反應釜溫度控制中的模糊控制算法改進

1、<p>　　反應釜溫度控制中的模糊控制算法改進</p><p>　　摘 要本文提出一種模糊控制與經典控制方法相結合的控制算法，在氟乙醇反應器內反應釜內溫度對是由模糊邏輯控制器控制。使用開環(huán)的實驗和模擬結果，在涉及功率加熱器的反應釜溫度中，傳遞函數(shù)的最佳形式是衍生。一系列的PID和PD控制器是基于科恩庫恩、IMC、ITAE和模糊控制等傳統(tǒng)方法設計的，這些旨在跟蹤溫度軌跡。通過對仿真結果的研究，對控制器的性

2、能進行了比較。由于反應釜內自積分器的性質，該PD控制器具有更好的效率。因此，一個PD模糊和自適應傳統(tǒng)PD控制器被施加到系統(tǒng)。模糊控制器顯示出極好的性能，最大偏差約0.3℃在每160℃。 </p><p>　　【關鍵詞】反應釜 溫度控制 傳統(tǒng)控制器 模糊控制器 </p><p><b>　　1 引言 </b></p><p>　　化工過程中，反應

3、釜是一種非常常見的反應容器，其主要控制量是溫度，將溫度控制在物料化學反應所需要的溫度不僅是保證產品質量的一個重要因素，同時也是維護生產安全的重要保障。 </p><p>　　由于物理復雜性以及考慮到反應動力學，測量和控制反應釜內溫度是非常具有挑戰(zhàn)性的。反應釜內一些參數(shù)不可測量或者測量本身可能需要長時間刻度。同時非線性和多變量的性質是該系統(tǒng)的其它困難所在。 </p><p>　　其中反應釜內

4、溫度最常見的工業(yè)控制目標是保持或跟蹤期望的軌跡。因此，精確的溫度控制是必需的。在許多情況下，傳統(tǒng)的線性控制算法報告不滿足這一需求。 </p><p>　　近年來，大量的研究人員已經證明反應釜基于模型控制的非線性。由于他們捕捉非線性動態(tài)過程的能力，各種基于模型非線性的控制技術，諸如MPC，基于神經網(wǎng)絡的控制器和模糊邏輯控制器（FC）出現(xiàn)在文獻中了。由于MPC的期望的性質，如動態(tài)優(yōu)化和控制，在所有基于模型的非線性控制

5、器中這是非常常用的控制器。目前已經有超過4500個工業(yè)應用的MPC，而他們大多是在石化行業(yè)。 </p><p>　　近日，在過程工程中神經網(wǎng)絡（NNs）的使用顯著增加。大多NN控制算法是基于最小化成本函數(shù)以獲得最佳的命令。Chiaki Kuroda等研究一個NN的應用來控制一個反應釜溫度的模型。他們通過預測反應動力學來估計釜內溫度變化。Mohammad Anwar也研究了反應釜內一個由MPC和基于NN-控制算法組

6、合的混合控制器的應用，他們將結果和經典PID控制器比較，結果表明，混合控制器具有更好的性能。 </p><p>　　Zadeh在1965年開發(fā)的模糊集理論使得語言表達轉換成數(shù)學成為可能。Mamdani首次采用模糊邏輯理論來控制蒸汽機，在那之后控制系統(tǒng)中模糊邏輯的運用持續(xù)增加，如今在廣泛的過程中模糊邏輯已經成為最成功的控制技術，如熱交換、凈水系統(tǒng)、電力系統(tǒng)、石油化工工業(yè)和聚合反應器。簡單來說，模糊控制算法有無需數(shù)學

7、模型、魯棒性、無需傳遞函數(shù)和非線性等優(yōu)點。 </p><p>　　根據(jù)知識或數(shù)學模型選擇一個包括可靠和完整規(guī)則庫的最優(yōu)隸屬函數(shù)是設計一個模糊控制器最重要的組成部分。A.J.B.Antunes等已對一批自由基聚合反應器中進行研究且應用了模糊控制器。通過與一個傳統(tǒng)PID控制器的結果比較，F(xiàn)C有更好的性能。他們也表明了這個結果是如何影響產品的最終質量。C.Wakabayashi使用了一個PI模糊控制器，控制一個尼龍聚合

