CN114995155A - 一种高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统及控制方法 - Google Patents

一种高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统及控制方法 Download PDF

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CN114995155A CN202210705949.6A CN202210705949A CN114995155A CN 114995155 A CN114995155 A CN 114995155A CN 202210705949 A CN202210705949 A CN 202210705949A CN 114995155 A CN114995155 A CN 114995155A
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Abstract

本发明提供了一种高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统及控制方法，属于化工精馏过程节能控制技术领域。解决了精馏过程两端产物浓度的精确控制和抗扰问题。其技术方案为：高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统包括分布于精馏塔内部的智能传感器设备和DCS系统；控制方法包括通过I/O数据在线辨识模型，将辨识模型在选定频域内进行降阶逼近，根据降阶模型进行输入输出配对，并设计鲁棒解耦控制器，根据系统预设性能指标对控制器参数进行在线整定，实现鲁棒解耦控制器参数在线更新。本发明的有益效果为：本发明能够有效处理高纯度精馏过程中不确定性和强耦合特性，具有良好的浓度设定值跟踪效果和抗扰性能。

Description

一种高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统及控制方法
技术领域
本发明涉及化工精馏过程节能控制技术领域，尤其涉及一种高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统及控制方法。
背景技术
石油化工行业是能源消耗大户，其中精馏过程是石油化工过程中的高耗能代表之一。虽然精馏技术应用十分广泛，但精馏过程能源利用率低。这极大地限制了石化行业的可持续发展。因此，研究精馏过程的节能技术十分重要。
根据热力学第二定律，精馏节能需要做到减少过程中有效能的损失，塔内的压力、温度、浓度等状态都要稳定在合理的范围内。由于精馏过程，尤其是高纯度精馏过程存在非线性、强耦合、外部扰动多等特点，若精馏过程的控制系统设计不合理，则会使产物浓度和塔内各状态发生偏差，从而影响到产品质量，同时导致过程能量的浪费。精馏过程的先进控制系统设计一直以来是化工行业关注的热点和前沿问题。一个具有较强解耦和抗扰能力的控制系统可以长时间稳定的保证产品质量，也能为精馏过程节约大量能源。
发明内容
本发明的目的在于提供一种高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统及控制方法，所提出的控制系统能够实现在高纯度精馏过程塔顶与塔底两端产物浓度的解耦控制，同时具有良好抗扰性能，能有效提升精馏过程产品质量，降低过程能源消耗，满足节能减排要求，本发明对精馏过程机理模型依赖程度低，所设计控制系统结构简单，鲁棒性强，控制器参数可在线整定，易于工程实现，具有较大的实际应用价值。
为了实现上述发明目的，本发明采用技术方案具体为：一种高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统，其中，所述控制系统包括：
分布于精馏塔内部的智能传感器设备和DCS系统，所述DCS系统包括控制器、数据库和上位机；
所述智能传感器设备通过工业现场总线与控制器和上位机相连接，上位机通过以太网与数据库相连接；
所述上位机包括用于计算输出高纯度精馏过程控制输出的鲁棒解耦控制器；
