（交通信息工程及控制专业论文）基于神经网络PID的聚乙烯醇生产过程控制.pdf

摘要 i 基于神经网络 pid 的聚乙烯醇生产过程控制 摘要 基于神经网络 pid 的聚乙烯醇生产过程控制 摘要 醋酸乙烯合成中温控制系统是聚乙烯醇生产过程的重要组成部分， 目前国内醋酸乙 烯合成中温控制系统大多采用常规 pid 控制， 但是由于醋酸乙烯合成中温控制系统是一 个回路闭环系统，具有非线性、时变性、大迟延等特点，传统的 pid 在某些情况下难以 达到理想的控制效果。 基于知识且不依赖于模型的智能控制为解决这类问题提供了新的 思路，成为目前提高过程控制质量的重要途经。而神经网络作为现代信息处理技术的一 种，正在很多应用中显示它的优越性，它在自动控制领域的应用成果神经网络控制 也成为令人瞩目的发展方向。而神经网络 pid 控制技术在其中扮演了十分重要的角色， 并且仍将成为未来研究与应用的重点技术之一， 这是因为 pid 类型的控制技术在工业过 程控制中仍占有主导地位，如果能发现性能优于 pid 的控制器，且具有类似 pid 易于使 用的特点，无论在理论还是实践上都将具有重要的意义。 本文以某公司聚乙烯醇改建扩建项目为背景， 通过对醋酸乙烯生产过程的工艺特性 进行深入分析，并结合原项目实际生产中存在的问题，首先从理论上对神经网络控制方 法进行了必要改进，再将其与传统 pid 控制方法相结合，发挥各自控制的优越性，将其 应用于合成反应温度控制系统的设计中，可以实现对合成反应中温的较好控制，解决了 传统控制方法无能为力的大时滞、强干扰等问题。通过计算机仿真和理论分析证明了神 经网络 pid 控制方法的有效性。最后，根据神经网络 pid 控制器原理设计了合成中温控 制系统，并通过现场模拟实验，证明了基于神经网络的 pid 控制方法在工程应用中的可 行性。 关键词关键词：聚乙烯醇，合成中温，过程控制，神经网络 pid 控制，bp 算法 abstract ii poly vinyl alcohol (pva) production process control based on neural network pid abstract the mid-temperature control of vinyl acetate (vac) compound reaction (mtcvcr) is an important part of the poly vinyl alcohol (pva) production process (ppp), and now the ppp is mainly used normal pid control technology. it is difficult for the traditional pid control method to reach an optimum result in certain cases because the mtcvcr is rather a closed loop system, which has the character of non-linear, time varying and big hysteretic. intelligent control independent of model of a plant and based on knowledge offers a new idea for improving the process control quality, of which neural network, as one of modern information process technologies, have some advantages in many applications. neural network control became aregarded research direction. and nerual pid control is one of the main techniques in research and application due to the dominant place of pid types control in industrial process control recently. if the controller ehich has better performance and is wieldy like pid can be found, there will be significance in both theory and practice. this article takes jiangxi chemical fibre and chemical engineering limited liability company pva extension and reconstruction project as the background. after