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化工反應(yīng)釜的溫度控制研究進展

2022-08-16 02:51張江濤姚汭成張勝廣付亦文肖晶峰
化工自動化及儀表 2022年4期
關(guān)鍵詞:反應(yīng)釜溫度控制模糊控制

張江濤 姚汭成 張勝廣 劉 洋 付亦文 肖晶峰

(長沙礦冶研究院有限責(zé)任公司)

在實際的化工生產(chǎn)中,反應(yīng)釜溫度控制性能的好壞影響著所生產(chǎn)產(chǎn)品的品質(zhì),關(guān)乎著生產(chǎn)效率,更影響著化工生產(chǎn)過程的安全[1]。反應(yīng)釜溫度控制具有強烈的非線性、時變性、遲滯性、熱慣性及反應(yīng)機理復(fù)雜等控制難點,且反應(yīng)釜生產(chǎn)工況參數(shù)不斷發(fā)生改變,難以建立精確的數(shù)學(xué)控制模型。 常規(guī)的控制方法受限于對精確受控模型的依賴,用于反應(yīng)釜溫度控制時往往難以取得理想的控制效果,由于當前化工生產(chǎn)對產(chǎn)品生產(chǎn)品質(zhì)的要求越來越高,而反應(yīng)釜溫度控制卻未能較好地滿足生產(chǎn)要求,因此為了改善反應(yīng)釜的溫度控制效果,提高生產(chǎn)產(chǎn)品品質(zhì),需要對反應(yīng)釜溫度控制方法進行深度研究。

1 反應(yīng)釜介紹

反應(yīng)釜是化工生產(chǎn)領(lǐng)域內(nèi)一種常見的反應(yīng)容器。 按照攪拌模式,反應(yīng)釜主要可分為兩類:間斷攪拌反應(yīng)釜和連續(xù)攪拌反應(yīng)釜[2]。其中,連續(xù)攪拌反應(yīng)釜因為具有可進行多相反應(yīng)、持續(xù)攪拌可保持釜內(nèi)濃度等參數(shù)均勻、 生產(chǎn)一致性好的特性,被廣泛應(yīng)用在實際化工生產(chǎn)中[3]。連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的結(jié)構(gòu)如圖1 所示[4]。 連續(xù)攪拌反應(yīng)釜內(nèi)安裝有電加熱棒,釜內(nèi)壁盤繞著多圈盤管,盤管中可切換通入冷/熱水, 釜內(nèi)壁和外壁之間設(shè)有夾套,夾套內(nèi)可通入導(dǎo)熱介質(zhì),如導(dǎo)熱油、蒸汽等,可以起到保溫調(diào)節(jié)的作用。

圖1 反應(yīng)釜結(jié)構(gòu)簡圖

連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的溫度控制是指保持反應(yīng)釜內(nèi)始終處于化工生產(chǎn)所需的反應(yīng)溫度[5]。 根據(jù)需要, 可向釜內(nèi)壁盤繞的盤管中通入冷/熱水,同時輔以電加熱棒的通斷電輔助加熱操作,加上夾套的保溫作用, 以此來實現(xiàn)對反應(yīng)釜的溫度控制。

在反應(yīng)釜中進行的實際生產(chǎn)化學(xué)反應(yīng)往往是比較復(fù)雜的[6],既有物料的相變過程,又有相對應(yīng)的熱量得失變化過程, 隨著反應(yīng)的持續(xù)進行,在不同的階段,反應(yīng)釜內(nèi)的產(chǎn)物形態(tài)也在不斷地變化,隨之帶來的影響就是傳熱系數(shù)會不斷隨著產(chǎn)物形態(tài)變化而無規(guī)律改變, 加上攪拌機、冷/熱水,還有一些外接設(shè)備需要與之聯(lián)鎖控制等其他因素的干擾,這就使得反應(yīng)釜內(nèi)的溫度控制較為復(fù)雜[7],如在反應(yīng)釜溫度控制的降溫過程中,降溫速率就很難控制,如果降溫速率過快,會使反應(yīng)釜內(nèi)化學(xué)反應(yīng)變得遲緩?fù)?,產(chǎn)生“釜僵”現(xiàn)象;但若降溫速率不夠,不能及時、迅速地把反應(yīng)釜內(nèi)的反應(yīng)熱移除, 反應(yīng)釜內(nèi)產(chǎn)熱持續(xù)大于散熱,就會使得反應(yīng)釜內(nèi)的溫度飛速飆升, 存在發(fā)生“聚爆”的風(fēng)險[8]。“釜僵”會使得生產(chǎn)效率下降,產(chǎn)品品質(zhì)變差,而“聚爆”則可能會有爆炸和火災(zāi)風(fēng)險, 給生產(chǎn)現(xiàn)場的操作工人的生命帶來威脅,嚴重影響生產(chǎn)安全[9]。 因此,近年來,對于連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度控制的研究逐漸成為一個具有挑戰(zhàn)性的熱點課題。