所述鲁棒解耦控制器包括模型在线辨识与降阶模块、控制律求解模块和控制器参数在线整定模块。
进一步地，所述的模型在线辨识与降阶模块根据现场I/O数据得到高纯度精馏过程动态降阶模型，具体包括：
从现场智能传感器设备获取精馏塔内部温度、压强、流量数据，将数据结果存储于数据库中；
针对数据库中固定时间段内历史数据进行方差计算，判断是否满足辨识条件，利用满足辨识条件的历史数据采用多变量闭环辨识方法，将精馏过程动态特性辨识为离散状态空间模型；
针对数据库中固定时间段内历史数据进行方差计算，计算公式如下：
Figure BDA0003705307790000021
其中，N为固定时间段内采样数据个数，xi为第i个采样数据，
Figure BDA0003705307790000022
为数据平均值；
判断方差s2是否大于设定阈值，从而满足辨识所需的激励条件，利用满足辨识条件的历史数据采用闭环子空间辨识方法，将精馏过程动态特性辨识为离散状态空间模型；
辨识出的离散状态空间模型如下所示：
Figure BDA0003705307790000023
其中，k表示系统的第k个采样时刻，x(k)∈Rn为系统状态变量，u(k)∈Rm和y(k)∈Rm分别为高纯度精馏过程控制系统的m个操纵变量和m个被控变量；
针对辨识出的离散状态空间模型，设计频率加权矩阵，实现选定频域内的模型降阶，降阶问题描述为：
Figure BDA0003705307790000024
其中，P为辨识的离散状态空间模型，Pr为待求降阶模型，Q和R为频率加权矩阵，是由描述工作频率点的脉冲函数确定，将脉冲函数进行数值积分求取频率加权矩阵，并通过平衡实现方法求取降阶模型；
获到降阶模型后，将其输入至控制律求解模块和控制器参数在线整定模块；
控制律求解模块用于实时计算得到精馏过程操纵变量的控制信号，实现步骤包括：
根据在线辨识与降阶模块求取的降阶模型，将离散状态空间模型转换为连续状态空间模型，转换关系为：
Figure BDA0003705307790000031
采用相对增益矩阵方法，判断输入输出变量之间耦合关系，并实现输入输出间的元素配对，获得配对后的状态空间模型(A′,B′,C′,D′)；
根据匹配后连续状态空间模型，求取静态解耦矩阵B0 -1，求取公式为：
B0 -1＝(D′-C′A′-1B′)-1
根据配对后的每一对输入输出，设计单变量抗扰控制器，控制器包括扩张状态观测器和误差反馈控制器；
将控制器与静态解耦矩阵相串联，得到高纯度精馏过程鲁棒解耦控制结构，该结构以被控变量的设定值为输入，实时计算获得操纵变量的控制信号，并通过工业现场总线传输给控制器，控制器操纵执行结构完成控制动作，实现精馏过程两端产物浓度的鲁棒解耦控制；
控制器参数在线整定模块，其作用在于根据预设性能指标对鲁棒解耦控制结构中的参数进行在线整定，待整定参数包括控制器带宽矩阵和观测器带宽矩阵，整定步骤包括：
针对鲁棒解耦控制结构进行等效变换，得到二自由度等效模型，二自由度等效模型包括：等效被控对象矩阵、等效对角控制器矩阵和等效前置滤波器矩阵；
等效被控对象为降阶模型在参数摄动下的不确定性模型与静态解耦矩阵的乘积；
预设性能包括鲁棒稳定性指标和扰动抑制指标，结合等效被控对象，性能指标可以转化为尼柯尔斯图中的性能约束边界；
调整等效对角控制器和等效前置滤波器中的增益、零点和极点，使得系统开环频率特性曲线在工作频率处满足所述性能约束边界条件；
根据等效对角控制器和等效前置滤波器中增益、零点和极点与待整定参数之间的等量关系，从而计算获得待整定参数中的控制器带宽矩阵和观测器带宽矩阵；
在线整定模块将求取的待整定参数传输给控制律求取模块，从而实现控制器参数的在线更新。
为了更好地实现上述发明目的，本发明还提供了一种高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统的控制方法，根据塔内传感器数据在线辨识高纯度精馏过程离散状态空间模型；根据工作点频率特性，将辨识模型在选定频域内进行降阶逼近；针对降阶模型采用相对增益矩阵法进行输入输出配对；针对配对后系统，计算静态解耦矩阵，并对每个回路设计单变量抗扰控制器；将控制器与静态结构矩阵相串联，实现高纯度精馏过程鲁棒解耦控制器设计；将所设计结构进行等效转换，根据预设性能指标对模型参数进行在线整定，实现鲁棒解耦控制器参数在线更新。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
