張弘揚(yáng),尤 文,吳立斌
(長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院,吉林 長(zhǎng)春 130012)
本文將內(nèi)??刂茟?yīng)用到萃取釜CO2流量控制過(guò)程之中,克服了擾動(dòng)不可測(cè)的現(xiàn)象,并提高了CO2流量補(bǔ)償系統(tǒng)的穩(wěn)定性,從而達(dá)到了提高收率和節(jié)約能源的目的。
近年來(lái),超臨界萃取技術(shù)發(fā)展迅速,是現(xiàn)代化工行業(yè)的全新分離工藝,并成為了一門(mén)現(xiàn)代化工分離技術(shù)方面的新學(xué)科。通過(guò)控制氣體的壓力和溫度,使萃取劑的密度接近于液體的密度,而黏度接近于氣體的黏度,這種狀態(tài)稱為氣體的超臨界狀態(tài)。這樣就使得萃取劑具有較大的擴(kuò)散系數(shù),較小的黏度且增大了介電常數(shù)。以上特點(diǎn)使得超臨界流體的擴(kuò)散能力增強(qiáng),分離效果提高,超臨界流體的萃取率較傳統(tǒng)萃取劑有了大幅提高[4]。
由于CO2具有易于獲得、價(jià)格低廉、綠色環(huán)保、無(wú)色無(wú)味,萃取后直接氣化分離無(wú)殘留等優(yōu)點(diǎn),故而被廣泛用作超臨界萃取的萃取劑,且CO2的壓力較容易控制,萃取溫度接近室溫。此外,CO2還可通過(guò)增壓泵循環(huán)使用,對(duì)于食品藥品等純凈度要求較高的產(chǎn)品而言,CO2是最理想的萃取劑[5]。超臨界萃取技術(shù)在歐美日等發(fā)達(dá)國(guó)家日漸成熟,并已基本實(shí)現(xiàn)工業(yè)化。
通過(guò)對(duì)超臨界萃取工藝過(guò)程的分析,采用恒壓泵作為CO2輸液泵,在加壓輸送過(guò)程中,液態(tài)CO2被壓縮產(chǎn)生熱量,若不及時(shí)將該熱量和泵運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的熱量排掉,則進(jìn)入泵缸內(nèi)的CO2液體則會(huì)被氣化,使溶劑流量減少,嚴(yán)重干擾流量控制精度。為此需研究流量補(bǔ)償控制算法,抵消甚至消除上述干擾對(duì)系統(tǒng)的影響,提高溶劑流量的控制精度[6]。
研究對(duì)象為HA221-40-11 型超臨界萃取裝置,在超臨界CO2萃取劑進(jìn)入萃取釜之前會(huì)有一部分損失,所以要對(duì)超臨界狀態(tài)的CO2流量進(jìn)行補(bǔ)償。首先用金屬轉(zhuǎn)子流量計(jì)測(cè)量進(jìn)入萃取釜的超臨界狀態(tài)的CO2流量,再經(jīng)流量變送器將信號(hào)送至PLC,由控制策略計(jì)算輸出控制結(jié)果,控制調(diào)節(jié)閥電機(jī),輸入控制電流正比于調(diào)節(jié)閥的開(kāi)合度,由此便可利用輸出的交流電壓來(lái)間接調(diào)控調(diào)節(jié)閥,即可通過(guò)調(diào)節(jié)電壓來(lái)控制流量,從而建立了流量與輸出電壓的關(guān)系[7-9]。流量控制結(jié)構(gòu)如圖1 所示。
圖1 流量控制結(jié)構(gòu)圖
使用直流伺服電機(jī)來(lái)控制調(diào)節(jié)閥的電機(jī),圖2 為直流伺服電機(jī)模型。
圖2 直流伺服電機(jī)模型
其中,R 是電樞電阻;L 是電樞電感;i 是電樞電流;u 是輸入電壓;U'是感應(yīng)電動(dòng)勢(shì);T 是電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩;θ 為電動(dòng)機(jī)的輸出角;B 是一種黏性阻尼系數(shù);J 是轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。根據(jù)基爾霍夫定律有
本研究也存在一些不足,第一主成分涵蓋了商業(yè)、金融、辦公、生活服務(wù)、住宅等信息,除了提取商業(yè)區(qū)之外,還能夠反映居住區(qū)的分布。因?yàn)榫幼^(qū)其實(shí)是公共服務(wù)設(shè)施相對(duì)比較完善的區(qū)域,這與第一主成分表達(dá)的特征相似。合理選擇主成分得分的閾值,將有助于識(shí)別居住區(qū)及其分布特征。還可以嘗試將主成分作為特征變量,對(duì)樣本進(jìn)行聚類或者判別分析,進(jìn)一步識(shí)別功能區(qū)以及城市總體布局,這也是今后主要的研究方向。
