CN109375509B - 一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法及系统，方法包括：建立纳米材料生产预测控制模型；根据纳米材料生产预测控制模型对微纳米材料制备过程进行预测控制。本发明通过建立纳米材料生产预测控制模型，将鲁棒模型预测控制应用于纳米材料制备过程的温度和浓度控制，相关理论成果应用于纳米材料制备过程系统中，能大大地提高纳米材料制备的智能化程度，对实现低碳经济战略，促进陶瓷清洁生产和产业升级具有重要意义。本发明可广泛应用于纳米制备领域中。

Description

一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法及系统

技术领域

本发明涉及控制技术领域，尤其涉及一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法及系统。

背景技术

我国是陶瓷生产大国，陶瓷产量已经连续多年列世界第一。在中国乃至全世界建筑陶瓷产业的版图里，广东建陶产业无疑拥有举足轻重的地位：广东省建筑陶瓷产量约占全世界的30％、全国的60％，出口量占全国的70％；一大批在国内外都极具影响力的建陶企业聚集在此。广东陶瓷企业在产品质量、技术开发等方面一直走在国内同行前列，引领着中国建陶行业阔步前进。另一方面，建陶产业不仅促进了广东经济的发展，并且还带动了陶瓷原料制造业、装备制造业、色釉料业、辅助材料业等相关产业的发展，成效显著。

虽然陶瓷喷墨打印技术极大提升了仿古砖，全抛釉，微晶石等瓷砖产品的装饰效果；渗花墨水以有机金属盐作为发色体，但是这些金属盐易与抛光砖釉料中的相关组分发生反应，难以稳定发色，是渗花墨水应用进程中的技术难点。因此需要设计一种材料能够对有机金属盐进行包裹，从而保证金属盐不会与其它物质发生反应，实现墨水的稳定发色。纳米材料制备过程的自动化控制水平还比较低，导致生产效率低、产品质量难以管控。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法及系统。

本发明所采取的技术方案是：

一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法，包括以下步骤：

建立纳米材料生产预测控制模型；

根据纳米材料生产预测控制模型对微纳米材料制备过程进行预测控制。

作为所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法的进一步改进，还包括以下步骤：

对纳米材料生产预测控制模型中的性能指标进行在线滚动优化，获得最优化的控制输入值。

作为所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法的进一步改进，还包括以下步骤：

通过纳米材料生产预测控制模型预测未来的输出时，若预测值与实际测量值之间存在实际输出误差，则将实际输出误差传输至纳米材料生产预测控制模型的输入端进行反馈校正。

作为所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法的进一步改进，所述的建立纳米材料生产预测控制模型，这一步骤具体包括：

分别对纳米材料生产过程中的第一反应釜、第二反应釜和快速分离器进行建模，得到第一反应釜模型、第二反应釜模型和第三容器模型；

根据第一反应釜模型、第二反应釜模型和第三容器模型，建立得到纳米材料制备过程的状态空间模型；

通过状态空间模型，确定纳米材料生产过程中的不确定系统；

根据状态空间模型和不确定系统，建立得到纳米材料生产预测控制模型。

作为所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法的进一步改进，所述第一反应釜模型为：

其中，T₁为第一反应釜中的温度，C_A1为第一反应釜中的原料M1的浓度，C_B1为第一反应釜中的纳米材料M2的浓度，C_C1为第一反应釜中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Ar为循环管道中的纳米材料M2的浓度，T₁₀为输入到第一反应釜中的蒸汽温度，F₁为第一反应釜的液体流出速度，F₁₀为流入第一反应釜的速度，C_A10流入容器1蒸汽通道中的原料M1的浓度，F_r为循环流速，V₁为容器1的体积，ΔH₁为第一反应釜中反应热量。

作为所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法的进一步改进，所述第二反应釜模型为：

其中T₂为第二反应釜中的温度，C_A2为第二反应釜中的原料M1的浓度，C_B2为第二反应釜中的纳米材料M2的浓度，C_C2为第二反应釜中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Br为循环管道中的纳米材料M2的浓度，T₂₀为输入到第二反应釜中的蒸汽温度，F₂为第二反应釜的液体流出速度，F₂₀为流入第二反应釜的速度，C_A20流入容器2蒸汽通道中的原料M1的浓度，F_r为循环流速，V₂为容器2的体积，ΔH₂为第二反应釜中反应热量。

