負壓低溫蒸餾裝置的溫度控制

李 慧, 李秀歌, 王佳增

(長春工業大學 電氣與電子工程學院， 吉林 長春 130012)

負壓低溫蒸餾裝置的溫度控制

李 慧, 李秀歌, 王佳增

(長春工業大學 電氣與電子工程學院， 吉林 長春 130012)

將模糊控制和傳統PID控制相結合，設計了PLC控制器并應用于蒸餾過程生產裝置。實驗結果表明,該模糊智能控制算法穩定可靠，系統運行穩定。

蒸餾; 模糊控制; PID; PLC控制器

0 引 言

分子蒸餾的工藝要求是首先保持蒸餾器內較高的真空度，然后設置蒸餾器內蒸發面與冷凝面之間的間距小于或等于輕組分物料的蒸汽分子的平均自由程[1]。通過加熱蒸餾器內的蒸發面，使得蒸餾液體混合物受熱，分子就會獲得更多的能量，運動就會加劇，當分子獲得足夠多的能量時，就會從液體混合物液面逸出而成為氣相分子，并在蒸發器內擴散，當分子擴散到內部的冷凝面時，分子就會冷凝成液體，便于收集。同時,隨著液面上方氣相分子的增加，有一部分氣體分子受到分子碰撞后也會返回液體。在分子蒸餾器內部的溫度和真空度保持不變的情況下，液體混合物最終會達到分子運動的動態平衡，從宏觀上看，液體系統達到了平衡[2]。

目前負壓低溫分子蒸餾工藝的蒸餾效率低，產品合格率不高，蒸餾裝置損耗和能耗大，一個主要的原因就是難以對蒸餾裝置的溫度實現精確控制。由于負壓低溫分子蒸餾裝置工藝對溫度要求精度較高，如果在蒸餾過程中無法對蒸餾裝置刮膜器的溫度實現精確控制，就會造成蒸發面上提純物中不同類型的分子運動混亂，難以確保目標提純物分子有效分離，造成產品合格率低，同時,不精確的溫度對蒸餾裝置蒸發器等部件本身也會造成損耗，過高的蒸餾溫度還不利于節能，容易造成電能浪費[3]。因此，設計一種負壓低溫分子蒸餾裝置溫度控制系統,對于蒸餾行業提高產品質量，降低能源損耗具有重要意義。

1 系統總體結構

負壓低溫分子蒸餾裝置溫度控制系統屬于分子蒸餾裝置溫度控制領域，該系統包括溫度檢測比較單元、中央溫度控制單元、溫度調節單元、溫度傳感器單元和上位機等幾個系統單元。其中溫度檢測比較單元與溫度傳感器單元連接，中央溫度控制單元與溫度檢測比較單元連接，溫度調節單元與中央溫度控制單元連接，上位機分別與溫度檢測比較單元和中央溫度控制單元連接。本系統采用閉環控制結構，可以對蒸餾裝置的刮膜器溫度實現精確控制，使得蒸餾流出過程達到最佳工藝條件，不僅大幅提高了蒸餾效率和產品合格率，同時還有效減小了蒸餾裝置對自身的損耗，節約電能?？刂葡到y總體結構如圖1所示。

圖1 系統總體結構框圖

2 系統單元功能設計

負壓低溫分子蒸餾裝置溫度控制系統，包括溫度檢測比較單元、中央溫度控制單元、溫度調節單元、溫度傳感器單元、上位機等系統單元。各系統模塊的連接方式見圖1。

系統中各單元模塊協同工作，具體的工作原理是：溫度傳感器單元將自身檢測到的蒸餾裝置刮膜壁溫度值信號傳送給溫度檢測比較單元，溫度檢測比較單元接收由溫度傳感器單元傳來的蒸餾裝置刮膜壁溫度值信號,并與自身存儲的蒸餾裝置刮膜壁溫度預期值進行比較運算，溫度檢測比較單元將比較運算的溫度差值結果傳送給中央溫度控制單元；中央溫度控制單元接收溫度差值結果，并依據該溫度差值結果從自身存儲的溫度控制方案中選取最佳溫度控制方案，然后按照選定的最佳溫度控制方案向溫度調節單元發出溫度調節控制命令；溫度調節單元接收溫度調節控制命令并按照該控制命令改變自身溫度。