analyzing technical characteristics of vac production process and being combined with the problems which exist in practice, the neural network control method has been improved with pid control and makes use of their advantages in controlling, and applies it to the mtcvcr. in this way, we can get a good effect, and solve big time lag, strong jamming and so on, thich traditional control methods cant solve. by the simulation in computer and analyzing the theory, the pid control method based on neural network has been proved to be effective. at last, a mid-temperature control of vac compound reaction control system is designed according to the theory of neural network pid controller, and it proves that the neural network pid control methords are feasible in this project. key word: poly vinyl alcohol (pva), mid-temperature of compound reaction, process control, neural network pid control, bp arithmetic 独创性声明独创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华 东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。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了谢 意。 本人签名_日期_ 关于论文使用授权的说明关于论文使用授权的说明 本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学 校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论 文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。 本人签名_导师签名_日期_ 第一章 绪论 2 第一章 绪论 1.1 课题背景和意义 1.1 课题背景和意义 本课题以某公司聚乙烯醇扩建项目中的醋酸乙烯合成工段扩建子项目为背景。 醋酸 乙烯是一种重要的有机化工原料，是世界上产量最大的 50 种有机化工原料之一。通过 自身聚合或与其它单体共聚，可以生成多种衍生物。这些衍生物的用途十分广泛，可用 于纸张或织物的上胶剂、粘接剂、涂料、墨水、皮革加工、纤维加工、乳化剂、水溶性 膜、土壤改良剂等方面。随着科学技术的进步，新的应用领域还在不断拓展1。 醋酸乙烯生产是聚乙烯醇生产工业中的重要一环，我国是聚乙烯醇的生产大国，也 是消费聚乙烯醇最多的国家。 目前, 我国有 13 套醋酸乙烯生产装置， 其中绝大部分建于 60 和 70 年代， 其中以电石乙炔为原料的占装置数 79%， 占生产能力 63%,但规模均较小， 故技术进步的迫切性和潜力更大。30 多年来,特别是近 10 多年来，行业内各厂都发展和 采用了一批新技术,并取得良好的经济和社会效益,但由于各种原因，有些新技术仅局限 于某厂应用未得以推广， 有些新技术未得出科学结论而影响其应用面由于历史原因和客 观条件所限，因此如何把新技术特别是神经网络技术应用于具体生产是亟待解决的问 题。神经网络作为现代信息处理技术的一种，正在很多应用中显示它的优越性，它在自 动控制领域的应用成果神经网络控制也成为令人瞩目的发展方向。而神经网络 pid 控制技术在其中扮演了十分重要的角色，并且仍将成为未来研究与应用的重点技术之 一，这是因为 pid 类型的控制技术在工业过程控制中仍占有主导地位，如果能发现性能 优于 pid 的控制器，且具有类似 pid 易于使用的特点，无论在理论还是实践上都将具有 重要的意义。 1.2 聚乙烯醇的国内外生产现状及发展趋势聚乙烯醇的国内外生产现状及发展趋势 醋酸乙烯是生产聚乙烯醇的原材料，首次发现于 1912 年，加拿大人 f.klatte 在一篇 专利中第一次提到醋酸乙烯这种物质， 乙炔和醋酸在 60-100、 用汞盐做催化剂条件下， 制备亚乙基乙二酸酯时，副产物中含有 5%的醋酸乙烯。