CN101881964B - 一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统及方法 - Google Patents
一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101881964B CN101881964B CN2010102137513A CN201010213751A CN101881964B CN 101881964 B CN101881964 B CN 101881964B CN 2010102137513 A CN2010102137513 A CN 2010102137513A CN 201010213751 A CN201010213751 A CN 201010213751A CN 101881964 B CN101881964 B CN 101881964B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- centerdot
- sampling instant
- alpha
- thermally coupled
- column plate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000004821 distillation Methods 0.000 title claims abstract description 69
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 title claims abstract description 26
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 105
- 239000007791 liquid phase Substances 0.000 claims description 63
- 239000000470 constituent Substances 0.000 claims description 45
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 claims description 39
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 18
- 239000012071 phase Substances 0.000 claims description 18
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 10
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 claims description 10
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 8
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 8
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 8
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 6
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 6
- 238000009834 vaporization Methods 0.000 claims description 6
- 230000008016 vaporization Effects 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 3
- 230000001629 suppression Effects 0.000 abstract 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 2
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000001311 chemical methods and process Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
- Vaporization, Distillation, Condensation, Sublimation, And Cold Traps (AREA)
Abstract
一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统,包括与内部热耦合精馏塔直接连接的现场智能仪表和DCS系统,所述DCS系统包括存储装置、控制站和上位机,所述现场智能仪表与存储装置、控制站和上位机相连,所述的上位机包括用以计算输出内部热耦合精馏塔控制变量值的高纯自适应非线性控制器,所述高纯自适应非线性控制器包括组分推断模块、模型参数自适应校正模块和自适应高纯控制律求解模块。本发明也提供了一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制方法。本发明提供的控制系统及方法能够很好地处理高纯内部热耦合精馏塔的强非线性特征,具有高效的在线运算速度,并具有非常好的伺服跟踪控制效果,干扰抑制效果。
Description
技术领域
本发明涉及精馏节能控制系统与方法设计问题,尤其提出了一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统及方法。
背景技术
精馏过程是化工过程中的一种核心过程,精馏塔是其中的一个关键单元。长久以来,精馏塔因为高耗能,低能效的问题成为国际精馏领域研究的焦点。目前针对精馏过程的能耗问题主要有两方面的解决方案:一种设计新型结构,利用热量耦合实现能量重复利用达到节能目的,一种设计高效精馏过程控制策略,提高产品生产质量减少废料从而达到节能目的。尽管有较多实验研究证明内部热耦合精馏塔能够显著提高能源利用率,但是由于内部热耦合精馏塔的精馏段与提馏段之间存在极强的耦合性且该塔具有十分复杂的强非线性,该塔的控制策略设计显得尤为困难。
传统的PID,内膜控制方案等已经不能满足要求,在内部热耦合高纯精馏过程控制当中,这些方案已经很难使精馏过程稳定。而基于线性辨识模型的预测控制方案只能工作在稳态工作点附近,稍微增大干扰幅度,或者设定值阶跃变化系统控制质量则出现明显下降。实现内部热耦合精馏塔的有效高纯控制方案对于该高效节能过程具有十分重要的意义。
发明内容
为了克服现有的内部热耦合精馏塔的控制方法的抑制干扰能力差、控制效果差的不足,本发明提供一种抑制干扰能力良好、控制效果好的内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统及方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统,包括与内部热耦合精馏塔直接连接的现场智能仪表和DCS系统,所述DCS系统包括存储装置、控制站和上位机,所述现场智能仪表与存储装置、控制站和上位机相连;所述的上位机包括用以计算输出内部热耦合精馏塔控制变量值的高纯自适应非线性控制器,所述高纯自适应非线性控制器包括:
组分推断模块,用以从现场智能仪表获取温度,压强数据,计算内部热耦合精馏塔各块塔板的组分浓度,并将组分浓度计算结果存储在历史数据库当中,采用式(1)(2)得到:
其中,k为当前采样时刻,下脚标i为塔板编号,1为塔顶编号,f为进料板编号,n为塔底编号,Xi(k)为k采样时刻第i块塔板的液相轻组分浓度,Pr(k)为k采样时刻精馏段压强、Ps提馏段压强,Ti(k)为k采样时刻第i块塔板的温度,α为相对挥发度,a、b、c为安东尼常数;
模型参数自适应校正模块,用以实现模型参数的在线更新,在线拟合模型函数如下:
自适应高纯控制律求解模块,用以根据当前组分浓度数据,参考轨迹和当前时刻操作变量值求取当前的控制变量的理想改变值,采用式(5)-(14)得到:
V1(k)=F(1-q(k)-Δq(k)×t)(7)
Ln(k)=F(q(k)+Δq(k)×t) (8)
Vf(k)=V1(k)+Lf-1(k) (10)
其中,k为当前采样时刻,t为采样周期,Xi(k)、Yi(k)分别为k采样时刻第i块塔板的液相轻组分浓度和汽相轻组分浓度,Qi(k)为第i块塔板之间的热耦合量,UA为传热速率,Xi+f-1(k)为k采样时刻第i+f-1块塔板液相轻组分浓度,q(k)为k采样时刻进料热状况,Pr(k)为k采样时刻精馏段压强,F为进料流率,Zf为进料组分浓度,V1(k)、V2(k)、Vn(k)分别为k采样时刻塔顶、第2块塔板和塔底的汽相流率,L1(k)、Lf-1(k)、Ln-1(k)、Ln(k)分别为k采样时刻塔顶、第f-块塔板、第n-1块塔板和塔底的液相流率,H为持液量,λ为汽化潜热,Y*、X*分别为Y、X的设定值,X1(k)、Xn-1(k)、Xn(k)分别为k采样时刻塔顶、第n-1块塔板和塔底的液相轻组分浓度,Y1(k)、Y2(k)、Yn(k)分别为k采样时刻塔顶、第2块塔板和塔底的汽相轻组分浓度,K1,K2,K3,K4为控制律参数,Sr *,Ss *分别为精馏段提馏段拐点参考轨迹,Sr(k)、Sr(i)分别为k和i采样时刻内部热耦合精馏塔精馏段液相组分浓度分布的位置,Ss(k)、Ss(i)分别为k和i采样时刻内部热耦合精馏塔提馏段液相组分浓度分布的位置,Δq(k)、ΔPr(k)分别为当前时刻内部热耦合精馏塔控制变量即进料热状况和精馏段压强的当前理想改变值。