1)、本发明的控制方法可以实现精馏过程塔顶和塔底轻组分产物浓度的设定值跟踪，通过设计的鲁棒解耦控制系统，增强塔顶和塔底轻组分产物浓度回路设定值跟踪和抗扰时的解耦性能。
2)、本发明实现对精馏过程动态在线建模与降阶，根据降阶模型设计的控制器具有较好动态性能，且控制结构简单易于工程实现，同时控制器参数可根据预设性能指标进行在线整定，进一步提高了控制系统的鲁棒性，因此具有较大的实际应用价值。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明实施例提供的一种精馏过程鲁棒解耦控制方法的应用场景示意图。
图2为本发明实施例提供的一种精馏过程鲁棒解耦控制系统示意性框图。
图3为本发明实施例提供的一种精馏过程鲁棒解耦控制方法的流程示意图。
图4为本发明实施例提供的一种精馏过程鲁棒解耦控制结构示意图。
图5为本发明实施例提供的一种单变量抗扰控制结构示意图。
图6为本发明中二自由度等效模型结构示意图。
图7为本发明中控制器回路整形示意图。
图8为本发明中应用鲁棒解耦控制方法在设定值跟踪任务中塔压及两端产物浓度变化曲线图。
图9为本发明中应用所述鲁棒解耦控制方法在抗扰任务中塔压及两端产物浓度变化曲线图。
其中，附图标记为：
1、精馏塔；2、智能传感器设备；3、I/O模块；4、DCS系统；5、控制器；6、数据库； 7、上位机；8、在线辨识与降阶模块；9、控制律求解模块；10、控制器参数在线整定模块； 11、执行机构。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。当然，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
参见图1至图9，本发明提供其技术方案为，本发明实施例提供了一种高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统及控制方法，应用于分离以苯、甲苯和二甲苯(以对二甲苯为代表)为混合物的精馏过程，该控制系统及方法旨在对精馏过程两端产物浓度实现鲁棒解耦控制，同时提升系统对进料流量、进料温度和进料组分浓度等扰动的抑制能力。
参见图1是本发明实施例提供的一种精馏过程结构示意图，该精馏塔设计共nt＝29层，精馏过程的主要控制任务为：保持塔压恒定；在馏出液中保持95％的苯；在底部残留物中保持1.7％的苯，针对主要控制任务，系统选取的被控变量为：冷凝器压力、馏出物中甲苯的质量分数、塔底产物中苯的质量分数，选取的操纵变量为：冷凝器负荷、再沸器负荷、回流质量流量。
请参见图2，本发明实施例提供的一种鲁棒解耦控制系统，应用于高纯度精馏过程，系统包括：分布于精馏塔1内部的智能传感器设备2和DCS系统4。
具体地，DCS系统4包括控制器5、数据库6和上位机7；智能传感器设备2采集到的数据通过I/O模块3利用工业现场总线与控制器5和上位机7相连接，上位机7通过以太网与数据库6相连接；上位机包括用于计算输出高纯度精馏过程控制输出的鲁棒解耦控制器；鲁棒解耦控制器包括在线辨识与降阶模块8、控制律求解模块9和控制器参数在线整定模块10；当接收到被控变量设定值指令时，根据智能传感器设备2采集到的精馏过程当前状态通过上位机7的鲁棒解耦控制器获取操纵变量的实时控制信号，将控制信号通过工业现场总线传输给控制器5，由控制器5操纵执行机构11完成控制动作，最终实现精馏过程的鲁棒解耦控制。
请参见图3，图3是本发明实施例提供一种高纯度精馏过程鲁棒解耦控制方法的流程示意图。
如图3所示，鲁棒解耦控制方法具体包括步骤S1至步骤S5。
步骤S1：从现场智能传感器设备2获取精馏塔内部温度、压强、流量数据，将数据结果存储于数据库中。
在分离以苯、甲苯和二甲苯(以对二甲苯为代表)为混合物的精馏过程中，需要采集的状态数据包括：冷凝器与再沸器中的温度、压强及热负荷数据、精馏过程的回流质量流量。其中，根据冷凝器与再沸器中的温度和压强数据，结合Antoine方程式和气液相平衡方程，推断出馏出物中甲苯的质量分数和塔底产物中苯的质量分数。