1921 年，德国 consortium fur electrochemische industrie 公司开发了乙炔和醋酸气相合成醋酸乙烯的方法， 醋酸乙烯的 工业化生产始于 1925 年，shawinigan 公司成功以乙炔和醋酸为原料的液相法工艺并同 时建厂。 此后， 德国研究成功以醋酸锌/活性碳为催化剂、 以乙炔和醋酸为原料的气相法， 1928 年 hoechst 公司建成生产能力为 1.2 万吨/年的生产装置， 这项工艺后来被称为乙炔 气相 wacker2法。 第一章 绪论 3 第二次世界大战后，各国对醋酸乙烯的需求大幅度上升，醋酸乙烯的生产得到快速 的发展。在 50 年代美国 du pont 公司研制成流化床反应器，改善了反应过程中的传热， 从而提高了醋酸乙烯的产率，单台反应器的生产能力已达 2 万吨/年。同时美国 celanese 公司也开发了乙醛和醋配加成生产二醋酸亚乙酯再裂解制醋酸乙烯的新工艺， 建成了年 产 2.27 万吨的生产装置， 自 1953 年运转到 1970 年才因缺乏竞争被迫关闭3。 60 年代美 国 borden 公司与 balawknox 公司合作，研究出由天然气部分氧化来制取乙炔和醋酸， 以此为原料合成醋酸乙烯，再以醋酸为吸收剂回收醋酸乙烯。以此法建成工业装置，其 操作费用比一般乙炔法节省 30%左右。此工艺成为天然气乙炔 borden4法。以后法国的 rhone poulene 公司作了某些改进。1960 年俄国人首先指出，在氯化把、醋酸钠无水系 统中，由乙烯合成醋酸乙烯可能性。1965 年英国 ici 公司建成以乙烯、氧气和醋酸为原 料，以氯化把一氯化铜系统为催化剂的乙烯液相法生产装置，规模为 3 万吨/年。因设备 腐蚀严重，技术经济指标达不到要求，于 1969 年停厂。德国 bayer 公司、hoechst 公司 及美国 usi 公司均致力于乙烯气相法研究并取得了成功， 分别开发了乙烯气相法合成醋 酸乙烯新工艺5.6。1968 年第一个乙烯气相 bayer 法工厂在日本建成投产，规模为 6 万 吨/年;1970 年乙烯气相 usi 法也投产成功，规模为 13.6 万吨/年。目前世界上采用的醋 酸乙烯工业化生产方法主要有两种，即以乙炔和醋酸为原料的乙炔气相法和以乙烯、氧 气、醋酸为原料的乙烯气相法。 世界醋酸乙烯的产地主要集中在北美、西欧和亚洲。这三个地区的产能和产量均占 世界的 80%以上，其中美国是世界最大的醋酸乙烯生产和消费国，产量约占世界的 30% 左右，消费约占 25%左右，其次是中国、日本等国家。发展中国家则在大力发展醋酸乙 烯工业，中国、朝鲜等国家均有新建装置的计划。2004 年世界 vac 产能达到 550 万吨 左右，产量达 490 万吨。其中 hoechst aktiengesellschaft 公司和 bp chemica1s 公司合计 拥有世界 vac 产能的 40%，美国的 union carbide 公司、mi1lennium 公司、du pont 公 司、西欧的 acetex 公司和日本的 kuraray 公司也拥有较大的 vac 产能。目前世界醋酸 乙烯生产能力，详见表 1-1。 表 1-1 世界各国 vac 生产状况对比 乙炔法 乙烯法 国家和地区 生产能力 产能 比例（%） 产能 比例（%） 美国 150 150 100 中国 77.9 59.9 76.89 18 23.11 西欧 66 66 100 日本 57.6 57.6 100 加拿大 41.7 41.7 100 朝鲜 20 20 100 第一章 绪论 4 韩国 15 15 100 中国台湾省 12.1 12.1 100 墨西哥 11.2 11.2 100 巴西 11.5 11.5 100 智利 5 5 100 俄罗斯 5 2.5 50 2.5 50 印度 5 5 100 亚美尼亚 2.6 2.6 100 委内瑞拉 2 2 100 罗马尼亚 2 2 100 立陶宛 2 2 100 泰国 2 2 100 澳大利亚 2 2 100 合计 489.9 89.4 18.25 400.5 81.75 1.3 聚乙烯醇生产过程中醋酸乙烯合成简介聚乙烯醇生产过程中醋酸乙烯合成简介 醋酸乙烯(vac)是重要的有机化工原料，是世界上产量最大的 50 种化工原料之一。 广泛用于生产聚醋酸乙烯(pvac)、聚乙烯醇(pva)、涂料、浆料、粘合剂、维纶、薄膜、 乙烯基共聚树脂、缩醛树脂等一系列化工产品。在实际应用中，醋酸乙烯通过自身聚合 或与其它单体共聚，可以生成聚乙烯醇(pva)、醋酸乙烯一乙烯共聚乳液(vae)或共聚树 酷(eva)、聚醋酸乙烯(pvac)、醋酸乙烯一氯乙烯共聚物(evc)、聚乙烯醇缩甲醛、乙 烯一乙烯醇(evoh)、氯醋共聚物(vc/vac)和聚丙烯睛变性体等衍生物7。聚乙烯醇用于 制造维尼纶、纺织浆料、胶粘剂、聚乙烯醇缩丁醛(pvb)、分散剂等，聚乙烯醇缩丁醛 的最大用途是于层压安全玻璃制造中作为中间粘合薄膜层，这种玻璃广泛应用于汽车、 高层建筑、航空、航海等领域。