CN109870986B - 一种基于神经网络和数据驱动的搅拌反应釜在线控制方法 - Google Patents

一种基于神经网络和数据驱动的搅拌反应釜在线控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于神经网络和数据驱动的搅拌反应釜在线控制方法，包括下列步骤：赋予LM神经网络权值初始值，确定合适的阻尼因子；根据继电反馈环节，得到CSTR系统输出的振荡幅值V及其对应周期T，进而得到CSTR系统的临界幅值Ku和临界周期Tu；再根据Ziegler‑Nichols经验公式得到初始化PID神经网络参数值；将CSTR系统上一时刻温度输出作为LM神经网络输入，拟合CSTR系统正向模型，CSTR系统当前温度输出与LM神经网络输出误差e1小于ξ时，进入步骤4；LM神经网络将CSTR系统输入/输出的一阶导数传递给PID神经网络，在线调整控制律u。

Description

一种基于神经网络和数据驱动的搅拌反应釜在线控制方法
技术领域
本发明属于非线性系统数据驱动控制方法及相关智能控制领域，尤其是涉及一种基于神经网络和数据驱动的搅拌反应釜在线控制方法。
背景技术
随着经济和社会的不断地发展，自动控制技术在现代工业生产中起着越来越重要的作用，其应用程度已经成为衡量国家现代化水平的重要标志。化工生产在国民经济中占有重要的地位，同时也是现代工业生产中最具代表性的行业。通过自动控制技术的不断发展和完善，化工生产的控制精度不断提高，使其经济效益最大化。反应器是整个化工生产过程中的关键设备，直接影响着化学反应的成败，因此对反应器的控制研究也被越来越重视。由于釜式反应器内部设有搅拌装置，可使釜中反应区的反应物料均匀反应，因此在化工工业中广泛采用。连续搅拌反应釜(Continuous Stirred Tank Reactor,CSTR)是一种复杂的非线性化学反应器，是化工生产的核心设备，其核心的控制任务是在保证系统稳定的前提下，选择合适的控制变量，对反应釜内反应物的浓度或温度进行控制，达到改善产品质量，提高产品产量的目的。通常由于反应物浓度不可测，压力参数过于敏感等因素，CSTR多数采用温度控制的方法，CSTR反应过程中存在强非线性和强敏感性，因此对其过程控制的研究具有重要的理论价值和现实意义。
比例微积分神经网络(Proportional-Integral-Differential Neural Network，PID神经网络)是结合反馈调节和神经网络自适应的一种控制算法，尤其适合被控对象参数不明确，建模误差大的情况。PID神经网络可以根据系统误差在线更新比例(P)、积分(I)、微分(D)参数，因此在非线性系统控制中得到了很好的应用。
发明内容
本发明要解决的问题是提供一种基于神经网络和数据驱动的智能控制方法，在仅参考CSTR系统输入数据和输出数据基础上，在线快速控制系统达到相应的控制目标和控制精度。由于该智能控制算法不参考系统具体的数学模型，因此具有很强的自适应性和鲁棒性，同时对其他的工业过程控制也具有重要的实际参考价值。技术方案如下：
一种基于神经网络和数据驱动的搅拌反应釜在线控制方法，用以提高连续搅拌反应釜系统CSTR的温度相应的快速性和精确性，包括下列步骤：
(1)赋予LM神经网络权值初始值，确定合适的阻尼因子μ。
(2)根据继电反馈环节，得到CSTR系统输出的振荡幅值V及其对应周期T，进而得到CSTR系统的临界幅值Ku和临界周期Tu；再根据Ziegler-Nichols经验公式得到初始化PID神经网络的P，I，D参数值；
(3)将CSTR系统上一时刻温度输出作为LM神经网络输入，在线拟合CSTR系统正向模型，CSTR系统当前温度输出与LM神经网络输出误差e1小于ξ时，进入步骤4；
(4)LM神经网络将CSTR系统输入/输出的一阶导数传递给PID神经网络，在线调整控制律u；
(5)CSTR系统实际输出与系统预设值之间误差小于ζ时，神经网络参数停止更新，控制过程完成。
本发明的有益效果是：
(1)利用继电反馈优化了PID神经网络参数初始化选值过程。
(2)采用分层递阶组织结构，控制算法不再严格依赖被控对象的数学模型。
(3)控制算法不再需要采样数据样本并离线训练，整个控制过程均是在线完成的。
附图说明
图1为本发明具体实施例中连续搅拌反应釜(CSTR)拓扑结构示意图。
图2为本发明一种基于神经网络和数据驱动的搅拌反应釜在线控制系统示意图。
图3为本发明具体实施例中LM神经网络在线拟合连续搅拌反应釜正向模型的波形图。
图4为本发明具体实施例中算法在线控制效果的波形图
图5为本发明具体实施例中算法在线控制误差的波形图
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式进一步说明本发明。
本发明提供了一种基于神经网络和数据驱动的搅拌反应釜在线控制方法，其主要流程是利用继电器初始化PID神经网络，同时利用莱文贝格-马夸特神经网络(Levenberg-Marquardt neural network，LM神经网络)拟合CSTR系统正向模型，继而利用LM神经网络传递CSTR系统输入输出导数给PID神经网络，在线调整控制率u，进而控制CSTR系统温度响应的快速性和精确性。下面结合具体实施例进一步说明详细说明，以便有利于对本发明的理解。