2 化工反應(yīng)釜的溫度控制方法

主流的溫度控制方法有PID 優(yōu)化控制、模糊控制、預(yù)測控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。

2.1 PID 優(yōu)化控制

PID 控制是最早被提出并廣泛應(yīng)用在工業(yè)生產(chǎn)過程中的控制方法之一,它的優(yōu)點是控制方法簡單、效果穩(wěn)定,最適合應(yīng)用在線性、易于建立準確數(shù)學(xué)模型的確定性系統(tǒng)中。 它也是在反應(yīng)釜控制中應(yīng)用最多的方法之一,只需要不斷調(diào)整P、I、D 這3 個參數(shù)值,便可實現(xiàn)相應(yīng)的控制[10]。

然而, 傳統(tǒng)PID 控制也有明顯的局限性,它的參數(shù)調(diào)整過程較為耗時、繁瑣,且不能實時動態(tài)調(diào)參,影響了其控制效率。 因此,傳統(tǒng)PID 還需進一步改進優(yōu)化。

近年來,一些學(xué)者對于改進PID 控制用于連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度控制方面進行了一些研究。DEEPA S N 和JAYALAKSHMI N Y 提出了一種新的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)控制方法,用確定性灰狼優(yōu)化算法(DGWO)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,并用模糊推理(Mamdani)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)輸入,使用小波激活函數(shù)縮短網(wǎng)絡(luò)模型的計算時間和參數(shù)選擇的隨機性,該方法顯著減小了連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度控制的動 態(tài) 響 應(yīng) 時 間、 穩(wěn) 態(tài) 誤 差 和 超 調(diào) 量[11]。BARANILINGESAN I 設(shè)計了一個用于控制連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度的Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法,使用混合DPSO-DGSA 群體智能優(yōu)化算法對控制器參數(shù)進行優(yōu)化,該方法可顯著減小溫度控制的積分平方誤差,提高控制的精確性[12]。 NEDUMAL P等提出了一種基于改進混合人工蜂群算法(HMABC)優(yōu)化的連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度控制方法,通過改進的遺傳算法(MGA)優(yōu)化了偵察蜂對蜜源的選擇,在更少的循環(huán)周期內(nèi)可達到更小的損失函數(shù)值,性能比傳統(tǒng)的人工蜂群算法(ABC)和非線性PID 控制方法更加優(yōu)越[13]。SRIVASTAVA V 和SRIVASTAVA S 將粒子群優(yōu)化算法(PSO)和基于教師學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法(TLBO)應(yīng)用在連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度控制中, 優(yōu)化了控制器參數(shù)選擇,可明顯減小控制中的溫度波動,在3 次迭代中將均方誤差減小到0.015 547,改善了傳統(tǒng)PID 控制存 在 的 非 線 性 問 題[14]。 KHANDUJA N 和BHUSHAN B 提出了一種新的利用混沌物質(zhì)搜索和基于精英對抗學(xué)習(xí)的FOPID 混合元啟發(fā)式優(yōu)化算法,用于連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的溫度控制,與傳統(tǒng)控制相比, 該方法探索和開發(fā)性能相對平衡,收斂速度更快,表現(xiàn)出更佳的瞬態(tài)控制性能[15]。