醋酸乙烯一乙烯共聚乳液性能优越，广泛用于胶粘剂、 涂料、织物加工、纸加工、建筑、包装等;共聚树脂主要用于薄膜、外表软膜、注塑制品、 吹塑制品、泡沫注塑制品、胶粘剂等。聚醋酸乙烯用于乳胶漆、胶粘剂、纸张涂层等。 醋酸乙烯一氯乙烯共聚物特别适于制造高仿真、高保真的密纹唱片、真空成型包装用硬 质透明片材和薄膜、人造革、地板砖、磁带及其他用途的胶粘剂、涂料、塑料印花浆、 油墨等。氯醋共聚物(vc/vac)加氯化橡胶可制得优良耐候性、耐盐性、化学及有机溶 剂的涂料，vc/vac 用丁睛橡胶改性可用于印刷橡皮泥及纺织橡胶皮辊。聚丙烯睛变性 体可以改进聚丙烯精的染色性和降低软化点8。这些衍生物的应用领域随着科学技术的 第一章 绪论 5 进步还将不断拓展。 世界 avc 需求增长最快的领域是乙烯-乙烯醇(evoh)、 聚乙烯醇缩 丁醛和醋酸乙烯一乙烯共聚乳液(vae)或共聚树酷(eva)。在美国、日本和西欧，evoh 虽然是产量较小的产品，但在 2000 一 2004 年间的年增长率高达 10-15%。vpb 在建筑 和工业层压安全玻璃方面的用量正在增加，在美国汽车挡风玻璃用的 pvb 市场已经成 熟，而欧洲回火玻璃替代品还有潜力。据美国斯坦福咨询公司统计，2004 年全球 vac 总消费量约 4400kt，其中聚醋酸乙烯(pvac)占 44%，聚乙烯醇(pva)占 41%，乙烯-醋酸 乙烯共聚体(eva)占 9%，其他产品占 6%。1995-2003 年年均消费增长率达 2.5%，预计 2003-2008 年和 2008-2013 年分别为 3.4%和 2.1%。 在中国， 醋酸乙烯主要用来生产 pva， 约占总需求量的 80%，醋酸乙烯的次要用途是生产 pvac 和 eva，分别占 14%和 3%， 其它 3%。近年来醋酸乙烯的一个新用途是作为湿式压克力纤维的第二单体。在国家经 贸委的石化工业“十五”规划期间，我国醋酸乙烯的年均需求增长速度将达 6.9%9。 世界醋酸乙烯生产所采用的工艺主要有乙烯法、乙炔法和乙醛法三种10。乙烯法制 醋酸乙烯是国外发达国家主要采用的工艺方法，其建设费用较高，但其原料易得，生产 效率高，环境污染小，生产设备容易大型化，因而，今后建设新的大型工厂，极大多数 将采取乙烯法。乙醛法制醋酸乙烯装置世界仅存一套。乙炔法制醋酸乙烯装置除法国、 俄罗斯、 乌克兰外， 80%都在中国。 由于乙炔法采用传统控制方法， 回路中多为简单 pid 控制及其改进型，很难达到理想的控制效果，故其原料转化率低，副反应比重大，醋酸 乙烯生产率较低，且环境污染严重，生产设备不易大型化，故以后不会成为醋酸乙烯制 造业的主流。但国内 95%以上的工厂采用乙炔法装置制醋酸乙烯，且国内乙炔法技术比 较纯熟，近期时间不可能全部被乙烯法所淘汰，所以，一段时间内乙炔法还将成为国内 企业的主流11。 醋酸乙烯可以看成是醋酸与乙烯醇反应生成的酯类。由于乙烯醇结构上不稳定，不 能单独制得，所以醋酸乙烯不能用醋酸与乙烯醇合成。工业上用醋酸与乙炔或醋酸与乙 烯、氧气来制得。我们将采用电石乙炔法来合成醋酸乙烯，包括三个主要工序：乙炔工 序、合成工序、精馏工序。 1.3.1 乙炔工序 1.3.1 乙炔工序 乙炔工序主要是采用电石法生成合成反应所需要的乙炔。 电石法是用电石与水反应 制取乙炔，电石是由生石灰及焦碳在电炉内用电极熔融制成。 +cocacccao 2 3 （1-1） 生产过程中采用开放式电石炉，其副产品co与空气中的氧作用，变成 2 co放到大 气中。 然后，利用湿法制取乙炔。将电石投入过量的水中，每 1kg 电石需 1020kg 水。反 应放出的热量大部分被水吸收，其杂质为石灰乳，澄清后返回发生器使用，渣浆用泵送 第一章 绪论 6 至排渣场。 + 22212 )(2ohcahcohcac （1-2） 1.3.2 合成工序 1.3.2 合成工序 本工序的任务是将原料乙炔与原料醋酸蒸汽混合， 在适当的条件下进行反应得到醋 酸乙烯，并把未反应的乙炔分离、回收进行循环使用。采用吸附在活性炭上的醋酸锌为 触媒的沸腾床操作法生产。 反应的过程中，首先气相中的乙炔分子扩散到催化剂表面与醋酸锌发生化学吸附： 232322 )()(ocochznchhcocochznhc+ （1-3） 极化后的乙炔与锌离子进一步生成中间络合物： )()( 3323 ocochznchhcocochocochznchhc= （1-4） 中间络合物与醋酸反应生成醋酸乙烯与催化剂分子： 2323 333 )( )( ocochznchhcococh coohchocochznchhcococh += += （1-5） 除进行上述主反应外，在合成过程中还发生一下副反应： 乙醛的生成： chochohhc 3222 + （1-6） chochocochocochchch 323233 )()(+ （1-7） 丁烯醛的生成： ohchochchchchoch 2223 2+ （1-8） chochchchchochhc 22322 + （1-9） 苯的生成： 6622 3hchc （1-10） 丙酮的生成： ohcocochcoohch 22233 )(2+ （1-11） znococochaczn+ 2232 )()( （1-12） 此外，还有生成二醋酸亚乙酯、醋酸配、乙烯基乙炔、二乙烯基乙炔等副反应。 