上位機分別讀取溫度檢測比較單元中的溫度差值結果數據和中央溫度控制單元中當前選定的最佳控制方案數據，并對上述數據進行存儲和顯示；上位機能夠隨時對溫度檢測比較單元中存儲的蒸餾裝置刮膜壁溫度預期值或中央溫度控制單元中存儲的溫度控制方案進行重新設定。

該負壓低溫分子蒸餾裝置溫度控制系統采用閉環控制結構，可以對蒸餾裝置的刮膜器溫度實現精確控制，使得蒸餾流出過程達到最佳工藝條件，不僅大幅提高了蒸餾效率和產品合格率，同時還有效減小了蒸餾裝置對自身的損耗，節約電能。

3 中央溫度控制單元智能PID算法研究

分子蒸餾蒸發器內溫度具有非線性和滯后性特點，無法建立精確的數學模型。所以傳統的PID控制算法不能較好地應用于分子蒸餾過程中的溫度控制。文中在傳統PID的基礎上進行改進，提出了智能模糊PID控制算法，設計智能模糊PID控制器[4]。它根據L.A.Zadeh的模糊控制思想，基于傳統的PID控制器，根據分子蒸餾器內溫度不同偏差e及溫度偏差變化率ec，對PID控制的3個參數Kp,Ki和Kd進行調節，這種調節是基于模糊規則的調節[5]。通過大量的分子蒸餾實驗，得到大量的實驗數據，根據實驗數據建立參數Kp,Ki和Kd與偏差e和偏差變化率ec之間的函數關系，從而達到智能調節PID參數的目的[6]。因此，智能模糊PID控制算法相比于傳統的PID控制算法，具有靈活性好、精確性高的特點。

智能模糊PID控制器結構圖如圖2所示。

圖2 智能模糊PID控制器結構圖

3.1智能模糊PID控制器的設計

由上述智能模糊控制器結構可知，分子蒸餾過程開始時根據蒸餾物質的特性，設定所需要的蒸餾溫度，建立相應的模糊控制規則。將蒸餾溫度的偏差e和溫度偏差變化率ec送入到模糊控制器，經過模糊推理得到PID控制器的ΔKp,ΔKi,ΔKd3個變量的修正量。這樣PID控制就能快速準確地控制蒸餾器的加熱系統，實時改變蒸餾的溫度[6]。本系統采用二維模糊控制器來完成這個模糊推理過程。其具體的語言變量、基本論域還有模糊子集見表1。

表1 模糊量化表

e,ec,ΔKp,ΔKi,ΔKd的隸屬度函數選擇靈敏度比較高的三角線形，如圖3和圖4所示。

圖3 e,ec隸屬度函數

圖4 ΔKp,ΔKi,ΔKd隸屬度函數

根據前面所述的PID參數優化的原則，分別建立了ΔKp,ΔKi,ΔKd的模糊控制規則表，見表2～表4。

表2 ΔKp的模糊控制規則表

表3 ΔKi的模糊控制規則表

表4 ΔKd的模糊控制規則表

ΔKp,ΔKi,ΔKd3個參數的模糊規則表建立完成以后，可以利用Mamdani方法進行推理，從而得到每條規則所對應的模糊關系Ri。

模糊條件語句:

ifE=AandEC=BthenY=C

其模糊關系可以表示為：

(1)

A，B維數相同，控制器所有的模糊條件語句可表示為：

(2)

根據合成推理規則和模糊關系，求得與給定輸入模糊集合A′和B′及其對應的輸出集合：

(3)

模糊控制器的輸出要求能夠反映輸出語言變量各種情況下取值的模糊集合，當被控量僅能接受單一控制量控制的時候，必須從輸出子集釋放出一個準確的控制值，該過程即為解模糊化處理，文中利用權系數加權平均法來進行該過程的處理[8]。具體計算方法為：

(4)