2.2 模糊控制

1965 年美國著名的控制領(lǐng)域?qū)<襔ADEN L A 首次提出模糊控制的理論,針對實際生產(chǎn)過程中存在的非線性、難以直接建立數(shù)學(xué)模型且無法用傳統(tǒng)的控制方法進行簡單控制的復(fù)雜系統(tǒng)。 此時,可以提取一些控制專家或者生產(chǎn)工人長期以來在生產(chǎn)現(xiàn)場積累的可以成功調(diào)控的相關(guān)豐富經(jīng)驗,借鑒這些經(jīng)驗往往可以取得相對不錯的控制效果。 可以通過一些方法,將這些寶貴的現(xiàn)場控制經(jīng)驗?zāi)毧偨Y(jié)為一些通用的規(guī)則,使得被控對象有一個模糊的模型,以整合出的規(guī)則為依據(jù)設(shè)計出模糊控制器。 如以溫度偏差e 和溫度偏差變化率ec 為輸入,將輸入“模糊化”并輸入到模糊推理機進行模糊推理, 之后再進行 “解模糊”操作, 得出控制作用量u, 并將其作用到被控對象上,完成模糊控制的整個流程,實現(xiàn)智能溫度控制的目的[16]。

近年來,已有部分學(xué)者對模糊控制應(yīng)用在連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的溫度控制上進行了相關(guān)探索。 魏小宇和鄭晟將模糊控制和比例加權(quán)PID 結(jié)合,在模糊控制規(guī)則的基礎(chǔ)上調(diào)節(jié)比例權(quán)重,改善了傳統(tǒng)PID 控制反應(yīng)釜溫度存在的跟隨性弱和滯后性強的問題[17]。 龔育林結(jié)合傳統(tǒng)PID、模糊控制、相關(guān)專家經(jīng)驗設(shè)計了二維模糊自適應(yīng)控制系統(tǒng),可以實時在線自整定控制參數(shù),提高了反應(yīng)釜溫度控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度,增強了系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性[18]。

2.3 預(yù)測控制

預(yù)測控制指模型預(yù)測控制(Model Predictive Control,MPC)[19],主要可概括為基于模型的預(yù)測、反饋矯正及滾動優(yōu)化等幾個基本環(huán)節(jié)。 通過熱量守恒、物料守恒等原理進行連續(xù)攪拌反應(yīng)釜機理建模,得到其非線性一階時滯數(shù)學(xué)模型,再利用MPC 控制方法,將模型線性化處理,利用滾動優(yōu)化和反饋校正來持續(xù)優(yōu)化預(yù)測輸出,繼而得到較好的溫度預(yù)測控制效果。

近年來,部分學(xué)者在將預(yù)測控制方法應(yīng)用在連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的溫度控制方面進行了一些嘗試,并已取得了相對不錯的效果。 SHAKERI E 等提出了一種智能隨機模型預(yù)測方法,該方法基于Fokker-Planck 觀測器建立滾動優(yōu)化模型預(yù)測控制(RH-MPC),利用路徑積分法(PIM)和粒子群算法(PSO)來求解Fokker-Planck 方程得出控制律,從而控制連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的溫度,強調(diào)對控制過程中的隨機性的研究可以實現(xiàn)反應(yīng)釜的溫度和濃度的聯(lián)合最優(yōu)控制[20]。 SHI H 等針對具有不確定性和未知干擾的離散連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的溫度控制系統(tǒng), 提出了一種時滯-區(qū)間魯棒約束模型預(yù)測控制方法,利用離散系統(tǒng)的動態(tài)特性、時滯信息擴展了狀態(tài)空間,系統(tǒng)變量和誤差可獨立進行調(diào)節(jié),給予了更大的控制自由度,從而有了更好的跟蹤和抗擾性能[21]。

AGUILAR-LóPEZ R 等提出了一種以反應(yīng)釜溫度/夾套溫度和產(chǎn)量/輸入質(zhì)量流量為控制對象的雙輸入雙輸出(TITO)預(yù)測控制策略[22]。 將最優(yōu)控制器與不確定性預(yù)估器耦合, 得出基于歐拉-拉格朗日框架的最優(yōu)控制策略,該溫度調(diào)節(jié)方案比開環(huán)控制提高了40%的反應(yīng)器生產(chǎn)率,溫度調(diào)節(jié)達到最優(yōu)控制后的生產(chǎn)率提高了32.15%。

