陸江

摘 要本文提出一種模糊控制與經(jīng)典控制方法相結(jié)合的控制算法，在氟乙醇反應(yīng)器內(nèi)反應(yīng)釜內(nèi)溫度對(duì)是由模糊邏輯控制器控制。使用開環(huán)的實(shí)驗(yàn)和模擬結(jié)果，在涉及功率加熱器的反應(yīng)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(shè)計(jì)的，這些旨在跟蹤溫度軌跡。通過對(duì)仿真結(jié)果的研究，對(duì)控制器的性能進(jìn)行了比較。由于反應(yīng)釜內(nèi)自積分器的性質(zhì)，該P(yáng)D控制器具有更好的效率。因此，一個(gè)PD模糊和自適應(yīng)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℃。

【關(guān)鍵詞】反應(yīng)釜 溫度控制 傳統(tǒng)控制器 模糊控制器

1 引言

化工過程中，反應(yīng)釜是一種非常常見的反應(yīng)容器，其主要控制量是溫度，將溫度控制在物料化學(xué)反應(yīng)所需要的溫度不僅是保證產(chǎn)品質(zhì)量的一個(gè)重要因素，同時(shí)也是維護(hù)生產(chǎn)安全的重要保障。

由于物理復(fù)雜性以及考慮到反應(yīng)動(dòng)力學(xué)，測(cè)量和控制反應(yīng)釜內(nèi)溫度是非常具有挑戰(zhàn)性的。反應(yīng)釜內(nèi)一些參數(shù)不可測(cè)量或者測(cè)量本身可能需要長(zhǎng)時(shí)間刻度。同時(shí)非線性和多變量的性質(zhì)是該系統(tǒng)的其它困難所在。

其中反應(yīng)釜內(nèi)溫度最常見的工業(yè)控制目標(biāo)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(bào)告不滿足這一需求。

近年來，大量的研究人員已經(jīng)證明反應(yīng)釜基于模型控制的非線性。由于他們捕捉非線性動(dòng)態(tài)過程的能力，各種基于模型非線性的控制技術(shù)，諸如MPC，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器和模糊邏輯控制器（FC）出現(xiàn)在文獻(xiàn)中了。由于MPC的期望的性質(zhì)，如動(dòng)態(tài)優(yōu)化和控制，在所有基于模型的非線性控制器中這是非常常用的控制器。目前已經(jīng)有超過4500個(gè)工業(yè)應(yīng)用的MPC，而他們大多是在石化行業(yè)。

近日，在過程工程中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(gè)NN的應(yīng)用來控制一個(gè)反應(yīng)釜溫度的模型。他們通過預(yù)測(cè)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)來估計(jì)釜內(nèi)溫度變化。Mohammad Anwar也研究了反應(yīng)釜內(nèi)一個(gè)由MPC和基于NN-控制算法組合的混合控制器的應(yīng)用，他們將結(jié)果和經(jīng)典PID控制器比較，結(jié)果表明，混合控制器具有更好的性能。

Zadeh在1965年開發(fā)的模糊集理論使得語言表達(dá)轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)成為可能。Mamdani首次采用模糊邏輯理論來控制蒸汽機(jī)，在那之后控制系統(tǒng)中模糊邏輯的運(yùn)用持續(xù)增加，如今在廣泛的過程中模糊邏輯已經(jīng)成為最成功的控制技術(shù)，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(yīng)器。簡(jiǎn)單來說，模糊控制算法有無需數(shù)學(xué)模型、魯棒性、無需傳遞函數(shù)和非線性等優(yōu)點(diǎn)。

