統(tǒng)一服務(wù)熱線在生產(chǎn)過程中，反應(yīng)釜的溫度會影響化工產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量，因此的控制反應(yīng)釜的溫度對企業(yè)生產(chǎn)至關(guān)重要，本文就來介紹一下智能控制連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度的方法。
先來看下連續(xù)反應(yīng)釜的基本結(jié)構(gòu)及原理吧，它是由攪拌容器及攪拌機(jī)組成，攪拌容器包括筒體，熱交換元件和組件，其中筒體是一個鋼罐式集裝箱，可安裝在罐型的材料，在其內(nèi)部進(jìn)行化學(xué)反應(yīng)，為了保持反應(yīng)溫度，對反應(yīng)釜需要設(shè)置換熱元件。
在化工生產(chǎn)中，應(yīng)嚴(yán)格按照反應(yīng)物的配比混合均勻，然后將反應(yīng)混合物均勻化，加入催化劑在連續(xù)攪拌釜式反應(yīng)器，在夾套反應(yīng)器中，通過一定數(shù)量的蒸汽來維持反應(yīng)器的溫度混合料，然后攪拌均勻，用攪拌器提高熱傳導(dǎo)速度，從而使受熱均勻。 二、連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度控制難點 首先．化學(xué)反應(yīng)和物理反應(yīng)貫穿生產(chǎn)過程始終，生化反應(yīng)的 變化，相變過程與物質(zhì)和能量的傳遞，這個過程比較復(fù)雜，反應(yīng) 釜是一個大的熱容量．控制著反應(yīng)對象的純滯后時間，形成一個 非線性變化的傳熱介質(zhì)的傳熱系數(shù)，并在外部環(huán)境的變得更敏 感。
其次，在反應(yīng)過程中，由于其復(fù)雜性和非線性的放熱化學(xué)反 應(yīng)。導(dǎo)致傳熱介質(zhì)的非線性傳熱系數(shù)增大，對外部干擾的影響變 得敏感，所以控制有一定的難度，在反應(yīng)熱去除的同時，若不及 時， 受熱不均勻的話。反應(yīng)溫度會一直在上升，容易因局部過熱 而造成的“失控”的現(xiàn)象。
三、連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度控制方法
一般情況下．化學(xué)反應(yīng)都具有復(fù)雜性與非線性，因此一 個化學(xué)反應(yīng)過程都無法僅僅使用一種控制方式就能達(dá)到理想的 效果，并且隨著科技信息技術(shù)的發(fā)展，很多智能控制方法被廣泛 應(yīng)用于連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的溫度控制上，而且取得了一定的成績。
1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制
這個預(yù)測控制主要由參考軌跡，預(yù)測模型，模型校正，滾動 優(yōu)化四個部分組成，主要研究對象為一個單輸入單輸出的離散 時間非線性動態(tài)系統(tǒng)，可用NARMAX模型(非線性自回歸滑動 平均模型)描述為如下：
y（k）=f（y（k-1）,u(k-1),……u（k-m）） （3.1）
其中y（k）和u(k)分別為過程在時刻k的鞘出和輸入變量， 和m分別為其階次，f為連續(xù)非線性函數(shù)，其中其中預(yù)測模型部 分采用的是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時在預(yù)測模型中，輸入數(shù)據(jù)的選取 不當(dāng)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法很容易陷入到局部小或者網(wǎng)絡(luò)不能 收斂，為避免這種問題的發(fā)生，輸人數(shù)據(jù)需要進(jìn)行歸一化處理。 對于(3．1)所描述的控制對象，可采用圖3．2所示的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 建立預(yù)測模型。
在一般情況下，類似的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制是一種基于閉環(huán)控制 策略優(yōu)化模型基礎(chǔ)上的算法。其核心是利用動態(tài)模型可以預(yù)測 未來的過程和行為，其中，模型誤差反饋校正機(jī)制的引人，用軋 制有限時域優(yōu)化策略．重復(fù)的地方目標(biāo)在線優(yōu)化．以獲得的 實際控制的模型失配和避免引起的不確定性干擾。
2、自適應(yīng)控制 由于化學(xué)反應(yīng)本身就是一個時變非線性系統(tǒng)．每個反應(yīng)階 段都表現(xiàn)出顯著不同的情況，因為過程模型是未知的，自適應(yīng)控 制是基于參數(shù)未知的系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。參數(shù)自適應(yīng)控制會隨系 統(tǒng)的行為的變化發(fā)生相應(yīng)的變化，以適應(yīng)其變化特征，保證了整 個系統(tǒng)的性能滿足要求。雖然復(fù)雜的自適應(yīng)算法在一定程度上 影響了自適應(yīng)控制的實際應(yīng)用，但與自適應(yīng)控制理論的發(fā)展是 符合的，在控制反應(yīng)器的自適應(yīng)控制方面將有更大的發(fā)展前景。