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是一種新型的控制策略。 對于不易建模且非線性較強的控制對象,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制有著天生的優(yōu)勢。 它不需要建立精確的系統(tǒng)模型,且經(jīng)過訓(xùn)練,可以在線學(xué)習(xí)、自主地進行參數(shù)的動態(tài)優(yōu)化調(diào)整, 從而可以獲得較好的控制效果。徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的分支之一, 由于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅具有較快的自學(xué)習(xí)速度和優(yōu)秀的局部逼近能力,它還具有原理簡單、容易在工程上應(yīng)用、有一定自適應(yīng)性的優(yōu)勢,因此在工業(yè)控制技術(shù)中得到了廣泛的應(yīng)用[23]。

RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是一種以徑向基函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核函數(shù),并選取某種參數(shù)調(diào)整法(如梯度下降法) 進行參數(shù)在線優(yōu)化的控制方法[24],它是一種包含輸入層、隱藏層和輸出層3 類層級的前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),其中隱藏層的神經(jīng)元數(shù)目根據(jù)所控制的對象實際需要來確定。 第1 層為輸入層,由網(wǎng)絡(luò)與外界連接的信號神經(jīng)元組成,具體神經(jīng)元數(shù)目由輸入信號的維數(shù)決定。 中間層為隱藏層,隱藏層神經(jīng)元是一種中心點徑向?qū)ΨQ衰減的非負非線性函數(shù),且是局部分布的。 輸入層到隱藏層的變換是非線性的。 第3 層為輸出層,輸出層是網(wǎng)絡(luò)對輸入做出的響應(yīng),隱藏層到輸出層的變換是線性的。

近年來,將RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制應(yīng)用在連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的溫度控制中[25]已經(jīng)有了一些研究。BAHITA M 和BELARBI K 基于一階超前T-S 模糊模型,采用k-means 算法調(diào)整RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的徑向基函數(shù)中心值, 該方案能夠快速消除擾動,實現(xiàn)對高度非線性的反應(yīng)釜溫度的自適應(yīng)穩(wěn)定控制,有助于減少化學(xué)廢物的產(chǎn)生[26]。 XU F X 等提出了一種基于U 模型的RBF 與PD 結(jié)合的復(fù)合控制方法,融合了PD 控制的穩(wěn)定性和RBF 可任意精度逼近非線性函數(shù)的特性,可以實現(xiàn)對非線性對象(如連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度)的精確動態(tài)控制,該控制結(jié)構(gòu)設(shè)計先進,提高了控制信號的平滑度,減少了不必要的機械損耗,延長了設(shè)備壽命[27]。

3 結(jié)論和展望

化工反應(yīng)釜本身具有大容積、 大壁厚的特點,在反應(yīng)釜內(nèi)部進行的實際生產(chǎn)化學(xué)反應(yīng)往往是比較復(fù)雜的,再加上冷/熱水、外接設(shè)備等其他外部因素的干擾,使得對反應(yīng)釜溫度的控制存在比較強的時變性、滯后性、非線性及建模難等問題。 傳統(tǒng)的PID 控制原理簡單、易于實現(xiàn)、需要依賴精確的數(shù)學(xué)模型,但直接用于機理復(fù)雜、難以建立精確模型的反應(yīng)釜溫度控制效果欠佳。 模糊控制基于實際生產(chǎn)中總結(jié)出的經(jīng)驗、規(guī)律來制定模糊規(guī)則,進行模糊推理,可適當?shù)挚垢蓴_和適應(yīng)參數(shù)波動,但是基于偏差和偏差變化率作為輸入,存在控制精度不高、穩(wěn)態(tài)誤差較大及調(diào)節(jié)時間較慢等問題。 預(yù)測控制對模型精度要求低、動態(tài)優(yōu)化性能較好,但是存在理論分析復(fù)雜、控制律求解不易及控制穩(wěn)定性不強等問題。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制不需要建立精確數(shù)學(xué)模型,可以在線進行自學(xué)習(xí)優(yōu)化,但是存在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選取不易、可解釋性不強及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定等問題。 因此,難以只用某種單一的控制方法來實現(xiàn)對于連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度的精確控制。

在未來,需要將幾種控制方法的優(yōu)勢充分結(jié)合起來,如結(jié)合智能優(yōu)化算法的參數(shù)自尋優(yōu)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)、預(yù)測控制的動態(tài)滾動優(yōu)化及模糊控制的無模型優(yōu)勢等,設(shè)計出性能更優(yōu)的連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度綜合控制方法,這將是未來連續(xù)攪拌反應(yīng)釜溫度控制課題的研究熱點方向。

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