步骤S2：根据存储于数据库中的I/O数据得到高纯度精馏过程动态降阶模型，具体包括步骤S21-S23：
步骤S21：针对数据库中固定时间段内历史数据进行方差计算，计算公式如下：
Figure BDA0003705307790000061
其中，N为固定时间段内采样数据个数，xi为第i个采样数据，
Figure BDA0003705307790000062
为数据平均值，判断方差s2是否大于设定阈值，若大于阈值则所述采样段内数据满足辨识所需的激励条件。
步骤S22：利用满足辨识条件的历史数据采用闭环子空间辨识方法，将精馏过程动态特性辨识为离散状态空间模型，辨识出的离散状态空间模型如下所示：
Figure BDA0003705307790000063
其中：k表示系统的第k个采样时刻，x(k)∈Rn为系统状态变量，u(k)∈Rm和y(k)∈Rm分别为高纯度精馏过程控制系统的操纵变量和被控变量，操纵变量选取为：冷凝器负荷、再沸器热负荷、回流质量流量；被控变量为：冷凝器压力、馏出物中甲苯的质量分数、塔底产物中苯的质量分数。
步骤S23：针对辨识出的离散状态空间模型，设计频率加权矩阵实现模型降阶，确保在选定频域内降阶模型和原模型逼近，此类降阶问题可以描述为：
Figure BDA0003705307790000064
其中，P为辨识的离散状态空间模型，Pr为待求降阶模型，Q和R为频率加权矩阵，是由描述工作频率点的脉冲函数确定，将脉冲函数进行数值积分求取频率加权矩阵，并通过平衡实现方法求取降阶模型，获到降阶模型后，将其输入至控制律求解模块和控制器参数在线整定模块。
步骤S3：设计鲁棒解耦控制结构，用于实时计算得到精馏过程操纵变量的控制信号，具体包括步骤S31-S34：
步骤S31：根据在线辨识与降阶模块求取的降阶模型，将离散状态空间模型转换为连续状态空间模型，转换关系为：
Figure BDA0003705307790000071
步骤S32：采用相对增益矩阵方法，判断输入输出变量之间耦合关系，并实现输入输出间的元素配对，获得配对后的状态空间模型；
步骤S33：根据匹配后连续状态空间模型，求取静态解耦矩阵B0 -1，求取公式为：
B0 -1＝(D′-C′A′-1B′)-1
步骤S34：根据配对后的每一对输入输出，设计单变量抗扰控制器，控制器包括扩张状态观测器和误差反馈控制器，将控制器与静态解耦矩阵相串联，得到高纯度精馏过程鲁棒解耦控制结构，如图4所示，该结构以被控变量的设定值为输入，实时计算获得操纵变量的控制信号，并通过工业现场总线传输给控制器，控制器操纵执行结构完成控制动作，实现精馏过程两端产物浓度的鲁棒解耦控制。
请参见图5，图5是本发明实施例提供的一种单变量抗扰控制器结构示意图。抗扰控制器由反馈控制器K和线性扩张状态观测器LESO组成。图5所示抗扰控制器可表示为如下状态空间形式：
Figure BDA0003705307790000072
其中，
L＝[l1 l2 … ln ln+1]T
K＝[k1 k2 … kn 1]/b0
Figure BDA0003705307790000073
z(t)为系统状态的观测值，k1，k2，…，kn为控制器带宽，l1，l2，…，ln，ln+1为观测器带宽，
Figure BDA0003705307790000074
是参考信号及其各阶导数。
步骤S4：根据预设性能指标对鲁棒解耦控制结构中的参数进行在线整定，待整定参数包括控制器带宽矩阵K和观测器带宽矩阵L，具体包括步骤S41-S45：
步骤S41：针对图5所示鲁棒解耦控制结构进行等效变换，得到如图6所示二自由度等效模型，二自由度等效模型包括：等效被控对象矩阵P(s)、等效对角控制器矩阵G(s)和等效前置滤波器矩阵F(s)。
步骤S42：如图4虚线框中部分所示，等效被控对象矩阵P(s)为降阶模型在参数摄动下的不确定性模型与静态解耦矩阵的乘积。
步骤S43：预设性能包括鲁棒稳定性指标和扰动抑制指标，结合等效被控对象，性能指标可以转化为尼柯尔斯图中的性能约束边界。如图7所示，性能指标的约束边界为图中虚线ω1-ω6。