乙炔与醋酸蒸汽的混合:经过清净工序的精乙炔， 与经吸附槽与分离塔顶出来的经液 滴分离器分离所得的循环乙炔混合后通过罗茨鼓风机用乙炔风量表调风量为规定值进 第一章 绪论 7 入醋酸蒸发器。 从醋酸贮槽出来的醋酸经醋酸加料泵调加入量为规定值进入醋酸蒸发器 与乙炔混合，然后进入气体混合槽。醋酸蒸发器中的残渣通过系统压力送往精馏工段， 由醋酸加料泵打出的醋酸，一路可送往配置触媒的次碳酸秘溶解槽，一路可送往小回收 和二循环槽。 混合气体的预热：从气体混合槽出来的乙炔、醋酸蒸汽的混合气体由中温表控制以 调节正逆阀，分成冷热两路走。走热路的混合气体进入第一预热器用高压蒸汽预热后进 入第二预热器用加热油预热，然后与未经预热的混合气体汇合后进入反应器内进行反 应。 反应器的中温控制:反应器内的触媒处于沸腾状态， 混合气体在触媒的作用下发生反 应，反应热由冷却油带走，反应器的中温是整个生产工艺中一个极为重要的工艺指标， 应该采取严格的控制策略达到理想的控制精度，使主反应的比重加大，减少副反应的比 重，得到高质量和高产量的醋酸乙烯产品。 1.3.3 精馏工序 1.3.3 精馏工序 本工段主要将合成工序送来的料液进行分离精制，得到精醋酸乙烯，精馏回收精醋 酸和不凝气体乙炔返回合成工序作原料，并对其他副产品如醋酸甲酷，乙醛加以回收利 用。本工段主要包括粗分系统、醋酸乙烯精制系统、醋酸精制系统、残液回收系统等子 系统。 1.4 工厂控制现状及存在问题工厂控制现状及存在问题 醋酸乙烯的生产塔体众多，结构复杂，生产过程参数要求严格。在某公司的醋酸乙 烯合成工段中，使用了横河 cs1000 dcs 作为控制站，使用常规 pid 控制实现对各个操 作单元的集中控制，包括温度、压力、流量、液位等物的监测与控制；横河 cs1000 系 统还能准确实时的检测、控制有关单元的有关参数或重要设备情况，能方便的实现先进 控制策略，配置必要的安全报警功能，使生产过程安全，能方便的实现对重要参数的记 录和查阅实时趋势和历史趋势。从而，大大的提高醋酸乙烯的生产效率，减少对原材料 和人力资源的浪费，降低增加企业的效益，使生产过程更加的安全、可靠。并且摆脱了 过去依靠人力在仪表盘前监控、操作的落后手段，使集中管理与分布控制结合起来，这 大大减轻了操作人员的劳动强度，改善了劳动条件，确保生产安全、经济、高效的运行。 目前，在合成工段中横河 cs1000 采用的控制方法多为常规 pid 及其改进型。它计 算简单、实现方便，能及时跟踪输出偏差进行调节，对一般回路可取得良好效果。但在 醋酸乙烯的生产过程中，由于部分回路中，纯滞后较大、不确定干扰项众多、模型易失 配、变量之间多耦合，所以常规 pid 对一部分的回路控制效果并不理想，因此，为了减 少能耗和提高生产效率， 基于常规 pid 控制， 采用一些神经网络和 pid 控制相结合的策 第一章 绪论 8 略是国内聚乙烯醇制造产业的一个发展趋势。 1.5 本论文的主要研究任务本论文的主要研究任务 本文在分析和综合工业过程控制的特点、现状和发展趋势的基础上，明确了智能控 制对于解决传统过程控制问题的重要意义， 对传统 pid 控制与神经网络控制相结合的几 种神经网络 pid 算法进行了仿真分析与研究，并将其运用于 pva 生产系统的醋酸乙烯 （vac）合成中温控制系统中。论文的主要工作如下： （1） 简要介绍了 pid 控制器的基本原理， 归纳了 pid 控制器参数选择的几种方法； 阐述了神经网络控制的基本理论；分析了神经网络控制的适用性；讨论了神经网络控制 和 pid 控制相结合的可行性和合理性； 归纳了神经网络 pid 控制器的基本形式和理论基 础。 （2）介绍了醋酸乙烯合成工段的工艺流程，通过分析某公司合成工段的记录数据， 建立了关于醋酸乙烯合成中温的近似模型。 并在该模型的基础上对几种神经网络 pid 算 法进行了仿真研究。 对一种典型的单神经元 pid 参数自整定控制器(snpc)进行了详 细的仿真；对基于 bp 算法的神经网络 pid 控制器进行了仿真研究，分析了 bp 神经 网络 pid 的控制性能；对上述两种典型的神经网络 pid 控制器及常规 pid 控制器进 行了各方面性能的比较分析，讨论了它们的优缺点及适用范围。 （3）综合了前面的研究工作，把 matlab 的 m 函数转化成了 c+函数，利用 vc+ 设计了一个基于 bp 神经网络 pid 控制算法的中温控制软件，实现了一些基本的控制功 能，并能在传统 pid 控制与神经网络 pid 控制之间切换，现场模拟实验结果表明，神经 网络 pid 控制能够将温度控制在设定值的0.5之内，达到了醋酸乙烯生产工艺要求。 