作为优选的一种方案:所述的上位机还包括人机界面模块,用于设定采样周期t,控制律参数K1,K2,K3,K4和塔顶塔底液相轻组分浓度设定值Y1 *,Xn *,并显示控制器的输出曲线和被控变量即塔顶塔底液相轻组分浓度的记录曲线。
一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制方法,所述的控制方法包括以下步骤:
1)确定采样周期t,并将t值,相对挥发度α,提馏段压强Ps,安东尼常数a、b、c、保存在历史数据库当中;
2)设定控制律参数K1,K2,K3,K4和塔顶塔底产品浓度设定值Y1 *,Xn *;
3)从现场智能仪表获取k采样时刻精馏段压强Pr和提馏段压强Ps,以及各塔板温度Ti,计算液相轻组分浓度值,采用式(1)(2)得到:
其中,k为当前采样时刻,下脚标i为塔板编号,1为塔顶编号,f为进料板编号,n为塔底编号,Xi(k)为k采样时刻第i块塔板的液相轻组分浓度,Pr(k)为k采样时刻精馏段压强、Ps提馏段压强,Ti(k)为k采样时刻第i块塔板的温度,α为相对挥发度,a、b、c为安东尼常数;
4)用历史数据库中组分推断模块计算出的组分浓度数据,在线校正模块实现模型参数,拟合模型函数如下::
5)根据当前组分浓度数据,模型函数和当前时刻操作变量值求取当前的控制变量的理想改变值,采用式(5)-(14)得到
V1(k)=F(1-q(k)-Δq(k)×t)(7)
Ln(k)=F(q(k)+Δq(k)×t)(8)
Vf(k)=V1(k)+Lf-1(k)(10)
其中,k为当前采样时刻,t为采样周期,Xi(k)、Yi(k)分别为k采样时刻第i块塔板的液相轻组分浓度和汽相轻组分浓度,Qi(k)为第i块塔板之间的热耦合量,UA为传热速率,Xi+f-1(k)为k采样时刻第i+f-1块塔板液相轻组分浓度,q(k)为k采样时刻进料热状况,Pr(k)为k采样时刻精馏段压强,F为进料流率,Zf为进料组分浓度,V1(k)、V2(k)、Vn(k)分别为k采样时刻塔顶、第2块塔板和塔底的汽相流率,L1(k)、Lf-1(k)、Ln-1(k)、Ln(k)分别为k采样时刻塔顶、第f-块塔板、第n-1块塔板和塔底的液相流率,H为持液量,λ为汽化潜热,Y*、X*分别为Y、X的设定值,X1(k)、Xn-1(k)、Xn(k)分别为k采样时刻塔顶、第n-1块塔板和塔底的液相轻组分浓度,Y1(k)、Y2(k)、Yn(k)分别为k采样时刻塔顶、第2块塔板和塔底的汽相轻组分浓度,K1,K2,K3,K4为控制律参数,Sr *,Ss *分别为精馏段提馏段拐点参考轨迹,Sr(k)、Sr(i)分别为k和i采样时刻内部热耦合精馏塔精馏段液相组分浓度分布的位置,Ss(k)、Ss(i)分别为k和i采样时刻内部热耦合精馏塔提馏段液相组分浓度分布的位置,Δq(k)、ΔPr(k)分别为当前时刻内部热耦合精馏塔控制变量即进料热状况和精馏段压强的当前理想改变值;
6)将当前时刻内部热耦合精馏塔控制变量即进料热状况和精馏段压强的当前理想改变值Δq(k),ΔPr(k)输送给DCS系统中的控制站,调整内部热耦合精馏塔的进料热状况值和精馏段压强值;
进一步,所述历史数据库为DCS系统的存储装置,控制站读取历史数据库,显示内部热耦合精馏塔工作过程状态。
本发明的有益效果主要表现在:1.高纯自适应非线性控制方案建立在高精度非线性模型基础上,能够及时抑制干扰作用;2.控制方案较好地处理了耦合问题,能够快速准确地跟踪设定值变化。
附图说明
图1是本发明所提出的内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统的结构图。
图2是上位机控制器实现方法的原理图。
具体实施方式
下面根据附图具体说明本发明。
实施例1
参照图1,图2,一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统,控制系统包括与内部热耦合精馏塔直接连接的现场智能仪表2和DCS系统13,所述DCS系统13包括存储装置4、控制站5和上位机6,所述现场智能仪表2与存储装置4、控制站5和上位机6通过现场总线和数据接口3依次相连;所述的智能仪表用以实现检测模块7的功能即检测得到内部热耦合精馏塔的温度、压强数据,所述的数据接口用以实现I/O模块8的功能即数据的输入输出,所述的上位机包括用以计算输出内部热耦合精馏塔控制变量值的高纯自适应非线性控制器,所述高纯度自适应非线性控制器包括组分推断模块9、模型参数自适应校正模块10和自适应高纯控制律求解模块11;