根據(jù)牛頓第二定律有
對(duì)上式進(jìn)行拉普拉斯變換得
綜上可得
調(diào)節(jié)閥的開(kāi)合度與直流伺服電機(jī)輸出角度成正比
溶劑流量與開(kāi)合度成正比
則
經(jīng)整理得
綜上得流量與輸入電壓的傳遞函數(shù)為
式中,J=3.23 mg·m2,B=3.51 μN(yùn)·m·s,R=4 Ω,L=2.75 μH,Ki=Ke=0.03(N·m)A,ε=10.8。
內(nèi)??刂剖切滦偷目刂品椒ǎ瑑?nèi)??刂破饔卸喾N優(yōu)點(diǎn),控制系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖3 中的虛線框圖所示。其中內(nèi)模控制器為GIMC(s);受控過(guò)程為Gp(s);過(guò)程模型為Gm(s);擾動(dòng)通道傳遞函數(shù)為D(s)。
圖3 內(nèi)??刂葡到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖
設(shè)虛線框圖中等價(jià)反饋控制器為Gc(s),則
所以圖1 中的輸入輸出關(guān)系可表達(dá)為
綜上各式整理得到系統(tǒng)的閉環(huán)響應(yīng)為
由上式可看出,若無(wú)外界擾動(dòng)且模型足夠精確D(s)=0,Gm(s)=Gp(s)。反饋信號(hào)是零,這表明在輸入已知的情況下,IMC 控制系統(tǒng)具有開(kāi)環(huán)結(jié)構(gòu)的特性。即若過(guò)程和過(guò)程輸入均完全清楚,只需前饋控制,而無(wú)需反饋控制。IMC 控制系統(tǒng)還具有對(duì)偶穩(wěn)定性的特點(diǎn),只需滿足過(guò)程控制Gp(s)與控制器GIMC(s)均穩(wěn)定的條件,便可使IMC 系統(tǒng)內(nèi)部穩(wěn)定。內(nèi)??刂七€具有零穩(wěn)態(tài)偏差特性,所以在設(shè)計(jì)內(nèi)??刂破鲿r(shí)不必考慮積分環(huán)節(jié)了。只需滿足GIMC(s)=Gm(s)的條件,IMC控制器便可達(dá)到理想的控制效果。
內(nèi)??刂破鞯脑O(shè)計(jì)分為將Gm(s)分解成為Gm+(s)和及IMC 控制器兩個(gè)步驟,)是一個(gè)全通濾波器傳遞函數(shù);是穩(wěn)定和不含有預(yù)測(cè)項(xiàng)的傳遞函數(shù)。在設(shè)計(jì)IMC 控制器時(shí),需要在Gm-(s)上加入濾波器,這可增強(qiáng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。即,其中f(s)是低通濾波器,f(s)的作用是使GIMC(s)變?yōu)橛欣怼F渲?,a 是內(nèi)??刂破魑ㄒ恍枰ǖ膮?shù)。
假設(shè)模型匹配,則
由于模型是三階的,故選取r=3。則控制器為
在完成了內(nèi)??刂破鞯脑O(shè)計(jì)后,使用Matlab/Simulink對(duì)控制器進(jìn)行仿真[10-11],使用Simulink 軟件構(gòu)建IMC控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型,并通過(guò)觀察示波器上的仿真曲線,利用反復(fù)試驗(yàn),選擇出合適的a 值,使系統(tǒng)獲得穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)性能。當(dāng)取a=0.1 時(shí),仿真曲線如圖4所示。
圖4 內(nèi)??刂葡到y(tǒng)響應(yīng)曲線1
當(dāng)取a=0.01 時(shí),仿真曲線如圖5 所示。
圖5 內(nèi)??刂葡到y(tǒng)響應(yīng)曲線2
當(dāng)取a=0.001 時(shí),仿真曲線如圖6 所示。
圖6 內(nèi)??刂葡到y(tǒng)響應(yīng)曲線3