步骤S44：采用顺序设计方法针对每一个回路整定调整等效对角控制器和等效前置滤波器中的增益、零点和极点，使得系统开环频率特性曲线在工作频率处满足所述性能约束边界条件。如图7所示，通过回路整形调整控制器中的增益、零点和极点，控制器参数整定后系统开环频率特性曲线为图中实线所示。实线上各工作频率点P1-P6分别位于约束虚线ω1-ω6的上方，表示系统满足鲁棒稳定性和扰动抑制指标。
步骤S45：根据等效对角控制器和等效前置滤波器中增益、零点和极点与待整定参数之间的等量关系，从而计算获得待整定参数中的控制器带宽矩阵和观测器带宽矩阵。
步骤S5：步骤S1-S4实现了精馏过程鲁棒解耦控制器的设计，当控制系统接收到被控变量设定值指令时，根据精馏过程当前状态通过鲁棒解耦控制器获取操纵变量的实时控制信号，将控制信号传输给DCS系统中的控制器，从而操纵执行结构完成控制动作。最终实现精馏过程两端产物浓度的鲁棒解耦控制。
请参阅图8，图8是本发明实施例提供一种应用所述鲁棒解耦控制方法，在设定值跟踪任务中塔压及两端产物浓度变化曲线图。在设定值跟踪任务中，塔压P、塔顶甲苯质量浓度 xD、塔底苯质量浓度xB的设定值分别在t＝1h、t＝3h、t＝5h时增大10％。从图8中可以看出，在所述控制方法下，塔顶和塔底轻组分产物浓度可以在2h内调整到设定值，且通道间的耦合影响较小。这说明所述控制方法具有良好的鲁棒解耦性能。
请参阅图9，图9是本发明实施例提供一种应用所述鲁棒解耦控制方法，在抗扰任务中塔压及两端产物浓度变化曲线图。在抗扰任务中，进料流量F在t＝1h时增大10％。从图9 中可以看出，在所述控制方法下，塔压P、塔顶甲苯质量浓度xD、塔底苯质量浓度xB在1.5h内基本恢复到设定值，最大波动小于1.5％。这说明所述控制方法具有良好的抗扰性能。
综上，本申请提供了一种高纯度精馏过程两端产物浓度的鲁棒解耦控制系统及方法。其中，系统包括：分布于精馏塔内部的智能传感器设备和DCS系统。DCS系统包括控制器、数据库和上位机。智能传感器设备通过工业现场总线与控制器和上位机相连接，上位机通过以太网与数据库相连接。上位机包括用于计算输出高纯度精馏过程控制输出的鲁棒解耦控制器，鲁棒解耦控制器包括模型在线辨识与降阶模块、控制律求解模块和控制器参数在线整定模块。方法包括：根据塔内传感器数据在线辨识高纯度精馏过程离散状态空间模型；根据工作点频率特性，将辨识模型在选定频域内进行降阶逼近；针对降阶模型采用相对增益矩阵法进行输入输出配对；针对配对后系统，计算静态解耦矩阵，并对每个回路设计单变量抗扰控制器；将控制器与静态结构矩阵相串联，实现高纯度精馏过程鲁棒解耦控制器设计；将所设计结构进行等效转换，根据预设性能指标对模型参数进行在线整定，实现鲁棒解耦控制器参数在线更新。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统，其特征在于，所述控制系统包括：
分布于精馏塔内部的智能传感器设备和DCS系统，所述DCS系统包括控制器、数据库和上位机；
所述智能传感器设备通过工业现场总线与控制器和上位机相连接，上位机通过以太网与数据库相连接；
所述上位机包括用于计算输出高纯度精馏过程控制输出的鲁棒解耦控制器；
所述鲁棒解耦控制器包括模型在线辨识与降阶模块、控制律求解模块和控制器参数在线整定模块。
2.根据权利要求1所述的高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统，其特征在于，所述模型在线辨识与降阶模块根据现场I/O数据得到高纯度精馏过程动态降阶模型，包括以下内容：
从现场智能传感器设备获取精馏塔内部温度、压强、流量数据，将数据结果存储于数据库中；
针对数据库中固定时间段内历史数据进行方差计算，判断是否满足辨识条件，利用满足辨识条件的历史数据采用多变量闭环辨识方法，将精馏过程动态特性辨识为离散状态空间模型；
针对数据库中固定时间段内历史数据进行方差计算，计算公式如下：
Figure FDA0003705307780000011
其中，N为固定时间段内采样数据个数，xi为第i个采样数据，
Figure FDA0003705307780000012
为数据平均值；
判断方差s2是否大于设定阈值，从而满足辨识所需的激励条件，利用满足辨识条件的历史数据采用闭环子空间辨识方法，将精馏过程动态特性辨识为离散状态空间模型；
