨r 下程大学硕十学位论文 习控制方法用于机器人控制已经不再是研究的热点，迭代学习控制作为一种 具有学习能力的高级控制方法，很有必要结合工业过程控制进行广泛深入的 研究，并应用到过程控制中去。于乃润，万百五2 1 将p i d 型迭代学习控制的 思想用于工业过程稳态优化控制中，l e e 掣1 也将迭代学习控制算法应用于 批量生产化学反应器的温度控制之中。 由于化学反应釜尤其是聚合反应釜的生产是批量进行的，在一定的意义 上来讲，化学反应釜尤其是间歇式的聚合反应釜具有重复运行的特点。而迭 代学习控制的适用对象就是要具有重复运行的特点，所以将迭代学习控制应 用于化学反应釜的控制可以发挥迭代学习控制不需要建立精确的数学模型的 智能化的优点，而且可以针对化学反应釜具有的非线性、复杂性、时滞性、 不确定性等特点达到比较好的控制效果。 6 其他先进控制算法 近年来，神经网络控制以其独特的优点受到控制界的关注。用神经元网 络设计的控制系统，具有良好的自适应性和控制性能，对于像间歇聚合反应 釜这样的非线性和不确定系统，也取得了满意的仿真控制效果州。文献 1 7 】 设计了一种免疫遗传算法优化的模糊神经元控制器。一方而引入免疫遗传算 法，可以提高控制精度，又避免了基本遗传算法过早收敛和易局部收敛的问 题；另一方而采用模糊神经元控制器，通过神经元的自学习功能，从而提高 控制器的抗干扰能力。利用该控制器实现胶乳聚合反应釜的温度控制。 1 3p v c 树脂间歇聚合反应的工艺过程 在常温下，氯乙烯( v c m ) 为气体( 沸点为1 3 4 0 c ) ，加压后才能转变为液 体。氯乙烯悬浮聚合是将液态v c m 在搅拌作用下分解成液滴，悬浮于水介 质中的聚合过程。溶于单体中的引发剂，在聚合温度( 4 5 , - , 6 5 。c ) 下分解成自 由基，引发v c m v 。水中溶有分散剂，以防达到一定转化率之后p v c - v c m 溶胀粒子的粘并。 氯乙烯悬浮聚合是一间歇过程，其具体的工艺流程如下剐：先将无离子水 加入聚合釜内，在搅拌的情况下加入分散剂、水溶液和其他助剂，后加引发 剂，密闭，抽真空，必要时以氮排除釜内空气和物料内溶解的氧气。然后加 入单体v c m ，升温至预定温度进行聚合。v c m 悬浮聚合典型配方如下表所 哈尔滨t 稗大学硕十学位论文 不： 表1 1氯乙烯悬浮聚合典型配方( 6 0 。c ) 物料重量，份 v c m1 0 0 水 1 8 0 引发剂0 0 4 分散剂 o 0 8 其它助剂适量 氯乙烯是放热反应，聚合热约1 5 4 0k j k g ( 2 2 9k c a l m 0 1 ) ，放出的热 量由夹套中的冷却水带走，放热与传热速度相等，以保证聚合温度恒定。氯 乙烯聚合机理上的特点是向单体链转移显著，p v c 的聚合度决定于温度，与 引发剂浓度和转化率无关，因此聚合温度控制的要求十分严格( 如+ o 5 。c ) 。 这要求引发体系有平缓的放热速率及聚合釜有良好的传热性能，保证及时散 热。 p v c 在v c m 中的溶解度甚微( - - j 因子，关于学 - 3 因子的研究，日本学者a r i m o t o s 等人在 1 9 7 8 年对机器人控制中，首次提出了迭代学习控制算法的一般形式，称之为 2 l 哈尔滨工程大学硕十学位论文 p i d 型开环迭代学习控制算法： u k + l ( f ) = f ( u k ( t ) ，气( f ) ，) = 心( f ) + ( 厂p + 厂p 十厂d 丢) 呱n ，露丁r ( 尼+ 1 ) r ，尼= o ，1 ，2 ( 3 - 6 ) 式中：t 为学习周期： 图3 1 开环迭代学习控制的构成框图 ，f ，厂d 矩阵分别为比例、积分、微分“学习因子 矩阵； e k ( t ) = 儿( t ) - y ( f ) h e i ( 0 ) = 0 ； 初始输入u o ( t )使闭环系统保持稳定； 期望输出y d ( f ) ，r 【0 ，丁】应满足周期为t 的不变性 通过对式( 3 - 6 ) 中的增益阵厂尸，一，厂d 进行适当的调整，可派生出其它形 式的开环学习控制算法，如p 型，d 型，p d 型，p i 型等。 3 2 1 2 收敛性分析 设被控系统的动态方程为 哈尔滨t 程大学硕士学位论文 嚣烈力以d p 7 ， 【j ，( ) = c ( f ) x o ) ” 其中f 的结构与参数均未知，曰，c 参数未知，同样要求在f 0 ，t 】内系统的 输出y ( t ) 精确地跟踪期望输出y d ( t ) ，在第k 次运行时，系统的动态方程表示 为 n j c k 。( t ) ) ：= c f ( ( f t ) , 以x k ( f ( t ) ) + 召o 砟o ( 3 - 8 ) 【n 0 ) = c ( f ) k ( f ) 、 输出误差为 e i ( r ) = y d ( f ) - y i ( r )( 3 - 9 ) 开环p i d 型学习律为 d k + i ( ，) = ( ，) + ( ，) 气( ，) + f ( ，) f p ) a s + f z ( t ) ( 3 - l o ) 定理3 1 设被控系统动态方程如式( 3 7 ) ，且在t o ，t 】中满足下列条件： ( 1 ) f ( t ，x ) 对于x 满足l i p s c h i t z 条件，即存在m 0 ，使得 i i f ( t ，x 1 ) - f ( t ，x ：) l l - m l l x , 一恐l j ，v t 【o ，丁 ，x 2 贝” ( 2 ) 每次运行时的初始状态误差 万屯( o ) ) 脚为一收敛到零的序列； ( 3 ) 存在惟一的理想控制u d ( t ) ，使得系统的状态和输出为期望值； ( 4 ) 在， 0 ，明中e ( ，) 存在，i ；tb ( t ) ，c o ) ，e ( f ) 有界。 若取迭代学习律为式( 3 - 1 0 ) 所示开环p i d 型学习律，如果( f ) ，f ( f ) 为 有界的，则对于任意给定的初始控制( f ) 及每次运行的初始状态吒( o ) ，所 得的序列 ( 嘲脚， 坛( 奶脚及 ( 研脚对f 致地收敛到( ，) ，y a ( t ) 和1 ( ，) 的充分条件为谱半径： p ( i 一( ，) c ( f ) 曰( ，) ) 1 ，v t 【0 ，t 】( 3 一i i ) 哈尔滨工程大学硕士学位论文 其必要条件为 p ( x 一厂d ( r ) c ( f ) 口( 帆：o 1 ( 3 1 1 2 ) 证明m 1令 i 万x i q ) = x ，( f ) 一x k ( t ) 万以p ) = y ，( t ) - y k ( t ) 3 2 3 ) 【万o ) = u d ( t ) 一u k ( t ) 式中x d ，y , t ，嘞分别为期望轨迹上的状态、输出、与控制。令z 为 z ( t ，x ) = f ( t ，勤o ) ) 一f ( t l ，x f ( t ) - x ) ，v k r ” ( 3 1 4 ) 由式( 3 8 卜( 3 10 ) 得 艿太o ) = z ( t ，万鼍( f ) ) + 召( f )