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RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)的研究

2018-12-06 09:27:16彭倩黃冠
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2018年8期

彭倩 黃冠

摘 要:對于化工生產(chǎn)過程中的放熱反應(yīng)來說,其反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)不僅具有強耦合、非線性等特點,同時還具有熱危險性,傳統(tǒng)的PID控制策略往往不能滿足其穩(wěn)定性要求。文章通過建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,提出了一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF-PID的反應(yīng)器溫度控制策略,同時結(jié)合高級多功能過程控制實驗系統(tǒng)SMPT1000平臺進行仿真驗證。仿真結(jié)果表明,基于RBF-PID控制策略的反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)具有超調(diào)量小、動態(tài)性能好等特點,可實現(xiàn)反應(yīng)器溫度的穩(wěn)定控制。

關(guān)鍵詞:反應(yīng)器;溫度控制;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);SMPT1000

中圖分類號:TP273.5 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2018)08-00-03

0 引 言

反應(yīng)器是目前化工生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵設(shè)備,精確控制反應(yīng)器的反應(yīng)溫度是實現(xiàn)化工流程穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)和高效的重要途徑。反應(yīng)器溫度控制的難點在于其是一個復雜的非線性系統(tǒng),同時具有強耦合、大滯后和時變等顯著特點,尤其對于放熱的化工反應(yīng)來說,具有熱危險性,溫度控制不好將直接導致噴料,反應(yīng)器被破壞,甚至發(fā)生燃燒、爆炸等事故。

傳統(tǒng)的PID控制策略具有簡單易實現(xiàn)的優(yōu)點,一直被廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制系統(tǒng)中。但對于復雜的反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)而言,考慮到其非線性和大滯后等特點,難以獲取精確的數(shù)學模型,傳統(tǒng)PID控制策略并不能根據(jù)過程對象參數(shù)的改變而實時修正自身參數(shù),因此難以滿足高精度的控制

要求。

目前,國內(nèi)外眾多專家針對復雜的非線性溫度控制系統(tǒng)提出了許多新穎的控制策略,如專家PID控制和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制等。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制策略取得了一定的控制效果,但BP網(wǎng)絡(luò)存在學習和收斂速率較為緩慢、訓練時間過長等問題,不適用于化工過程中的反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)。相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學習速率高、逼近能力強等優(yōu)點。因此提出一種基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function Network,RBF)PID的反應(yīng)器溫度控制策略。由RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線進行系統(tǒng)辨識獲取梯度信息,并根據(jù)實時獲取的梯度信息不斷調(diào)整PID的參數(shù),以獲取更理想的控制效果。

1 案例分析

1.1 化工生產(chǎn)過程簡述

圖1所示為所選的仿真實例,其工藝核心是在催化劑C的作用下,原料A與原料B反應(yīng)生成主產(chǎn)物D和副產(chǎn)物E。生產(chǎn)過程中,原料A過量,主產(chǎn)物D為所需要的產(chǎn)物,副產(chǎn)物E為雜質(zhì),主副反應(yīng)均為強放熱反應(yīng)。

正常工藝流程為:原料A和原料B進入混合罐內(nèi)充分混合,混合物料經(jīng)過預熱器E101預熱后進入反應(yīng)器R101,經(jīng)過催化劑C催化后開始反應(yīng)。在整個反應(yīng)過程中,反應(yīng)放熱劇烈,因此采用夾套式冷卻水控制反應(yīng)器的溫度。當反應(yīng)器壓力過高時,通入抑制劑F使得催化劑C中毒迅速失去活性,從而中止反應(yīng)。在反應(yīng)器下游設(shè)有閃蒸罐V102,將反應(yīng)器的混合生成物(D+E+C+A+B)中過量的原料A分離提純以循環(huán)使用。閃蒸罐底部混合生成物經(jīng)過輸送泵加壓后,送到下游進行提純精制,以分離出產(chǎn)物D。

1.2 反應(yīng)器溫度特性分析

由于該反應(yīng)是放熱過程,預熱后的混合物料與催化劑同時加入反應(yīng)器,并攪拌使其充分反應(yīng)產(chǎn)生熱量。該過程具有熱危險性,反應(yīng)溫度控制的好壞不僅會影響產(chǎn)品D的轉(zhuǎn)化率,還直接關(guān)系到整個生產(chǎn)的安全。

在反應(yīng)器中,反應(yīng)體系氣相壓力對溫度敏感,當反應(yīng)器溫度控制不理想時會導致產(chǎn)生高溫環(huán)境,過高的氣相壓力將使反應(yīng)器有爆炸的風險。同時為了保證反應(yīng)生成物的品質(zhì)以及生產(chǎn)安全,當反應(yīng)壓力過高危及安全時,一般會通入抑制劑中止反應(yīng),但此舉會給企業(yè)帶來巨大的損失,造成原料浪費。因此快速將反應(yīng)器溫度控制在工藝要求范圍內(nèi)顯得尤為關(guān)鍵。反應(yīng)器溫度控制由如下兩部分組成:

(1)冷態(tài)開車階段,即混合物料經(jīng)過預熱器加熱后進入反應(yīng)器,同時加入催化劑,溫度逐漸上升,使用冷卻水降溫,防止溫度過高造成安全事故;

(2)穩(wěn)態(tài)運行階段,即反應(yīng)器溫度始終保持在100℃,上下波動約1%,停留一定時間并充分攪拌,以使反應(yīng)充分進行,提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率。

2 反應(yīng)器溫度的傳統(tǒng)PID控制

2.1 傳統(tǒng)PID控制方案設(shè)計

系統(tǒng)通過操作冷卻水閥門(FV1201)控制冷卻水流量的大小進而達到控制反應(yīng)器溫度(TI1103)的目的。冷卻水閥門選擇氣關(guān)式,閥門流量特性選為等百分比特性。溫度屬于時間常數(shù)較大、慣性較大的變量,冷卻水流量的變化隨閥門的開關(guān)變化較快,時間常數(shù)較小。在工業(yè)現(xiàn)場,往往不能保證冷卻水的壓力恒定,因此即使閥位不變,冷卻水流量也可能發(fā)生變化,從而影響反應(yīng)溫度。針對這種情況,采取“溫度-流量”串級控制方式,具體如圖2所示。

2.2 傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)的半實物仿真實驗

SMPT1000是一款多功能半實物過程控制實訓裝置,它將半實物硬件實驗裝置和數(shù)字仿真技術(shù)相結(jié)合,能針對各種化工生產(chǎn)過程進行實驗仿真。該裝置提供了典型的4~20 mA電流和Profibus DP等信號接口,能夠與多種控制器互連。

本文將西門子公司生產(chǎn)的S7-400系列PLC作為主控制器,結(jié)合SMPT1000裝置進行實例仿真,采用SCL語言在PCS7軟件上進行控制策略算法的編寫,利用SFC模塊實現(xiàn)順序開車功能。在仿真過程中,PID控制參數(shù)kp,ki和kd分別取58.5,90和16.5。

系統(tǒng)從冷態(tài)開車達到穩(wěn)態(tài)時,傳統(tǒng)PID控制策略仿真結(jié)果如圖3所示。

在系統(tǒng)穩(wěn)定運行時,引入負荷提升以及降低(負荷特指產(chǎn)物出口流量(FI1106)大小)外部干擾,傳統(tǒng)PID控制策略仿真結(jié)果如圖4所示。

從圖3可知,系統(tǒng)開車時間較長,反應(yīng)器溫度超調(diào)量大,并且調(diào)節(jié)時間過長,無法滿足工藝控制要求。從圖4可知,反應(yīng)器溫度在受到負荷變化干擾時,溫度的最大超調(diào)量較大,調(diào)節(jié)時間過長,直接導致下游閃蒸罐壓力(PI1103)有較大波動,間接影響了出口產(chǎn)物的濃度,對工廠的經(jīng)濟效益造成了影響,因此需要引入先進控制算法對反應(yīng)器溫度的動態(tài)指標進行優(yōu)化。

3 反應(yīng)器溫度的RBF-PID控制

3.1 RBF-PID 控制系統(tǒng)的半實物仿真驗證參數(shù)選取

針對反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng),選取3-6-1的RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),其網(wǎng)絡(luò)參數(shù)η為學習速率值45,ηp,ηi,ηd分別為PID3個

參數(shù)的學習速率,值為45,62.5及10.5, α為動量因子,值為1.2。

3.2 仿真結(jié)果與分析

系統(tǒng)從冷態(tài)開車達到穩(wěn)態(tài)時,RBF-PID控制策略仿真結(jié)果如圖5所示。在系統(tǒng)穩(wěn)定運行時,引入負荷提升并降低外部干擾,RBF-PID控制策略的仿真結(jié)果如圖6所示。

由上述仿真結(jié)果可得出兩種控制策略分別在不同階段的性能指標參數(shù),見表1~3所列。

通過對比可知,RBF-PID控制策略對于反應(yīng)器溫度的控制效果更好,動態(tài)指標相比傳統(tǒng)PID控制策略得到改善,更利于整個化工反應(yīng)體系的穩(wěn)定運行。

4 結(jié) 語

本文提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的反應(yīng)器溫度控制策略,并在SMPT1000平臺上針對特定的連續(xù)化工過程對象搭建了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進行了實例驗證仿真。仿真結(jié)果表明,相對于傳統(tǒng)PID控制策略,本文所提出的RBF-PID控制策略能夠明顯提高化工過程中反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)的動態(tài)性能和抗干擾性能,為整個化工過程控制系統(tǒng)的安全、高效、穩(wěn)定運行提供了良好保障。

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