作为所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法的进一步改进，所述第三容器模型为：

其中T₃为第三容器中的温度，C_A3为第三容器中的原料M1的浓度，C_B3为第三容器中的纳米材料M2的浓度，C_C3为第三容器中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Cr为循环管道中的纳米材料M2的浓度，F₃为第三容器的液体流出速度，V₃为第三容器的体积。

本发明所采用的另一个技术方案是：

一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制系统，包括：

模型建立单元，用于建立纳米材料生产预测控制模型；

预测单元，用于根据纳米材料生产预测控制模型对微纳米材料制备过程进行预测控制。

作为所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制系统的进一步改进，还包括：

优化单元，用于对纳米材料生产预测控制模型中的性能指标进行在线滚动优化，获得最优化的控制输入值。

作为所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制系统的进一步改进，还包括：

反馈单元，用于通过纳米材料生产预测控制模型预测未来的输出时，若预测值与实际测量值之间存在实际输出误差，则将实际输出误差传输至纳米材料生产预测控制模型的输入端进行反馈校正。

本发明的有益效果是：

本发明一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法及系统通过建立纳米材料生产预测控制模型，将鲁棒模型预测控制应用于纳米材料制备过程的温度和浓度控制，相关理论成果应用于纳米材料制备过程系统中，能大大地提高纳米材料制备的智能化程度，对实现低碳经济战略，促进陶瓷清洁生产和产业升级具有重要意义。

附图说明

图1是本发明一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法的步骤流程图；

图2是本发明一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制系统的模块方框图；

图3是本发明实施例中纳米材料制备过程的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：

参考图1，本发明一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法，包括以下步骤：

建立纳米材料生产预测控制模型；

根据纳米材料生产预测控制模型对微纳米材料制备过程进行预测控制。

进一步作为优选的实施方式，还包括以下步骤：

对纳米材料生产预测控制模型中的性能指标进行在线滚动优化，获得最优化的控制输入值。

进一步作为优选的实施方式，还包括以下步骤：

通过纳米材料生产预测控制模型预测未来的输出时，若预测值与实际测量值之间存在实际输出误差，则将实际输出误差传输至纳米材料生产预测控制模型的输入端进行反馈校正。

进一步作为优选的实施方式，所述的建立纳米材料生产预测控制模型，这一步骤具体包括：

分别对纳米材料生产过程中的第一反应釜、第二反应釜和快速分离器进行建模，得到第一反应釜模型、第二反应釜模型和第三容器模型；

根据第一反应釜模型、第二反应釜模型和第三容器模型，建立得到纳米材料制备过程的状态空间模型；

通过状态空间模型，确定纳米材料生产过程中的不确定系统；

根据状态空间模型和不确定系统，建立得到纳米材料生产预测控制模型。

参考图3，本发明实施例中，纳米材料制备过程包括两个反应釜和一个分离器的结构，

其制备过程如下：本发明考虑的纳米材料生产过程系统包括两个连续搅拌反应釜和一个快速分离器，原材料M1进入到第一反应釜，在第一反应釜中由原料反应成纳米材料(标记为M2)，而在第二反应釜中产生不必要的附加产物(标记为M3)，进而在快速分离器中进行分离，得到纳米材料M2。

所述第一反应釜模型为：

其中，T₁为第一反应釜中的温度，C_A1为第一反应釜中的原料M1的浓度，C_B1为第一反应釜中的纳米材料M2的浓度，C_C1为第一反应釜中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Ar为循环管道中的纳米材料M1的浓度，T₁₀为输入到第一反应釜中的蒸汽温度，F₁为第一反应釜的液体流出速度，F₁₀为流入第一反应釜的速度，C_A10流入容器1蒸汽通道中的原料M1的浓度，F_r为循环流速，V₁为容器1的体积，ΔH₁为第一反应釜中反应热量，C_Br为循环管道中的纳米材料M2的浓度，C_Ar为循环管道中的纳米材料M3的浓度。

所述第二反应釜模型为：

其中T₂为第二反应釜中的温度，C_A2为第二反应釜中的原料M1的浓度，C_B2为第二反应釜中的纳米材料M2的浓度，C_C2为第二反应釜中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Br为循环管道中的纳米材料M2的浓度，T₂₀为输入到第二反应釜中的蒸汽温度，F₂为第二反应釜的液体流出速度，F₂₀为流入第二反应釜的速度，C_A20流入容器2蒸汽通道中的原料M1的浓度，F_r为循环流速，V₂为容器2的体积，ΔH₂为第二反应釜中反应热量。