组分推断模块9,用以从现场智能仪表获取温度,压强数据,计算内部热耦合精馏塔各块塔板的组分浓度,并将组分浓度计算结果存储在历史数据库当中,采用式(1)(2)得到:
其中,k为当前采样时刻,下脚标i为塔板编号,1为塔顶编号,f为进料板编号,n为塔底编号,Xi(k)为k采样时刻第i块塔板的液相轻组分浓度,Pr(k)为k采样时刻精馏段压强、Ps提馏段压强,Ti(k)为k采样时刻第i块塔板的温度,α为相对挥发度,a、b、c为安东尼(Antonie)常数。
模型参数自适应校正模块10,实现模型参数的在线更新,在线拟合模型函数如下:
自适应高纯控制律求解模块11,根据当前组分浓度数据,参考轨迹和当前时刻操作变量值求取当前的控制变量的理想改变值,采用式(5)-(14)得到
V1(k)=F(1-q(k)-Δq(k)×t)(7)
Ln(k)=F(q(k)+Δq(k)×t) (8)
Vf(k)=V1(k)+Lf-1(k) (10)
其中,k为当前采样时刻,t为采样周期,Xi(k)、Yi(k)分别为k采样时刻第i块塔板的液相轻组分浓度和汽相轻组分浓度,Qi(k)为第i块塔板之间的热耦合量,UA为传热速率,Xi+f-1(k)为k采样时刻第i+f-1块塔板液相轻组分浓度,q(k)为k采样时刻进料热状况,Pr(k)为k采样时刻精馏段压强,F为进料流率,Zf为进料组分浓度,V1(k)、V2(k)、Vn(k)分别为k采样时刻塔顶、第2块塔板和塔底的汽相流率,L1(k)、Lf-1(k)、Ln-1(k)、Ln(k)分别为k采样时刻塔顶、第f-块塔板、第n-1块塔板和塔底的液相流率,H为持液量,λ为汽化潜热,Y*、X*分别为Y、X的设定值,X1(k)、Xn-1(k)、Xn(k)分别为k采样时刻塔顶、第n-1块塔板和塔底的液相轻组分浓度,Y1(k)、Y2(k)、Yn(k)分别为k采样时刻塔顶、第2块塔板和塔底的汽相轻组分浓度,K1,K2,K3,K4为控制律参数,K1,K3∈[2,200],K2,k4∈[0.01,1],根据具体操作对象特性具体调节,Sr *,Ss *分别为精馏段提馏段拐点参考轨迹,Sr(k)、Sr(i)分别为k和i采样时刻内部热耦合精馏塔精馏段液相组分浓度分布的位置,Ss(k)、Ss(i)分别为k和i采样时刻内部热耦合精馏塔提馏段液相组分浓度分布的位置,Δq(k)、ΔPr(k)分别为当前时刻内部热耦合精馏塔控制变量即进料热状况和精馏段压强的当前理想改变值。
所述的上位机还包括人机界面模块12,用于设定采样周期t,控制律参数K1,K2,K3,K4和塔顶塔底液相轻组分浓度设定值Y1 *,Xn *,并显示控制器的输出曲线和被控变量即塔顶塔底液相轻组分浓度的记录曲线。
实施例2
参照图1和图2,一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制方法,所述的控制方法包括以下步骤:
1)确定采样周期t,并将t值,相对挥发度α,提馏段压强Ps,安东尼(Antonie)常数a、b、c、保存在历史数据库当中;
2)设定控制律参数K1,K2,K3,K4和塔顶塔底产品浓度设定值Y1 *,Xn *;
3)从智能仪表获取k采样时刻精馏段压强Pr和提馏段压强Ps,以及各塔板温度Ti,计算液相轻组分浓度值,采用式(1)(2)得到:
其中,k为当前采样时刻,下脚标i为塔板编号,1为塔顶编号,f为进料板编号,n为塔底编号,Xi(k)为k采样时刻第i块塔板的液相轻组分浓度,Pr(k)为k采样时刻精馏段压强、Ps提馏段压强,Ti(k)为k采样时刻第i块塔板的温度,α为相对挥发度,a、b、c为安东尼(Antonie)常数;
4)用历史数据库中组分推断模块计算出的组分浓度数据,在线拟合模型函数如下:
其中,为第i块塔板处液相组分浓度预估浓度,Xmin,r、Xmax,r、kr、Xmin,s、Xmax,s、ks为拟合参数,Sr、Ss分别为内部热耦合精馏塔精馏段,提馏段液相组分浓度分布的位置。
5)控制律求解,采用式(5)-(14)得到
V1(k)=F(1-q(k)-Δq(k)×t)(7)
Ln(k)=F(q(k)+Δq(k)×t) (8)
Vf(k)=V1(k)+Lf-1(k) (10)
