精餾塔自控系統(tǒng)設計開題報告-在線瀏覽
2025-03-07 23:02本頁面
【正文】 、樊春江針對中國石油蘭州石化三苯精餾單元的工藝特點及控制現(xiàn)狀，使用DMCplus實現(xiàn)了裝置的多變量預測控制；王朝輝、蘇宏業(yè)將多變量預測控制軟件APCHiecon應用于氯乙烯精餾過程中，設計了多變量預測控制器。Karacan[4]等對預測控制技術(shù)在精餾塔上的應用做了一系列的研究，提出并使用多種預測控制算法用于精餾試驗裝置的控制。采用了當過程輸出與模型輸出的偏差增大時向控制量中加入偽隨機信號并使用Bierman算法對模型進行重新辨識的方法，保持控制器始終能有良好的控制效果。Fileti將可編程自適應控制器(PAC)、自整定調(diào)節(jié)器和基于神經(jīng)網(wǎng)絡建模的模型預測控制算法用于實驗間歇精餾裝置的控制。Roffel 對精餾塔建立機理模型，并在多變量MPC中引入了系統(tǒng)輸入的約束，以避免暫時性的輸入飽和，與使用增益調(diào)度的單回路PID方法相比，控制效果有明顯的改善。Engelien糾與Skogestad通過數(shù)值仿真，研究了自優(yōu)化控制技術(shù)在熱集成精餾系統(tǒng)中的應用，以期在系統(tǒng)變化的情況下控制系統(tǒng)仍能保持較好的性能。則將廣義最小方差自適應控制和極點配置方法應用于填料精餾塔的控制。精餾塔的非線性本質(zhì)導致線性控制算法往往很難有較好的控制效果，因此人們自然會考慮使用非線性控制算法以解決非線性所帶來的問題。Gonzalez使用神經(jīng)網(wǎng)絡對帶有不確定項的線性參考模型進行辨識，將所得結(jié)果用于反饋線性化控制器的設計。Jana將 QDMC(Quadratic Dynamic Matrix Contro1)與 GLC(Global Lineafizing Contro1)相結(jié)合，構(gòu)建由變量約束優(yōu)化器與狀態(tài)觀測器在GLCQDMC結(jié)構(gòu)下組成的基于降階模型設計的優(yōu)化多變量非線性控制器，用于精餾塔的控制，將GLC降低計算量和QDMC能較好處理約束的優(yōu)點相結(jié)合，取得了良好的控制效果。在魯棒控制應用于精餾塔對象的研究方面，王釗副設計了對象具有加性不確定性時基于日控制的Smith預估器，將具有多個時間滯后系統(tǒng)的跟蹤問題轉(zhuǎn)化為標準H。恒慶海指出對精餾塔采用高階常規(guī)魯棒設計的控制器進行降階所得的控制器具有脆弱性，不能保證設計要求的魯棒性，精餾塔在設計范圍內(nèi)攝動時，系統(tǒng)出現(xiàn)漸發(fā)散現(xiàn)象。非脆弱魯棒控制器設計方法。討論了精餾塔非脆弱魯棒控制不確定權(quán)函數(shù)和性能函數(shù)的選擇，求解了非脆弱魯棒PI控制器。GonzalezTrejo提出了一種由名義輸入輸出線性補償器、狀態(tài)觀測器、不確定性估計器組成的線性反饋自適應控制器結(jié)構(gòu)，將其應用于精餾裝置的數(shù)值仿真試驗，有較好的抗干擾性能。 在智能控 制應用于精餾塔對象的研究方面，Dutta提出了使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行基于模型的增益預測方法，并實現(xiàn)了一般模型控制。Canete[5]采用神經(jīng)網(wǎng)絡對精餾塔建模，提出自適應基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊控制器，并在二元精餾塔上進行了仿真。Yang使用遺傳算法在頻域內(nèi)對二元精餾塔的PID控制器參數(shù)進行整定，收到了比ZieglerNichlos方法更好的控制效果。近十幾年來，對精餾塔兩端組分控制、控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析綜合逐漸成為研究熱點， 而且由于現(xiàn)階段組分的在線測量裝置的精度很難滿足在線控制的需要。但由于精餾過程的強關(guān)聯(lián)性，最常用于構(gòu)建推理模型的遞推最小二乘算法效果不佳。Fujii報道了此類成分估計器在實際工業(yè)精餾裝置中的應用。將穩(wěn)態(tài)、靜態(tài)和動態(tài)推理模型進行了比較，指出動態(tài)推理模型有最好的估計精度。張緹、薄翠梅等建立了塔頂塔底成分的非線性回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，選用較為簡單的回歸模型構(gòu)成了軟測量儀表，提出了基于軟測量的推斷控制方案，并在推斷控制算法中增加
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