綜上分析,可看出當(dāng)取a=0.1 時(shí),調(diào)節(jié)時(shí)間為1 s;當(dāng)取a=0.01 時(shí),調(diào)節(jié)時(shí)間為0.1 s;當(dāng)取a=0.001 時(shí),響應(yīng)曲線發(fā)生超調(diào)。經(jīng)試驗(yàn),得到了a 的最佳取值為0.01,即當(dāng)取a=0.01 時(shí),系統(tǒng)具有最佳的動(dòng)態(tài)性能。
超臨界萃取溶劑流量補(bǔ)償精準(zhǔn)與否直接影響到萃取效果和質(zhì)量,所以對(duì)超臨界萃取溶劑流量進(jìn)行補(bǔ)償意義重大。采用內(nèi)??刂茖?duì)流量調(diào)節(jié)閥進(jìn)行控制,并對(duì)設(shè)計(jì)的IMC 控制系統(tǒng)進(jìn)行了Matlab/Simulink 仿真,仿真結(jié)果表明,該控制器提高了系統(tǒng)的魯棒性和控制精度,且使得溶劑流量補(bǔ)償控制更精確。
[1] TONG S C,LI Y.Adaptive fuzzy output feedback control of MIM nonIine systems with unknown dead—zone inputs[J].IEEE Transaction on Fuzzy Systems,2013,2l(1):134-144.
[2] 劉松,李東海,薛亞麗,等.連續(xù)攪拌反應(yīng)釜系統(tǒng)的非線性魯棒控制[J].化工學(xué)報(bào),2008,59(2):398-404.
[3] TONG S C,LI Y.Adaptive fuzzy output feedback tracking backstepping control of strict-feedback nonIinear systems with unknown dead—zone inputs[J].IEEE Transaction on Fuzzy Systems,2012,20(1):168-180.
[4] 都健,李春妮,陳理.基于虛擬溫度法的間歇過(guò)程換熱網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J].化工學(xué)報(bào),2010,61(12):32-36.
[5] 王樹(shù)青.先進(jìn)控制技術(shù)及應(yīng)用[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2001.
[6] 郭烈錦,馮自平.螺旋管內(nèi)單相液體紊流脈動(dòng)流動(dòng)傳熱[J].化工學(xué)報(bào),2000,51(2):159-164.
[7] 秦俊輝,祝海江,何龍標(biāo).基于虛擬儀器的活塞發(fā)聲校準(zhǔn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].化工學(xué)報(bào),2012,63(9):2926-2930.
[8] CARMEN E VARGAS,MARISA F MENDES,et al.Extract-ion of the essential oil of abaj(Chrysobal-anus icaco)using supercritical CO2[J].The Journal of Supercritical Fluids,2010(54):171-177.
[9] MONICA R,GARCIA R,ELVIS J H,et al.Kinetic study of pilot-scale supercritical CO2extraction of rosemary(Rosmarinus officinalis)leaves[J].The Journal of Supercritical Fluids,2011(55):971-976.
[10]龐中華,崔紅.系統(tǒng)辯識(shí)與自適應(yīng)控制Matlab 仿真[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2009.
[11]夏瑋,李朝暉,常春藤.Matlab 控制系統(tǒng)仿真與實(shí)例詳解[M].北京:人民郵電出版社,2008.