其中,k为当前采样时刻,t为采样周期,Xi(k)、Yi(k)分别为k采样时刻第i块塔板的液相轻组分浓度和汽相轻组分浓度,Qi(k)为第i块塔板之间的热耦合量,UA为传热速率,Xi+f-1(k)为k采样时刻第i+f-1块塔板液相轻组分浓度,q(k)为k采样时刻进料热状况,Pr(k)为k采样时刻精馏段压强,F为进料流率,Zf为进料组分浓度,V1(k)、V2(k)、Vn(k)分别为k采样时刻塔顶、第2块塔板和塔底的汽相流率,L1(k)、Lf-1(k)、Ln-1(k)、Ln(k)分别为k采样时刻塔顶、第f-1块塔板、第n-1块塔板和塔底的液相流率,H为持液量,λ为汽化潜热,Y*、X*分别为Y、X的设定值,X1(k)、Xn-1(k)、Xn(k)分别为k采样时刻塔顶、第n-1块塔板和塔底的液相轻组分浓度,Y1(k)、Y2(k)、Yn(k)分别为k采样时刻塔顶、第2块塔板和塔底的汽相轻组分浓度,K1,K2,K3,K4为控制律参数,K1,K3∈[2,200],K2,K4∈[0.01,1],根据具体操作对象特性具体调节,Sr *,Ss *分别为精馏段提馏段拐点参考轨迹,Sr(k)、Sr(i)分别为k和i采样时刻内部热耦合精馏塔精馏段液相组分浓度分布的位置,Ss(k)、Ss(i)分别为k和i采样时刻内部热耦合精馏塔提馏段液相组分浓度分布的位置,Δq(k)、ΔPr(k)分别为当前时刻内部热耦合精馏塔控制变量即进料热状况和精馏段压强的当前理想改变值;
6)将当前时刻内部热耦合精馏塔控制变量即进料热状况和精馏段压强的当前理想改变值Δq(k),ΔPr(k)输送给DCS系统中的控制站,调整内部热耦合精馏塔的进料热状况值和精馏段压强值。
所述的历史数据库为DCS系统中的存储装置,所述的DCS系统包括数据接口、存储装置和控制站,其中,控制站可以读取历史数据库,显示内部热耦合精馏塔工作过程状态。
上述实施例用来解释说明本发明,而不是对本发明进行限制,在本发明的精神和权利要求的保护范围内,对本发明作出的任何修改和改变,都落入本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统,包括与内部热耦合精馏塔直接连接的现场智能仪表和DCS系统,所述DCS系统包括存储装置、控制站和上位机,所述现场智能仪表与存储装置、控制站和上位机相连;其特征在于:所述的上位机包括用以计算输出内部热耦合精馏塔控制变量值的高纯自适应非线性控制器,所述高纯自适应非线性控制器包括:
组分推断模块,用以从现场智能仪表获取温度,压强数据,计算内部热耦合精馏塔各块塔板的组分浓度,并将组分浓度计算结果存储在历史数据库当中,采用式(1)(2)得到:
其中,k为当前采样时刻,下脚标i为塔板编号,1为塔顶编号,f为进料板编号,n为塔底编号,Xi(k)为k采样时刻第i块塔板的液相轻组分浓度,Pr(k)为k采样时刻精馏段压强、Ps提馏段压强,Ti(k)为k采样时刻第i块塔板的温度,α为相对挥发度,a、b、c为安东尼常数;
模型参数自适应校正模块,用以实现模型参数的在线更新,在线拟合模型函数如下:
自适应高纯控制律求解模块,用以根据当前组分浓度数据,参考轨迹和当前时刻操作变量值求取当前的控制变量的理想改变值,采用式(5)-(14)得到:
i=1,2,……,f-1 (6)
V1(k)=F(1-q(k)-Δq(k)×t) (7)
Ln(k)=F(q(k)+Δq(k)×t) (8)
Vf(k)=V1(k)+Lf-1(k) (10)
其中,k为当前采样时刻,t为采样周期,Xi(k)、Yi(k)分别为k采样时刻第i块塔板的液相轻组分浓度和汽相轻组分浓度,Qi(k)为第i块塔板之间的热耦合量,UA为传热速率,Xi+f-1(k)为k采样时刻第i+f-1块塔板液相轻组分浓度,q(k)为k采样时刻进料热状况,Pr(k)为k采样时刻精馏段压强,F为进料流率,Zf为进料组分浓度,V1(k)、V2(k)、Vn(k)分别为k采样时刻塔顶、第2块塔板和塔底的汽相流率,L1(k)、Lf-1(k)、Ln-1(k)、Ln(k)分别为k采样时刻塔顶、第f-块塔板、第n-1块塔板和塔底的液相流率,H为持液量,λ为汽化潜热,Y*、X*分别为Y、X的设定值,X1(k)、Xn-1(k)、Xn(k)分别为k采样时刻塔顶、第n-1块塔板和塔底的液相轻组分浓度,Y1(k)、Y2(k)、Tn(k)分别为k采样时刻塔顶、第2块塔板和塔底的汽相轻组分浓度,K1,K2,K3,K4为控制律参数,Sr *,Ss *分别为精馏段提馏段拐点参考轨迹,Sr(k)、Sr(i)分别为k和i采样时刻内部热耦合精馏塔精馏段液相组分浓度分布的位置,Ss(k)、Ss(i)分别为k和i采样时刻内部热耦合精馏塔提馏段液相组分浓度分布的位置,Δq(k)、ΔPr(k)分别为当前时刻内部热耦合精馏塔控制变量即进料热状况和精馏段压强的当前理想改变值。
2.如权利要求1所述的内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统,其特征在于:所述的上位机还包括人机界面模块,用于设定采样周期t,控制律参数K1,K2,K3,K4和塔顶塔底液相轻组分浓度设定值Y1 *,Xn *,并显示控制器的输出曲线和被控变量即塔顶塔底液相轻组分浓度的记录曲线。
3.一种用如权利要求1所述的内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统实现的高纯自适应非线性控制方法,其特征在于:所述的控制方法包括以下步骤:
1)确定采样周期t,并将t值,相对挥发度α,提馏段压强Ps,安东尼常数a、b、c、保存在历史数据库当中;
2)设定控制律参数K1,K2,K3,K4和塔顶塔底产品浓度设定值Y1 *,Xn *;
3)从现场智能仪表获取k采样时刻精馏段压强Pr和提馏段压强Ps,以及各塔板温度Ti,计算液相轻组分浓度值,采用式(1)(2)得到:
其中,k为当前采样时刻,下脚标i为塔板编号,1为塔顶编号,f为进料板编号,n为塔底编号,Xi(k)为k采样时刻第i块塔板的液相轻组分浓度,Pr(k)为k采样时刻精馏段压强、Ps提馏段压强,Ti(k)为k采样时刻第i块塔板的温度,α为相对挥发度,a、b、c为安东尼常数;
4)用历史数据库中组分推断模块计算出的组分浓度数据,在线校正模块实现模型参数,拟合模型函数如下::
5)根据当前组分浓度数据,模型函数和当前时刻操作变量值求取当前的控制变量的理想改变值,采用式(5)-(14)得到
V1(k)=F(1-q(k)-Δq(k)×t) (7)
Ln(k)=F(q(k)+Δq(k)×t) (8)
Vf(k)=V1(k)+Lf-1(k) (10)
其中,k为当前采样时刻,t为采样周期,Xi(k)、Yi(k)分别为k采样时刻第i块塔板的液相轻组分浓度和汽相轻组分浓度,Qi(k)为第i块塔板之间的热耦合量,UA为传热速率,Xi+f-1(k)为k采样时刻第i+f-1块塔板液相轻组分浓度,q(k)为k采样时刻进料热状况,Pr(k)为k采样时刻精馏段压强,F为进料流率,Zf为进料组分浓度,V1(k)、V2(k)、Vn(k)分别为k采样时刻塔顶、第2块塔板和塔底的汽相流率,L1(k)、Lf-1(k)、Ln-1(k)、Ln(k)分别为k采样时刻塔顶、第f-块塔板、第n-1块塔板和塔底的液相流率,H为持液量,λ为汽化潜热,Y*、X*分别为Y、X的设定值,X1(k)、Xn-1(k)、Xn(k)分别为k采样时刻塔顶、第n-1块塔板和塔底的液相轻组分浓度,Y1(k)、Y2(k)、Yn(k)分别为k采样时刻塔顶、第2块塔板和塔底的汽相轻组分浓度,K1,K2,K3,K4为控制律参数,Sr *,Ss *分别为精馏段提馏段拐点参考轨迹,Sr(k)、Sr(i)分别为k和i采样时刻内部热耦合精馏塔精馏段液相组分浓度分布的位置,Ss(k)、Ss(i)分别为k和i采样时刻内部热耦合精馏塔提馏段液相组分浓度分布的位置,Δq(k)、ΔPr(k)分别为当前时刻内部热耦合精馏塔控制变量即进料热状况和精馏段压强的当前理想改变值;
6)将当前时刻内部热耦合精馏塔控制变量即进料热状况和精馏段压强的当前理想改变值Δq(k),ΔPr(k)输送给DCS系统中的控制站,调整内部热耦合精馏塔的进料热状况值和精馏段压强值。
4.如权利要求3所述的高纯自适应非线性控制方法,其特征在于:所述历史数据库为DCS系统的存储装置,控制站读取历史数据库,显示内部热耦合精馏塔工作过程状态。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2010102137513A CN101881964B (zh) | 2010-06-30 | 2010-06-30 | 一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2010102137513A CN101881964B (zh) | 2010-06-30 | 2010-06-30 | 一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101881964A CN101881964A (zh) | 2010-11-10 |
CN101881964B true CN101881964B (zh) | 2012-01-25 |
Family
ID=43053996
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2010102137513A Expired - Fee Related CN101881964B (zh) | 2010-06-30 | 2010-06-30 | 一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN101881964B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104635493B (zh) * | 2015-01-13 | 2015-11-18 | 中国石油大学(华东) | 基于温度波模型预测控制的内部热耦合精馏控制方法及装置 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004218871A (ja) * | 2003-01-10 | 2004-08-05 | Hitachi Ltd | 深冷空気分離プラント |