辨识出的离散状态空间模型如下所示：
Figure FDA0003705307780000013
其中，k表示系统的第k个采样时刻，x(k)∈Rn为系统状态变量，u(k)∈Rm和y(k)∈Rm分别为高纯度精馏过程控制系统的m个操纵变量和m个被控变量；
针对辨识出的离散状态空间模型，设计频率加权矩阵，实现选定频域内的模型降阶，降阶问题描述为：
Figure FDA0003705307780000014
其中，P为辨识的离散状态空间模型，Pr为待求降阶模型，Q和R为频率加权矩阵，是由描述工作频率点的脉冲函数确定，将脉冲函数进行数值积分求取频率加权矩阵，并通过平衡实现方法求取降阶模型；
获到降阶模型后，将其输入至控制律求解模块和控制器参数在线整定模块；
控制律求解模块用于实时计算得到精馏过程操纵变量的控制信号，实现步骤包括：
根据在线辨识与降阶模块求取的降阶模型，将离散状态空间模型转换为连续状态空间模型，转换关系为：
Figure FDA0003705307780000021
采用相对增益矩阵方法，判断输入输出变量之间耦合关系，并实现输入输出间的元素配对，获得配对后的状态空间模型(A′,B′,C′,D′)；
根据匹配后连续状态空间模型，求取静态解耦矩阵B0 -1，求取公式为：
B0 -1＝(D′-C′A′-1B′)-1
根据配对后的每一对输入输出，设计单变量抗扰控制器，控制器包括扩张状态观测器和误差反馈控制器；
将控制器与静态解耦矩阵相串联，得到高纯度精馏过程鲁棒解耦控制结构，该结构以被控变量的设定值为输入，实时计算获得操纵变量的控制信号，并通过工业现场总线传输给控制器，控制器操纵执行结构完成控制动作，实现精馏过程两端产物浓度的鲁棒解耦控制；
控制器参数在线整定模块，其作用在于根据预设性能指标对鲁棒解耦控制结构中的参数进行在线整定，待整定参数包括控制器带宽矩阵和观测器带宽矩阵，整定步骤包括：
针对鲁棒解耦控制结构进行等效变换，得到二自由度等效模型，二自由度等效模型包括：等效被控对象矩阵、等效对角控制器矩阵和等效前置滤波器矩阵；
等效被控对象为降阶模型在参数摄动下的不确定性模型与静态解耦矩阵的乘积；
预设性能包括鲁棒稳定性指标和扰动抑制指标，结合等效被控对象，性能指标可以转化为尼柯尔斯图中的性能约束边界；
调整等效对角控制器和等效前置滤波器中的增益、零点和极点，使得系统开环频率特性曲线在工作频率处满足所述性能约束边界条件；
根据等效对角控制器和等效前置滤波器中增益、零点和极点与待整定参数之间的等量关系，从而计算获得待整定参数中的控制器带宽矩阵和观测器带宽矩阵；
在线整定模块将求取的待整定参数传输给控制律求取模块，从而实现控制器参数的在线更新。
3.根据权利要求1所述的高纯度精馏过程鲁棒解耦控制系统的控制方法，其特征在于，根据塔内传感器数据在线辨识高纯度精馏过程离散状态空间模型；根据工作点频率特性，将辨识模型在选定频域内进行降阶逼近；针对降阶模型采用相对增益矩阵法进行输入输出配对；针对配对后系统，计算静态解耦矩阵，并对每个回路设计单变量抗扰控制器；将控制器与静态结构矩阵相串联，实现高纯度精馏过程鲁棒解耦控制器设计；将所设计结构进行等效转换，根据预设性能指标对模型参数进行在线整定，实现鲁棒解耦控制器参数在线更新。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115933386A (zh) * 2022-11-25 2023-04-07 南通大学 一种考虑输入约束的精馏塔过程抗扰控制结构及控制方法
CN116880382A (zh) * 2023-07-05 2023-10-13 南通大学 化工生产控制模型生成方法、化工生产控制方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1794117A (zh) * 2005-12-29 2006-06-28 上海交通大学 多变量时滞系统解耦控制器解析设计方法
US20070038333A1 (en) * 2005-08-15 2007-02-15 Dadebo Solomon A Model predictive control having application to distillation