步骤S1如图1所示为连续搅拌反应釜(CSTR)拓扑结构示意图，系统的控制量u为搅拌反应釜冷却液流量，x1为搅拌反应釜反应物浓度，x2为搅拌反应釜的温度。此时连续搅拌反应釜(CSTR)数学模型可以表示为：
Figure BDA0001982026570000031
模型的过程参数为B＝8,Dd＝0.072,γ＝20,β＝0.3，离散化后系统模型可以如下表示：
Figure BDA0001982026570000032
系统初始状态x1(0)＝0.2，x2(0)＝0.1，初始控制律u＝0。在具体实施例中系统模型仅用于产生输入输出数据。
步骤S2结合具体实施例图2所示，开关首先连接位置‘1’，系统首先进入继电反馈环节。当R(t)给定时，CSTR系统在给定R(t)的附近产生等幅振荡波形。在本实施例中R(t)＝0.1。
步骤S3利用继电反馈中函数描述法，结合具体实施例图3，则临界幅值Ku和临界周期Tu按照公式(3)计算可得：
Figure BDA0001982026570000033
h为R(t)的幅值0.1，V为系统等幅振荡的幅值0.0823。
步骤S4计算临界幅值Ku为15.471，临界周期Tu为5，通过Ziegler-Nichols经验公式可得P，I，D值分别为0.12，0.4，0.4。
步骤S5利用步骤S4所得P，I，D参数值初始化PID神经网络，。
步骤S6与步骤S2同步，赋予LM神经网络权值初始值，确定合适的阻尼因子μ＝0.01，将CSTR系统输入u，CSTR系统上一时刻输出Y作为LM神经网络输入，利用LM神经网络在线拟合连续搅拌反应釜系统(CSTR)正向模型，图3为具体实施例中LM神经网络在线拟合连续搅拌反应釜正向模型波形图。
步骤S7 LM神经网络输出
Figure BDA0001982026570000034
与CSTR系统当前时刻输出Y，其在线误差e1小于ξ＝1e-3时,开关连接“2”，利用PID神经网络作控制器，LM神经网络作辨识器，在线自适应控制搅拌反应釜系统的温度响应。
步骤S8 PID神经网络作控制器，网络初值由步骤S5决定，网络权值更新按公式(4)～(7)
Figure BDA0001982026570000041
A＝|P|+|I|+|D| (5)
Figure BDA0001982026570000042
W＝[W1,W2,W3] (7)
P0，I0，D0由步骤S4确定，e为系统设定值R与系统输出Y的当前误差，e_1为设定值与系统输出值的上一时刻误差，e_2为设定值与系统输出值的再上一时刻误差。控制器中控制律u更新如下：
u＝u0+W·[e-e_1；e；e-2·e_1+e_2] (8)
u0的初始值为0，采用增量的控制方式更新控制律u。
步骤S9步骤S8中Δy/Δu由LM神经网络在线辨识得到。LM神经网络结构为2-5-1，结合具体实施例图2，网络输出为估计值
Figure BDA0001982026570000043
当LM神经网络的估计值与CSTR系统实际输出值误差e1小于1e-3时，Δy/Δu可按照公式(9)计算得到：
Δy/Δu＝w2·Hout'·(1-Hout)'·w1(:,2) (9)
w2为神经网络隐藏层到输出层的权值，Hout为隐含层输出值，w1为神经网络输入层到隐藏层的权值。
步骤S10LM神经网络权值变化量△w按照公式(10)在线计算。
Δw＝(J'·J+μ·I)-1·J'·e (10)
J为δe/δwi(i＝1,2)，μ为阻尼因子，在本实施例中μ＝0.01。如果LM神经网络在线拟合误差下降，则w1、w2和μ按照公式(11)更新。
Figure BDA0001982026570000044
LM神经网络在线拟合误差没有保持下降，则按照公式(12)重新计算。
Figure BDA0001982026570000051
步骤S11完成步骤S2～步骤S10，PID神经网络可以在线生成控制律u，实时调整搅拌反应釜冷却液流量，使得搅拌反应釜的温度实时跟随期望温度值，其误差
Figure BDA0001982026570000052
时网络停止更新。该算法控制效果如本实施例图4，在线控制精度如本实施例图5。从具体实施例图4、5表明，该算法能够保证搅拌反应釜内化学反应始终在适合的温度中进行，保证搅拌反应釜可以得到最大量的化工产品。

Claims (1)

1.一种基于神经网络和数据驱动的搅拌反应釜在线控制方法，用以提高连续搅拌反应釜系统CSTR的温度相应的快速性和精确性，包括下列步骤：
(1)赋予LM神经网络权值初始值，确定阻尼因子μ＝0.01；
(2)根据继电反馈环节，得到CSTR系统输出的振荡幅值V及其对应周期T，进而得到CSTR系统的临界幅值Ku和临界周期Tu；再根据Ziegler-Nichols经验公式得到初始化PID神经网络的P，I，D参数值；
(3)将CSTR系统上一时刻温度输出作为LM神经网络输入，在线拟合CSTR系统正向模型，CSTR系统当前温度输出与LM神经网络输出误差e1小于ξ时，进入步骤(4)；
(4)LM神经网络将CSTR系统输入/输出的一阶导数传递给PID神经网络，PID神经网络作控制器，网络初值由权利要求中的(2)决定，然后网络权值进行更新，控制律u的初始值为0，采用增量的控制方式更新控制律u；
(5)CSTR系统实际输出与系统预设值之间误差小于ζ时，神经网络参数停止更新，控制过程完成。
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