CN100346856C (zh) * | 2005-10-14 | 2007-11-07 | 清华大学 | 精馏塔的一种自动控制和优化方法 |
CN100440081C (zh) * | 2006-12-26 | 2008-12-03 | 浙江大学 | 空分塔的广义预测控制系统及方法 |
CN100490930C (zh) * | 2006-12-26 | 2009-05-27 | 浙江大学 | 基于广义预测控制的精馏塔高纯度精馏控制系统及方法 |
CN100533023C (zh) * | 2006-12-26 | 2009-08-26 | 浙江大学 | 空分塔的动态矩阵控制系统及方法 |
-
2010
- 2010-06-30 CN CN2010102137513A patent/CN101881964B/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN101881964A (zh) | 2010-11-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103984242B (zh) | 基于模型预测控制的分层预测控制系统及其控制方法 | |
CN101788810B (zh) | 一种内部热耦合精馏过程的非线性预测控制系统及方法 | |
CN101901005B (zh) | 空分节能过程的比例积分控制系统及方法 | |
CN111340199A (zh) | 一种基于物料衡算和深度学习的脱硫系统节能方法 | |
CN101887262B (zh) | 内部热耦合精馏塔的非线性模型预测控制系统及方法 | |
CN101708379B (zh) | 一种高效节能精馏过程的高纯控制系统及方法 | |
CN101879378B (zh) | 内部热耦合精馏塔温度非线性观测系统及方法 | |
CN101881962B (zh) | 一种内部热耦合精馏塔的超高纯非线性控制系统及方法 | |
CN114995155B (zh) | 一种高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统及控制方法 | |
CN103576711A (zh) | 基于定量单参数pid控制的化工反应器温度控制方法 | |
CN101887261B (zh) | 一种内部热耦合精馏塔的自适应非线性控制系统及方法 | |
CN101881961B (zh) | 一种内部热耦合精馏塔的非线性控制系统及方法 | |
CN101890247B (zh) | 一种内部热耦合精馏塔的高纯非线性控制系统及方法 | |
CN101881964B (zh) | 一种内部热耦合精馏塔的高纯自适应非线性控制系统及方法 | |
CN101887263B (zh) | 一种内部热耦合精馏塔超高纯自适应非线性控制系统及方法 | |
CN101708373B (zh) | 一种内部热耦合精馏塔高纯非线性观测系统及方法 | |
CN101890246A (zh) | 一种精馏塔温度非线性观测系统及方法 | |
CN101776890B (zh) | 一种空分节能过程的高纯控制系统及方法 | |
CN107461977A (zh) | 一种半导体制冷温控箱的智能温控方法 | |
CN101884848B (zh) | 一种空分节能过程温度分布的非线性观测系统及方法 | |
Zhu et al. | Investigating control schemes for an ideal thermally coupled distillation column (ITCDIC) | |
CN101884849B (zh) | 一种高纯精馏过程的浓度非线性观测系统及方法 | |
CN110112444B (zh) | 一种阴极开放式燃料电池温度自适应控制方法 | |
CN101763082B (zh) | 一种有效的基于两点步长梯度法的工业过程动态优化系统及方法 | |
CN117662265B (zh) | 一种orc发电过程中温度稳定调节方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
C17 | Cessation of patent right | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20120125 Termination date: 20120630 |