根據(jù)知識(shí)或數(shù)學(xué)模型選擇一個(gè)包括可靠和完整規(guī)則庫的最優(yōu)隸屬函數(shù)是設(shè)計(jì)一個(gè)模糊控制器最重要的組成部分。A.J.B.Antunes等已對(duì)一批自由基聚合反應(yīng)器中進(jìn)行研究且應(yīng)用了模糊控制器。通過與一個(gè)傳統(tǒng)PID控制器的結(jié)果比較，F(xiàn)C有更好的性能。他們也表明了這個(gè)結(jié)果是如何影響產(chǎn)品的最終質(zhì)量。C.Wakabayashi使用了一個(gè)PI模糊控制器，控制一個(gè)尼龍聚合反應(yīng)器的溫度和壓力。他們提出的FC有令人滿意的結(jié)果。

本文提出了間歇式反應(yīng)釜內(nèi)一種模糊控制器的應(yīng)用，并通過仿真和實(shí)驗(yàn)將結(jié)果與一個(gè)典型的控制器進(jìn)行比較。圖1是基本算法流程。

2 控制器設(shè)計(jì)

2.1 傳統(tǒng)控制方法

冷凝器的傳遞函數(shù)，增加了輸入施加200W幅度的步驟，同時(shí)對(duì)系統(tǒng)行為進(jìn)行了考慮。三種不同模型推導(dǎo)出傳遞函數(shù)。系數(shù)通過最大限度地減少積分時(shí)間加權(quán)絕對(duì)誤差來計(jì)算（ITAE方法），如（1）所示。結(jié)果表明，第一階傳遞函數(shù)積分器（2）與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最佳匹配。ITAE方法的結(jié)果示于表1。

2.2 模糊控制

一般來說，模糊控制器有三個(gè)步驟：模糊化、規(guī)則庫和推理引擎、去模糊化。

第一個(gè)，使用適當(dāng)?shù)膹膶訇P(guān)系函數(shù)，將清晰的變量轉(zhuǎn)換成模糊的變量，并給控制器相應(yīng)的模糊數(shù)。隸屬函數(shù)可以是單個(gè)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(gè)已知過程關(guān)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(gè)意義上說，去模糊化的輸出是所有輸出的平均加權(quán)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

從表2看，PID控制器的積分時(shí)間常數(shù)過大所以積分項(xiàng)的影響是忽略的。我們認(rèn)為，系統(tǒng)這種行為是因?yàn)橄到y(tǒng)的自積分性質(zhì)，因此沒必要在控制器中整合這部分，同時(shí)PID控制器使這個(gè)過程不穩(wěn)定。因此，一個(gè)PD控制器運(yùn)行得更好。實(shí)際上，這些經(jīng)典控制器都不滿足我們的要求，所以我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)具有變化常數(shù)的自適應(yīng)PID控制器。自適應(yīng)PID控制器的實(shí)驗(yàn)結(jié)果示于圖2。

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(shí)驗(yàn)結(jié)果。

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(shí)間和更多的魯棒性都是模糊控制器的優(yōu)點(diǎn)。

圖4和圖5比較兩個(gè)模糊控制器的結(jié)果，可以說更準(zhǔn)確的規(guī)則庫將會(huì)得到更好地控制。

4 結(jié)論

本文是我們?yōu)榉掖季酆戏磻?yīng)釜設(shè)計(jì)合適的溫度控制反應(yīng)器。首先，為對(duì)應(yīng)實(shí)驗(yàn)開環(huán)響應(yīng)的系統(tǒng)找到一個(gè)合適的模型。根據(jù)ITAE，IMC和C-C方法設(shè)計(jì)三種不同的PD和PID控制器。模擬結(jié)果表明，PD控制器有更好的性能，這是因?yàn)橄到y(tǒng)的自積分性質(zhì)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，傳統(tǒng)控制器不符合我們的需要。因此，我們研究基于模糊邏輯的控制器。設(shè)計(jì)更好控制器我們需要隸屬函數(shù)和規(guī)則庫的應(yīng)用，結(jié)果表明是不錯(cuò)的結(jié)果。根據(jù)設(shè)定的溫度具有最小的振蕩和過沖，且在設(shè)定溫度值的最大偏差約為0.3℃在160℃中。

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作者單位

江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院 江蘇省無錫市 214000