所述第三容器模型为：

其中T₃为第三容器中的温度，C_A3为第三容器中的原料M1的浓度，C_B3为第三容器中的纳米材料M2的浓度，C_C3为第三容器中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Cr为循环管道中的纳米材料M3的浓度，F₃为第三容器的液体流出速度，V₃为第三容器的体积，C_Br为循环管道中的纳米材料M2的浓度，C_Ar为循环管道中的纳米材料M1的浓度。

本发明提出基于鲁棒模型预测控制的纳米材料制备过程控制，因此需要建立纳米材料制备过程的状态空间模型，针对模型(1)-(3)，令u(k)＝[Q₁ Q₂ Q₃]^T为纳米材料控制系统的操作变量，即各个反应釜的流速控制信号；y(k)＝[T₁ C_B1 T₂ C_B2 T₃ C_B3]^T，即反应过程系统的被控输出为各个容器中纳米材料的温度和浓度，并对系统进行线性化和离散化处理，得到状态空间模型的表达式为：

x(k)＝Ax(k)+Bu(k)

y(k)＝Cx(k) (4)

考虑到反应过程中参数的变化，应考虑系统的模型不确定性，因此进行不确定系统的模型描述，更能准确地反应纳米材料制备过程：

x(k)＝A(k)x(k)+B(k)u(k)

y(k)＝C(k)x(k) (5)

其中，[A(k)B(k)]∈Ω，Ω∈Co{[A₁B₁]，[A₁B₂]，...，[A_LB_L]}表示一个凸集，也就是说，存在非负数λ₁，λ₂，...，λ_L，且

L为工况的个数，本发明中考虑三种工况情形，即L＝3，三种工况分别对应慢速、中速和快速生产过程，其对应的模型参数矩阵为：

容易看出，当L＝1时，得到线性时不变系统(4)。

本发明提出鲁棒模型预测控制设计方案主要针对纳米材料生产两级反应过程，求解如下最小最大化的鲁棒性能目标：

其中，Q≥0，，R＞0分别是适当维数的状态和控制变量权矩阵。公式中最大化是基于集合Ω，也就是在集合Ω中选择一个模型使得J_∞(k)“最坏”，然后根据当前和将来控制输入u(k+i)，i＝0，1，...，M-1，使得“最坏”情况最小。求解过程中首先给定一个鲁棒性能的性能目标上界，然后通过状态反馈控制u(k+i|k)＝Fx(k+i|k)，i≥0使得这个上界最小。

考虑系统(5)状态变量的二次函数y(i，k)＝x(k+i|k)^TPx(k+i|k)，P＞0且V(0，k)＝0。在采样时刻k，假设对于所有的x(k+i|k)，u(k+i|k)，i≥0和任意Ω∈Co{[A₁B₁]，[A₁B₂]，...，[A_LB_L]}，V满足以下不等式：

V(k+i+1，k)-V(k+i，k)

≤-[x(k+i|k)^TQx(k+i|k)+u(k+i|k)^TRu(k+i|k)] (8)

要使得鲁棒性能有限，必须有x(∞，k)＝0，因此V(x(∞，k))＝0，把公式(8)两端从i＝1加到i＝∞得到：

-y(0，k)≤-J_∞(k) (9)

因此，

max_{[A(k)B(k)]∈Ω}J_∞(k)≤V(0，k) (10)

上面给出了鲁棒性能的一个上界，因此鲁棒模型预测控制算法就变成系统综合问题，即在每一个时刻k设计一个状态反馈控制律u(k+i|k)＝Fx(k+i|k)，i≥0使得上述问题的满足约束且达到性能要求：

V(0，k)＝x(k|k)^TPx(k|k)＜γ (11)

其中，γ是一个适当的需要被最小化的非负系数。

控制问题的求解：考虑k时刻纳米材料制备过程不确定系统(5)，x(k|k)是x(k)的测量值，如果存在一个状态反馈u(k+i|k)＝Fx(k+i|k)，i≥0，反馈控制律F＝YG^-1满足性能条件(8)-(11)，G，Y是通过求解下面最小化问题(如果存在解)获得的：

