反應(yīng)釜溫度控制中的模糊控制算法改進

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)溫度對是由模糊邏輯控制器控制。使用開環(huán)的實驗和模擬結(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)計的，這些旨在跟蹤溫度軌跡。通過對仿真結(jié)果的研究，對控制器的性能進行了比較。由于反應(yīng)釜內(nèi)自積分器的性質(zhì)，該PD控制器具有更好的效率。因此，一個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)量的一個重要因素，同時也是維護生產(chǎn)安全的重要保障。

由于物理復(fù)雜性以及考慮到反應(yīng)動力學(xué)，測量和控制反應(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(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。

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)在文獻中了。由于MPC的期望的性質(zhì)，如動態(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NN的應(yīng)用來控制一個反應(yīng)釜溫度的模型。他們通過預(yù)測反應(yīng)動力學(xué)來估計釜內(nèi)溫度變化。Mohammad Anwar也研究了反應(yīng)釜內(nèi)一個由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，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(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。

根據(jù)知識或數(shù)學(xué)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(shè)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(yīng)器中進行研究且應(yīng)用了模糊控制器。通過與一個傳統(tǒng)PID控制器的結(jié)果比較，F(xiàn)C有更好的性能。他們也表明了這個結(jié)果是如何影響產(chǎn)品的最終質(zhì)量。C.Wakabayashi使用了一個PI模糊控制器，控制一個尼龍聚合反應(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，并通過仿真和實驗將結(jié)果與一個典型的控制器進行比較。圖1是基本算法流程。

2 控制器設(shè)計

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，同時對系統(tǒng)行為進行了考慮。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間加權(quán)絕對誤差來計算（ITAE方法），如（1）所示。結(jié)果表明，第一階傳遞函數(shù)積分器（2）與實驗數(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，模糊控制器有三個步驟：模糊化、規(guī)則庫和推理引擎、去模糊化。

第一個，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(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)。在這個意義上說，去模糊化的輸出是所有輸出的平均加權(quán)。

3 實驗結(jié)果分析

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(zhì)，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(jīng)典控制器都不滿足我們的要求，所以我們設(shè)計了一個具有變化常數(shù)的自適應(yīng)PID控制器。自適應(yīng)PID控制器的實驗結(jié)果示于圖2。

圖3是具有主要隸屬函數(shù)和規(guī)則庫PD模糊控制器的實驗結(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，更少的上升時間和更多的魯棒性都是模糊控制器的優(yōu)點。

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

4 結(jié)論

本文是我們?yōu)榉掖季酆戏磻?yīng)釜設(shè)計合適的溫度控制反應(yīng)器。首先，為對應(yīng)實驗開環(huán)響應(yīng)的系統(tǒng)找到一個合適的模型。根據(jù)ITAE，IMC和C-C方法設(shè)計三種不同的PD和PID控制器。模擬結(jié)果表明，PD控制器有更好的性能，這是因為系統(tǒng)的自積分性質(zhì)。根據(jù)實驗結(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。

參考文獻

[1]吳劍威，孔慧芳，唐立新.智能模糊自適應(yīng)PID在化學(xué)反應(yīng)釜溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].計算機與應(yīng)用化學(xué)，2013，30（2）：121-124.

[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 Engineering Journal 143，no.1（2008）：282-292.

[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 （2009）：537-553.

[4]李述清，張勝修，張煜東，等.連續(xù)攪拌反應(yīng)釜過程的閉環(huán)增益成形 PID 控制器設(shè)計[J].計算機應(yīng)用，2011，31（2）：483-484.

作者單位

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