第二章 pid 控制器及 bp 神经网络概述 9 第二章第二章 pid 控制器及控制器及 bp 神经网络概述神经网络概述 2.1 pid 控制器控制器 自从计算机进入控制领域以来，用数字计算机代替模拟调节器组成计算机控制系 统，不仅可以用软件的方法实现 pid 控制算法，而且可以利用计算机的逻辑功能，使 pid 控制更加灵活。数字 pid 控制在生产过程中是一种最普遍采用的控制方法。将比例 (p)、积分(i)和微分(d)通过先行组合构成控制量，故称 pid 控制器。 2.1.1 pid 控制原理控制原理 在模拟控制系统中， 控制器最常用的控制规律是 pid 控制。 常规 pid 控制系统框图 如图 2-1 所示。系统由模拟 pid 控制器和被控对象组成。 比例 积分 微分 被控对象 )(tr + )(te + + + + + )( 1 tu )(tu )(tv )(tc 图 2-1 模拟 pid 控制系统原理框图 fig.2-1 block diagram of simulation pid control system pid 控制器是一种线性控制器，它根据给定值)(tr与实际输出值)(tc构成控制偏差： )()()(tctrte= （2-1） 其控制规律为 += 1 0 )( )( 1 )()( dt tdet dtte t tektu d i p （2-2） 或写成传递函数为 ) 1 1 ( )( )( )(st st k se su sg d i p += （2-3） 式中： 第二章 pid 控制器及 bp 神经网络概述 10 p k-比例系数 i t-积分时间常数 d t-微分时间常数 简单来说，pid控制器各校正环节的作用如下： (1)比例环节即时成比例地反映控制系统的偏差信号)(te，偏差一旦产生，控制器立 即产生控制作用，以减少偏差。 (2)积分环节主要用于消除静差，提高系统的无差度。积分作用的强弱取决于积分时 间常数 i t， i t越大，积分作用越弱，反之则越强。 (3)微分环节能反映偏差信号的变化趋势(变化速率)，并能在偏差信号值变得太大之 前在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减小调节时间。 2.1.2 增量式增量式 pid 控制算法控制算法 当执行机构需要的是控制量的增量时，可由式(2-2)导出提供增量的pid控制算式 12。根据递推原理可得： )2() 1()() 1() 1( 1 0 += = kekekjekkekku d k j ip （2-4） 用 )(ku 减 ) 1( ku 可得： ) 1()()()( )2() 1(2)()() 1()()( += += kekekkekkek kekekekkekkekekku dip dip （2-5） 式中：) 1()()(=kekeke 式（2-5）称为增量式pid控制算法。图2-2给出了增量式pid控制系统示意图。 pid增量 算法 对象 r + c eu u 图 2-2 增量式 pid 控制系统框图 fig.2-2 block diagram of incremental pid control system 可将式（2-5）进一步改写为 第二章 pid 控制器及 bp 神经网络概述 11 )2() 1()()(+=kcekbekaeku （2-6） 式中： )1 ( t t t t ka d i p += )21 ( t t kb d p += t t kc d p = 它们都是与采样周期、比例系数、积分时间常数、微分时间常数有关的系数。 入口 计算参数 a、b、c 计算偏差e(k) 采样，取c(k) 和r(k) 返回 为下一时刻做准备 e(k-2)=e(k-1) e(k-1)=e(k) 形成控制增 量u(k) 图 2-3 增量式 pid 控制算法框图 fig.2-3 block diagram of incremental pid control algorithm 2.1.3 pid 控制器参数的选择控制器参数的选择 在选择控制器参数前，应首先确定控制器的控制规律，以保证被控系统的稳定，并 尽可能消除静差。因此，对于有自平衡性的对象来说，应选择包含有积分环节的调节器 (i，pi或pid调节器)；而对于无自平衡性的对象来说，则应该选择不包含积分环节的调 节器(p、pd调节器)。对某些有自平衡性，也可选择比例或比例微分调节器，但这时会 产生静差，如果选择合适的比例系数，可以使系统静差保持在允许范围内。对于具有纯 滞后性质的对象，则往往应该加入微分环节。 选择调节器的参数，必须根据工程问题的具体要求来考虑。在工业过程控制中，要 求被控过程是稳定的，对给定量的变化能迅速和光滑的跟踪，超调量小，在不同干扰下 输出应能保持在给定值，控制变量不宜过大，在系统与环境参数发生变化时控制应保持 稳定。显然，要同时满足上述要求是很困难的。人们必须根据具体过程的要求，满足主 要方面，并兼顾其它方面。 第二章 pid 控制器及 bp 神经网络概述 12 pid控制器的设计，可以用理论方法，也可以通过试验。用理论方法设计调节器的 前提是要有被控对象的准确模型，这在工业中一般很难做到。