8、反應器的溫度和壓力。他們提出的FC有令人滿意的結果。 </p><p>　　本文提出了間歇式反應釜內一種模糊控制器的應用，并通過仿真和實驗將結果與一個典型的控制器進行比較。圖1是基本算法流程。 </p><p><b>　　2 控制器設計 </b></p><p>　　2.1 傳統(tǒng)控制方法 </p><p>　　冷凝器的

9、傳遞函數(shù)，增加了輸入施加200W幅度的步驟，同時對系統(tǒng)行為進行了考慮。三種不同模型推導出傳遞函數(shù)。系數(shù)通過最大限度地減少積分時間加權絕對誤差來計算（ITAE方法），如（1）所示。結果表明，第一階傳遞函數(shù)積分器（2）與實驗數(shù)據(jù)最佳匹配。ITAE方法的結果示于表1。 </p><p><b>　　2.2 模糊控制 </b></p><p>　　一般來說，模糊控制器有三個步

10、驟：模糊化、規(guī)則庫和推理引擎、去模糊化。 </p><p>　　第一個，使用適當?shù)膹膶訇P系函數(shù)，將清晰的變量轉換成模糊的變量，并給控制器相應的模糊數(shù)。隸屬函數(shù)可以是單個數(shù)，三角形，梯形，矩形或任何其它類型。模糊控制器的主要部分是規(guī)則庫推理引擎，它決定了操縱變量。規(guī)則庫可以在操縱和控制變量之間通過一個已知過程關系建立。輸出集是基于隸屬函數(shù)，但它們也可以是直接的組合或任何輸入的函數(shù)。在這個意義上說，去模糊化的輸出是所

11、有輸出的平均加權。 </p><p><b>　　3 實驗結果分析 </b></p><p>　　從表2看，PID控制器的積分時間常數(shù)過大所以積分項的影響是忽略的。我們認為，系統(tǒng)這種行為是因為系統(tǒng)的自積分性質，因此沒必要在控制器中整合這部分，同時PID控制器使這個過程不穩(wěn)定。因此，一個PD控制器運行得更好。實際上，這些經典控制器都不滿足我們的要求，所以我們設計了一個具

12、有變化常數(shù)的自適應PID控制器。自適應PID控制器的實驗結果示于圖2。 </p><p>　　圖3是具有主要隸屬函數(shù)和規(guī)則庫PD模糊控制器的實驗結果。 </p><p>　　與傳統(tǒng)控制器相比PD模糊控制器具有更好的性能。更少的過沖，更少的振蕩，更少的上升時間和更多的魯棒性都是模糊控制器的優(yōu)點。 </p><p>　　圖4和圖5比較兩個模糊控制器的結果，可以說更準確的

13、規(guī)則庫將會得到更好地控制。 </p><p><b>　　4 結論 </b></p><p>　　本文是我們?yōu)榉掖季酆戏磻O計合適的溫度控制反應器。首先，為對應實驗開環(huán)響應的系統(tǒng)找到一個合適的模型。根據(jù)ITAE，IMC和C-C方法設計三種不同的PD和PID控制器。模擬結果表明，PD控制器有更好的性能，這是因為系統(tǒng)的自積分性質。根據(jù)實驗結果，傳統(tǒng)控制器不符合我們的需

14、要。因此，我們研究基于模糊邏輯的控制器。設計更好控制器我們需要隸屬函數(shù)和規(guī)則庫的應用，結果表明是不錯的結果。根據(jù)設定的溫度具有最小的振蕩和過沖，且在設定溫度值的最大偏差約為0.3℃在160℃中。 </p><p><b>　　參考文獻 </b></p><p>　　[1]吳劍威，孔慧芳，唐立新.智能模糊自適應PID在化學反應釜溫度控制系統(tǒng)中的應用[J].計算機與應用化

15、學，2013，30（2）：121-124. </p><p>　　[2]G.Shafiee，M.M.Arefi，M.R.Jahed-Motlagh，and A.A.Jalali."Nonlinear redictive control of a polymerization reactor based onpiecewise linear Wiener model." Chemical Eng

16、ineering Journal 143，no.1（2008）：282-292. </p><p>　　[3]C.Wakabayashi，M.Embiru?u，C.Fontes，and R.Kalid."Fuzzy control of a nylon polymerization semi-batch reactor." Fuzzy Sets and Systems 160，no.4 （20