式中:xi----離散論域中的元素；

μ(xi)----每個論域元素上的隸屬度。

由式(4)可以算出在不一樣的e和ec情況下PID參數在整定后的輸入值，然后就能夠獲得ΔKp,ΔKi,ΔKd的模糊控制查詢表,見表5。

表5 ΔKp模糊查詢表

表5即為ΔKp的模糊查詢表，同理ΔKi,ΔKd的也可得到，將3張模糊查詢表在PLC上按一定規律存到數據區中。PID參數的整定公式:

(5)

{ei,eci}p,{ei,eci}i,{ei,eci}d----Kp,Ki,Kd的模糊集通過模糊控制器后得到的PID修正量，即ΔKp,ΔKi,ΔKd。

把得到的PID修正量代入式(5)即能計算出PID控制量，從而完成熱油機的驅動過程，達到有效的溫度控制。其工作流程如圖5所示。

3.2仿真與分析

通過隸屬度函數和模糊規則等建立模糊系統，具體如圖6和圖7所示。

圖5 工作流程

圖6 模糊推理系統圖

圖7 模糊規則編輯圖

基于以上分析，利用Matlab中的SIMULINK建立智能模糊PID控制系統仿真模型如圖8所示。

圖8 系統仿真模型

當分子蒸餾系統一級薄膜蒸發的設定溫度為150 ℃時，系統的響應曲線如圖9所示。

圖9 系統響應曲線

3.3結論與總結

由圖9系統響應曲線可以看出，系統沒有超調量，響應平穩，調節時間大約為200 s，能夠快速達到穩定狀態，性能指標明顯優于傳統的PID控制，控制器設計比較合理。

4 具體實施案例

本設計成功應用于長春工業大學分子蒸餾實驗分子蒸餾設備。本系統采用的負壓低溫分子蒸餾裝置是以廣州市浩立生物科技有限公司分離純化技術開發中心的DCH-300刮膜式分子蒸餾裝置為控制對象，對其刮膜器溫度進行溫度控制。

溫度檢測比較單元采用MC430F14開發板實現溫度比較輸出控制；

中央溫度控制單元采用德國西門子公司的S7-300PLC；

溫度調節單元選用廣州市浩立生物科技有限公司制造的熱油機加熱執行系統；

溫度傳感器單元采用PT100/PT1000高溫型鉑電阻溫度傳感器；

上位機采用德國西門子公司的IPC627C雙核西門子工控機[9]。

溫度檢測比較單元、中央溫度控制單元、溫度調節單元和溫度傳感器單元共同構成了對溫度控制的閉環結構[10]。DCH-300刮膜式分子蒸餾裝置和基于PLC的自動控制系統控制柜分別如圖10和圖11所示。

圖10 DCH-300刮膜式分子蒸餾裝置

圖11 PLC的自動控制系統控制柜

基于PLC控制器的負壓低溫分子蒸餾設備的成功應用，不僅較好地改善了原有的分子蒸餾設備自動化程度低的現狀，而且通過智能模糊控制算法實現了蒸餾溫度快速、準確控制，提高了蒸餾效率，改善了蒸餾產品質量。對于蒸餾行業提高產品產量和質量具有重要意義。該研究方法還可進一步在相關行業和企業間推廣應用，將在資源利用、環保等方面創造較大的經濟和社會效益。

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Temperature control for a negative pressure low-temperature distillation unit

LI Hui, LI Xiu-ge, WANG Jia-zeng

(School of Electrical & Electronic Engineering, Changchun University of Technology, Changchun 130012， China)

Combining fuzzy control with and PID, a PLC controller for the distillation process is designed. Experimental results show that the fuzzy intelligent control algorithm is realizable and the automatic control system operates in a optimized condition.

distillation; fuzzy control; PID; PLC controller.

2014-06-28

國家自然科學基金資助項目(61374138)； 吉林省科技支撐計劃基金資助項目(20130206030GX)

李 慧(1973-)，女，漢族，吉林長春人，長春工業大學教授，博士，主要從事復雜系統的建模優化與控制方向研究,E-mail:lihui@mail.ccut.edu.cn.

TQ 028.31

A

1674-1374(2014)05-0516-08