约束条件：

输入输出的约束条件为：

那么，u(k+i|k)＝Fx(k+i|k)，i≥0即为纳米材料制备过程温度、浓度控制系统的控制输入，即各个容器的搅拌速度控制信号Q₁，Q₂，Q₃。

参考图2，本发明一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制系统，包括：

模型建立单元，用于建立纳米材料生产预测控制模型；

预测单元，用于根据纳米材料生产预测控制模型对微纳米材料制备过程进行预测控制。

作为所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制系统的进一步改进，还包括：

优化单元，用于对纳米材料生产预测控制模型中的性能指标进行在线滚动优化，获得最优化的控制输入值。

作为所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制系统的进一步改进，还包括：

反馈单元，用于通过纳米材料生产预测控制模型预测未来的输出时，若预测值与实际测量值之间存在实际输出误差，则将实际输出误差传输至纳米材料生产预测控制模型的输入端进行反馈校正。

从上述内容可知，本发明通过建立纳米材料生产预测控制模型，将鲁棒模型预测控制应用于纳米材料制备过程的温度和浓度控制，相关理论成果应用于纳米材料制备过程系统中，能大大地提高纳米材料制备的智能化程度，对实现低碳经济战略，促进陶瓷清洁生产和产业升级具有重要意义。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (6)

1.一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立纳米材料生产预测控制模型，具体包括：分别对纳米材料生产过程中的第一反应釜、第二反应釜和快速分离器进行建模，得到第一反应釜模型、第二反应釜模型和第三容器模型；根据第一反应釜模型、第二反应釜模型和第三容器模型，建立得到纳米材料制备过程的状态空间模型；通过状态空间模型，确定纳米材料生产过程中的不确定系统；根据状态空间模型和不确定系统，建立得到纳米材料生产预测控制模型；

根据纳米材料生产预测控制模型对微纳米材料制备过程进行预测控制；

其中，所述第一反应釜模型为：

其中，T₁为第一反应釜中的温度，T₃为第三容器中的温度，Q₁为第一反应釜的搅拌速度信号，C_Br为循环管道中的纳米材料M2的浓度，C_Cr为循环管道中的纳米材料M3的浓度，C_Cr为循环管道中的纳米材料M2的浓度，C_P为表示混合M1、M2、M3三种物质后的比热容，ρ表示混合M1、M2、M3三种物质后的密度，C_A1为第一反应釜中的原料M1的浓度，C_B1为第一反应釜中的纳米材料M2的浓度，C_C1为第一反应釜中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Ar为循环管道中的纳米材料M1的浓度，T₁₀为输入到第一反应釜中的蒸汽温度，F₁₀为流入第一反应釜的速度，C_A10流入容器1蒸汽通道中的原料M1的浓度，F_r为循环流速，V₁为容器1的体积，ΔH₁为第一反应釜中反应热量；

所述第二反应釜模型为：

其中T₂为第二反应釜中的温度，T₁为第一反应釜中的温度，Q₂为第二反应釜的搅拌速度信号，C_P为表示混合M1、M2、M3三种物质后的比热容，ρ表示混合M1、M2、M3三种物质后的密度，F₁为第一反应釜的液体流出速度，C_A1为第一反应釜中的原料M1的浓度，C_B1为第一反应釜中的纳米材料M2的浓度，C_C1为第一反应釜中的纳米材料附加物M3的浓度，C_A2为第二反应釜中的原料M1的浓度，C_B2为第二反应釜中的纳米材料M2的浓度，C_C2为第二反应釜中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Br为循环管道中的纳米材料M2的浓度，T₂₀为输入到第二反应釜中的蒸汽温度，F₂为第二反应釜的液体流出速度，F₂₀为流入第二反应釜的速度，C_A20流入容器2蒸汽通道中的原料M1的浓度，V₂为容器2的体积，ΔH₂为第二反应釜中反应热量；

所述第三容器模型为：

其中T₃为第三容器中的温度，C_A3为第三容器中的原料M1的浓度，C_B3为第三容器中的纳米材料M2的浓度，C_C3为第三容器中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Cr为循环管道中的纳米材料M3的浓度，F₃为第三容器的液体流出速度，V₃为第三容器的体积，F₂为第二反应釜的液体流出速度，T₂为第二反应釜中的温度，Q₃为第二反应釜的搅拌速度信号，F_r为循环流速，C_P为表示混合M1、M2、M3三种物质后的比热容，ρ表示混合M1、M2、M3三种物质后的密度，C_A2为第二反应釜中的原料M1的浓度，C_B2为第二反应釜中的纳米材料M2的浓度，C_C2为第二反应釜中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Br为循环管道中的纳米材料M2的浓度，C_Ar为循环管道中的纳米材料M1的浓度。

2.根据权利要求1所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法，其特征在于：还包括以下步骤：

对纳米材料生产预测控制模型中的性能指标进行在线滚动优化，获得最优化的控制输入值。

3.根据权利要求2所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制方法，其特征在于：还包括以下步骤：

