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文檔簡介
1、化工產(chǎn)業(yè)在我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中占據(jù)著至關(guān)重要的地位,而精餾過程又是化工中比較常見的生產(chǎn)過程。精餾過程結(jié)構(gòu)復(fù)雜、非線性比較強(qiáng),而且具有大滯后的特點。因此控制起來尤為困難。預(yù)測控制是一種先進(jìn)的控制技術(shù),它可以對生產(chǎn)過程挖掘增效,使裝置保持在高效、經(jīng)濟(jì)的運行狀態(tài)。
預(yù)測控制(MPC,Model Predictive Control)的思想產(chǎn)生于1970s,經(jīng)歷了四十多年的研究與運用,其已經(jīng)獲得了很大的進(jìn)展。預(yù)測控制算法被稱為最有前途的控制
2、算法之一,它的發(fā)展和應(yīng)用相當(dāng)樂觀,適用于控制精餾單元這種復(fù)雜的化工過程。控制器的設(shè)計是MPC最重要環(huán)節(jié),其參數(shù)的選取和控制效果的好壞有著密不可分的關(guān)系。MPC控制器的結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,各個參數(shù)之間互相影響,導(dǎo)致其參數(shù)整定較為困難。人工免疫克隆選擇算法(CSA,Clonal Selection Algorithm)是近幾年提出的一種全局優(yōu)化的智能算法,在搜索尋優(yōu)中得到廣泛研究,可以利用其處理參數(shù)整定問題,進(jìn)而比較精準(zhǔn)地控制精餾過程,提高生產(chǎn)過
3、程的產(chǎn)品純度,降低能耗。本文針對精餾過程,采用基于CSA的預(yù)測控制算法對其進(jìn)行控制研究。本文的工作內(nèi)容主要如下:
?。?)構(gòu)建基于克隆選擇的預(yù)測控制算法。介紹了該算法的思想、流程和以及實現(xiàn)步驟。
?。?)針對控制過程的干擾問題,設(shè)計了觸發(fā)函數(shù),當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)干擾時,觸發(fā)克隆選擇算法重新調(diào)整控制器參數(shù),否則不觸發(fā)。由于CSA是個不斷迭代尋優(yōu)的過程,比較耗時。觸發(fā)機(jī)制可以使系統(tǒng)只在出現(xiàn)干擾時才觸發(fā)克隆選擇算法重新尋優(yōu),以避免CS
4、A不斷迭代尋優(yōu)帶來的時間成本。
(3)根據(jù)實驗室裝置CS5000建立了基于精餾過程的數(shù)學(xué)模型,并且進(jìn)行了模擬仿真,為預(yù)測控制過程中構(gòu)建預(yù)測模型做好準(zhǔn)備。
?。?)將(1)中算法在連續(xù)攪拌反應(yīng)釜(CSTR,Continuous Stirred Tank Reactor)、精餾仿真模型等多個對象上進(jìn)行控制,實驗結(jié)果證明了該算法的有效性。最后,將基于克隆選擇的預(yù)測控制算法應(yīng)用于實際的精餾平臺CS5000上,實踐證明,該算法提
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