即使花了很大的代价进行 系统辨识，所得的模型也只是近似的，加上系统的结构和参数都随着时间变化，在近似 模型基础上设计的最优控制器就很难说是最优的。因此，在工程上，pid控制器的参数 常常通过试验来确定，或者通过试凑，或者通过试验结合经验公式来确定13-15。 （a）试凑法确定pid控制参数 试凑法是通过模拟或闭环运行（如果允许的话）观察系统的响应曲线（例如阶跃响 应） ，然后根据各调节参数对系统响应的大致影响，反复试凑参数，以达到满意的响应， 从而确定pid参数。 增大比例系数 p k，一般将加快系统的响应，在有静差的情况下有利于减小静差。 但过大的比例系数会使系统有较大的超调，并产生振荡，使稳定性变坏。 增大积分时间 i t有利于减小超调，减小振荡，使系统更加稳定，但系统静差的消除 将随之减慢。 增大微分时间 d t有利于加快系统响应，使超调量减小，稳定性增加(若 d t过大，反 而会使系统稳定性下降)，但系统对扰动的抑制能力减弱，对扰动亦有敏感的响应。 在试凑时，可参考以上的参数对控制过程的影响趋势，对参数实现下述先比例，后 积分，再微分的整定步骤。 1）首先只整定比例部分。即，将比例系数由小变大，并观察响应的系统响应，直 至得到反应快、超调小的响应曲线。如果系统没有静差或静差己小到允许范围内，并且 响应曲线已属满意，那么只需用比例调节器即可，比例系数可由此确定。 2）如果在比例调节的基础上系统的静差不能满足设计要求，则须加入积分环节。 整定时首先置积分时间 i t为一较大值，并将第一步整定得到的比例系数略为缩小(如缩 小为原来的0.8倍)，然后减小积分时间，使在保持系统良好动态性能的情况下，静差得 到消除。在此过程中，可根据响应曲线的好坏反复改变比例系数与积分时间，以期待得 到满意的控制过程与整定参数。 3）若使用比例积分调节器消除了静差，但动态过程反复调整仍不能满意，则可加 入微分环节，构成比例积分微分调节器。在整定时，可先置微分时间几为零。在第二步 整定的基础上，增大几，同时相应地改变比例系数和积分时间，逐步凑试，以获得满意 地调节结果和控制参数。 由于温度对象有较大的时间常数t或容积滞后，常加入微分，根据经验可知参数地 选择范围为: p k为1.65； i t为310(min)； d t为0.53 (min)。 应该指出，所谓“满意”的调节效果，是随不同的对象和控制要求而异的。此外 第二章 pid 控制器及 bp 神经网络概述 13 pid调节器的参数对控制质量的影响十分敏感， 因而在整定中参数的选定并不是唯一的。 事实上，在比例、积分、微分三部分产生的控制作用中，某部分的减小往往可由其它部 分的增大来补偿。因此，用不同的整定参数完全有可能得到同样的控制效果。从应用的 角度看，只要被控过程主要指标已达到设计要求，那么即可选定相应的调节器参数为有 效的控制参数。 （b）试验经验法确定pid控制参数 用试凑法确定pid调节参数， 需要进行较多的模拟或现场试验， 为了减少试凑次数， 我们也可利用人们在选择pid调节参数已取得的经验， 并根据一定的要求事先做一些试 验，以得到若干基准参数，然后按照经验公式，由这些基准参数导出pid调节参数，这 就是试验经验法。下面为其中几种常用的方法。 1）扩充临界比例法 这一方法适用于有自平衡性的被控对象。首先，我们将调节器选为纯比例调节器， 形成闭环，改变比例系数，使系统对阶跃输入的响应达到临界振荡状态（稳定边缘） 。 将这时的比例系数记为 r k；临界振荡的周期记为 r t。根据齐格勒-尼柯尔斯 (ziegle-nichols)提供的经验公式，就可由这两个基准参数得到不同类型控制器的调节参 数(表2-1)。 表 2-1 临界比例法确定的模拟调节器参数 调节器类型 p k i t d t p 调节器 0.5 r k pi 调节器 0.45 r k0.85 r t pid 调节器 0.6 r k0.5 r t 0.12 r t 这种临界比例法给出了模拟调节器的参数整定。它用于数字pid控制器时，所提供 的参数原则上也是适用的， 但根据控制过程准连续性的程度， 可将这一方法进一步扩充。 扩充时，我们首先要选定控制度。所谓控制度，就是以模拟调节为基准，将数字控制效 果与其相比。控制效果的评价函数通常采用误差平方积分，即： )( )( 0 2 0 2 模拟控制 数字控制 控制度 = dte dte 对于模拟系统，其误差平方面积可由记录仪上的图形直接计算。对于计算系统则可 用计算机计算。通常，当控制度为1.05时，就可认为数字控制与模拟控制效果相同。 第二章 pid 控制器及 bp 神经网络概述 14 根据所算的控制度，调节器的参数与采样周期可由表2-1提供的经验公式给出。 2）阶跃曲线法 这一方法适用于多容量自平衡系统。 首先它要通过实验测定系统对幅值为 0 u的阶跃 输入的响应曲线，以此确定基准参量 r k、 u t (图2-4)。根据这两个基准参量及表2-2提 供的经验公式，便可确定不同类型调节器的参数。 