通过纳米材料生产预测控制模型预测未来的输出时，若预测值与实际测量值之间存在实际输出误差，则将实际输出误差传输至纳米材料生产预测控制模型的输入端进行反馈校正。

4.一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制系统，其特征在于，包括：

模型建立单元，用于建立纳米材料生产预测控制模型，具体包括：分别对纳米材料生产过程中的第一反应釜、第二反应釜和快速分离器进行建模，得到第一反应釜模型、第二反应釜模型和第三容器模型；根据第一反应釜模型、第二反应釜模型和第三容器模型，建立得到纳米材料制备过程的状态空间模型；通过状态空间模型，确定纳米材料生产过程中的不确定系统；根据状态空间模型和不确定系统，建立得到纳米材料生产预测控制模型；

预测单元，用于根据纳米材料生产预测控制模型对微纳米材料制备过程进行预测控制；

其中，所述第一反应釜模型为：

其中，T₁为第一反应釜中的温度，T₃为第三容器中的温度，Q₁为第一反应釜的搅拌速度信号，C_Br为第一反应釜和第二反应釜之间的循环管道中的纳米材料M2的浓度，C_Cr为第二反应釜和第三反应釜之间的循环管道中的纳米材料M2的浓度，C_P为表示混合M1、M2、M3三种物质后的比热容，ρ表示混合M1、M2、M3三种物质后的密度，C_A1为第一反应釜中的原料M1的浓度，C_B1为第一反应釜中的纳米材料M2的浓度，C_C1为第一反应釜中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Ar为循环管道中的纳米材料M1的浓度，T₁₀为输入到第一反应釜中的蒸汽温度，F₁₀为流入第一反应釜的速度，C_A10流入容器1蒸汽通道中的原料M1的浓度，F_r为循环流速，V₁为容器1的体积，ΔH₁为第一反应釜中反应热量；

所述第二反应釜模型为：

其中T₂为第二反应釜中的温度，T₁为第一反应釜中的温度，Q₂为第二反应釜的搅拌速度信号，C_P为表示混合M1、M2、M3三种物质后的比热容，ρ表示混合M1、M2、M3三种物质后的密度，F₁为第一反应釜的液体流出速度，C_A1为第一反应釜中的原料M1的浓度，C_B1为第一反应釜中的纳米材料M2的浓度，C_C1为第一反应釜中的纳米材料附加物M3的浓度，C_A2为第二反应釜中的原料M1的浓度，C_B2为第二反应釜中的纳米材料M2的浓度，C_C2为第二反应釜中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Br为循环管道中的纳米材料M2的浓度，T₂₀为输入到第二反应釜中的蒸汽温度，F₂为第二反应釜的液体流出速度，F₂₀为流入第二反应釜的速度，C_A20流入容器2蒸汽通道中的原料M1的浓度，V₂为容器2的体积，ΔH₂为第二反应釜中反应热量；

所述第三容器模型为：

其中T₃为第三容器中的温度，C_A3为第三容器中的原料M1的浓度，C_B3为第三容器中的纳米材料M2的浓度，C_C3为第三容器中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Cr为循环管道中的纳米材料M3的浓度，F₃为第三容器的液体流出速度，V₃为第三容器的体积，F₂为第二反应釜的液体流出速度，T₂为第二反应釜中的温度，Q₃为第二反应釜的搅拌速度信号，F_r为循环流速，C_P为表示混合M1、M2、M3三种物质后的比热容，ρ表示混合M1、M2、M3三种物质后的密度，C_A2为第二反应釜中的原料M1的浓度，C_B2为第二反应釜中的纳米材料M2的浓度，C_C2为第二反应釜中的纳米材料附加物M3的浓度，C_Br为循环管道中的纳米材料M2的浓度，C_Ar为循环管道中的纳米材料M1的浓度。

5.根据权利要求4所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制系统，其特征在于：还包括：

优化单元，用于对纳米材料生产预测控制模型中的性能指标进行在线滚动优化，获得最优化的控制输入值。

6.根据权利要求4所述的一种微纳米材料制备过程的鲁棒模型预测控制系统，其特征在于：还包括：

反馈单元，用于通过纳米材料生产预测控制模型预测未来的输出时，若预测值与实际测量值之间存在实际输出误差，则将实际输出误差传输至纳米材料生产预测控制模型的输入端进行反馈校正。

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