先來看下連續(xù)反應(yīng)釜的基本結(jié)構(gòu)及原理吧，它是由攪拌容器及攪拌機(jī)組成，攪拌容器包括筒體，熱交換元件和組件，其中筒體是一個鋼罐式集裝箱，可安裝在罐型的材料，在其內(nèi)部進(jìn)行化學(xué)反應(yīng)，為了保持反應(yīng)溫度，對反應(yīng)釜需要設(shè)置換熱元件。
在化工生產(chǎn)中，應(yīng)嚴(yán)格按照反應(yīng)物的配比混合均勻，然后將反應(yīng)混合物均勻化，加入催化劑在連續(xù)攪拌釜式反應(yīng)器，在夾套反應(yīng)器中，通過一定數(shù)量的蒸汽來維持反應(yīng)器的溫度混合料，然后攪拌均勻，用攪拌器提高熱傳導(dǎo)速度，從而使受熱均勻。 二、連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度控制難點 首先．化學(xué)反應(yīng)和物理反應(yīng)貫穿生產(chǎn)過程始終，生化反應(yīng)的 變化，相變過程與物質(zhì)和能量的傳遞，這個過程比較復(fù)雜，反應(yīng) 釜是一個大的熱容量．控制著反應(yīng)對象的純滯后時間，形成一個 非線性變化的傳熱介質(zhì)的傳熱系數(shù)，并在外部環(huán)境的變得更敏 感。
其次，在反應(yīng)過程中，由于其復(fù)雜性和非線性的放熱化學(xué)反 應(yīng)。導(dǎo)致傳熱介質(zhì)的非線性傳熱系數(shù)增大，對外部干擾的影響變 得敏感，所以控制有一定的難度，在反應(yīng)熱去除的同時，若不及 時， 受熱不均勻的話。反應(yīng)溫度會一直在上升，容易因局部過熱 而造成的“失控”的現(xiàn)象。
三、連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度控制方法
一般情況下．化學(xué)反應(yīng)都具有復(fù)雜性與非線性，因此一 個化學(xué)反應(yīng)過程都無法僅僅使用一種控制方式就能達(dá)到理想的 效果，并且隨著科技信息技術(shù)的發(fā)展，很多智能控制方法被廣泛 應(yīng)用于連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的溫度控制上，而且取得了一定的成績。
1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制
這個預(yù)測控制主要由參考軌跡，預(yù)測模型，模型校正，滾動 優(yōu)化四個部分組成，主要研究對象為一個單輸入單輸出的離散 時間非線性動態(tài)系統(tǒng)，可用NARMAX模型(非線性自回歸滑動 平均模型)描述為如下：
y（k）=f（y（k-1）,u(k-1),……u（k-m）） （3.1）
其中y（k）和u(k)分別為過程在時刻k的鞘出和輸入變量， 和m分別為其階次，f為連續(xù)非線性函數(shù)，其中其中預(yù)測模型部 分采用的是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時在預(yù)測模型中，輸入數(shù)據(jù)的選取 不當(dāng)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法很容易陷入到局部小或者網(wǎng)絡(luò)不能 收斂，為避免這種問題的發(fā)生，輸人數(shù)據(jù)需要進(jìn)行歸一化處理。 對于(3．1)所描述的控制對象，可采用圖3．2所示的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 建立預(yù)測模型。
在一般情況下，類似的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制是一種基于閉環(huán)控制 策略優(yōu)化模型基礎(chǔ)上的算法。其核心是利用動態(tài)模型可以預(yù)測 未來的過程和行為，其中，模型誤差反饋校正機(jī)制的引人，用軋 制有限時域優(yōu)化策略．重復(fù)的地方目標(biāo)在線優(yōu)化．以獲得的 實際控制的模型失配和避免引起的不確定性干擾。
2、自適應(yīng)控制 由于化學(xué)反應(yīng)本身就是一個時變非線性系統(tǒng)．每個反應(yīng)階 段都表現(xiàn)出顯著不同的情況，因為過程模型是未知的，自適應(yīng)控 制是基于參數(shù)未知的系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。參數(shù)自適應(yīng)控制會隨系 統(tǒng)的行為的變化發(fā)生相應(yīng)的變化，以適應(yīng)其變化特征，保證了整 個系統(tǒng)的性能滿足要求。雖然復(fù)雜的自適應(yīng)算法在一定程度上 影響了自適應(yīng)控制的實際應(yīng)用，但與自適應(yīng)控制理論的發(fā)展是 符合的，在控制反應(yīng)器的自適應(yīng)控制方面將有更大的發(fā)展前景。
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