表 2-2 临界比例法确定采样周期及数字调节器参数 控制度 调节器类型 t p k i t d t pi 0.03 r t 0.53 r k 0.88 r t 1.05 pid 0.014 r t 0.63 r k 0.49 r t 0.14 r t pi 0.05 r t 0.49 r k 0.91 r t 1.2 pid 0.043 r t 0.47 r k 0.47 r t 0.16 r t pi 0.14 r t 0.42 r k 0.99 r t 1.5 pid 0.09 r t 0.34 r k 0.43 r t 0.2 r t pi 0.22 r t 0.36 r k 1.05 r t 2.0 pid 0.16 r t 0.27 r k 0.4 r t 0.22 r t 第二章 pid 控制器及 bp 神经网络概述 15 y t 拐点拐点 y 0 u k k i r = u t g t i g u k t ty = 图 2-4 阶跃曲线法确定基准参数 fig.2-4 step curve method to determine benchmarks 表 2-3 阶跃曲线法确定数字调节器参数 调节器类型 p k i t d t p 调节器 r k 1 pi 调节器 r k 8 . 0 3 u t pid 调节器 r k 2 . 1 2 u t 0.42 u t 阶跃曲线法相对于临界比例法的优点在于:系统不需要在闭环下运行， 只需在开环状 态下测得它的阶跃响应曲线。 以上用不同经验公式得到的调节参数，实际上只是提供了调节过程衰减为1/4时整 定参数的大致取值范围。通常认为1/4的衰减度能兼顾到稳定性和快速性，但如果要求 更大的衰减，则必须对参数另作整定。对pid调节参数的选择有各种不同的经验公式。 下图为调整pid参数的框图： 第二章 pid 控制器及 bp 神经网络概述 16 开始 输入模型参数 1.经验法 2.临界比例度法 3.衰减曲线法 调运算符号 过渡过程理想否 id tt预置 、 、 di tt调整 、 、 调运算模块减小 0 id tt=预置 、 、 等幅振荡否 0 id tt=预置 、 、 调运算模块 减小 4:1衰减振荡否 1.70.50.125 idkkk tttt=、 0.80.30.1 idsss tttt=、 输出调节器参数整定值 结束 1 2 n y 3 n n y y 图 2-5 调节器参数整定程序框图 fig.2-5 regulator diagram of parameter setting procedure 第二章 pid 控制器及 bp 神经网络概述 17 - 调节器比例度； d t - 调节器微分时间； k - 等幅振荡的临界比例度； k t - 等幅振荡的临界周期； s - 4：1衰减振荡的比例度； s t - 4：1衰减振荡的周期； i t - 调节器积分时间 2.2 bp 神经网络神经网络 人工神经网络(ann，artificial neural networks)是对人脑神经系统的模拟而建立起 来的。它是由简单信息处理单元(人工神经元，简称神经元)互联组成的网络，能够接受 并处理信息。网络的信息处理是由处理单元之间的相互作用(连接权)来实现的。多年来， 学者们己经建立了多种神经网络模型， 其中决定它们整体性能的因素主要是： 神经元(信 息处理单元)的特性；神经元之间相互连接的形式拓扑结构；为适应环境而改善性能的 学习规则等三个要素16。 多层前馈网络(mfnn，multilayer feedforward neural networks)的反向传播(bp， back propagation)学习算法是20世纪80年代中期由以rumelhart和mcclelland为首的 众多学者提出来的。它是有导师的学习，是梯度下降法在多层前馈网络中的应用。 2.2.1 bp 神经网络结构神经网络结构 多层前馈网络的结构如图2-6所示：u和y是网络的输入、输出向量。每个神经元 用一个节点表示。网络由输入层、隐层和输出层节点组成。与感知器不同的是，它采用 的是bp学习算法，所以常称为bp神经网络。 第二章 pid 控制器及 bp 神经网络概述 18 . . . . . . . yu 输入层 节点 隐层 节点 输出层 节点 图 2-6 bp 神经网络 fig.2-6 bp neural network 2.2.2 bp 学习算法学习算法 bp学习算法由正向传播和反向传播组成。正向传播中，输入信号从输入层经隐层 传向输出层，若得到了期望的输出，学习算法结束；否则转至反向传播。反向传播是将 误差信号(样本输出与网络输出之差)按原连接通路反向计算，由梯度下降法调整各层神 经元的权值和阈值，使误差信号减小。 bp学习算法步骤如下1719： （1）设置初始权系数w(0)，它是较小的随机非零值。 （2）给定输入输出样本对，计算网络的输出。 设第 p 组样本输入： ),.,( 21npppp uuuu= 输出： ),.,( 21mpppp dddd= ， lp,.,2 , 1= 节点i在第 p 组样本输入时，输出为 ip y ：