CN104950725A (zh) * 2015-07-31 2015-09-30 北京化工大学 一种二元精馏塔分布式控制系统
CN106896721A (zh) * 2017-03-18 2017-06-27 北京化工大学 一种二元精馏塔集中式控制方法及系统
CN114253130A (zh) * 2021-12-21 2022-03-29 南通大学 一种二元精馏过程的自抗扰控制结构及控制方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070038333A1 (en) * 2005-08-15 2007-02-15 Dadebo Solomon A Model predictive control having application to distillation
CN1794117A (zh) * 2005-12-29 2006-06-28 上海交通大学 多变量时滞系统解耦控制器解析设计方法
CN104950725A (zh) * 2015-07-31 2015-09-30 北京化工大学 一种二元精馏塔分布式控制系统
CN106896721A (zh) * 2017-03-18 2017-06-27 北京化工大学 一种二元精馏塔集中式控制方法及系统
CN114253130A (zh) * 2021-12-21 2022-03-29 南通大学 一种二元精馏过程的自抗扰控制结构及控制方法

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
RESHMA N. PAWAR: "Design of NDT and PSO based Decentralised PID Controller for Wood-Berry Distillation Column", 《IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON POWER》 *
RHOUZI KAMAL-EDDINE: "Full-order observer for large-scale systems Applications to industrial process", 《2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRICAL AND INFORMATION TECHNOLOGIES ICEIT\"2016》 *
周毅: "精馏塔的机理模型仿真和多回路控制器设计方法研究", 《电气传动自动化》 *
王全良: "多变量系统解耦内模控制及其PID 转化应用方法的研究", 《北京化工大学学报》 *
程赟: "Cascade Active Disturbance Rejection Control of a High-Purity Distillation Column with Measurement Noise", 《I&EC RESEARCH》 *
程赟: "多变量逆解耦自抗扰控制及其在精馏塔过程中的应用", 《自动化学报》 *
罗运辉等: "多变量解耦双自由度PID控制系统设计", 《浙江大学学报(工学版)》 *
赵志诚等: "双输入双输出时滞过程的IMC-PI控制方法", 《华中科技大学学报(自然科学版)》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115933386A (zh) * 2022-11-25 2023-04-07 南通大学 一种考虑输入约束的精馏塔过程抗扰控制结构及控制方法
CN115933386B (zh) * 2022-11-25 2023-12-19 南通大学 一种考虑输入约束的精馏塔过程抗扰控制结构及控制方法
CN116880382A (zh) * 2023-07-05 2023-10-13 南通大学 化工生产控制模型生成方法、化工生产控制方法及装置
CN116880382B (zh) * 2023-07-05 2024-04-05 南通大学 化工生产控制模型生成方法、化工生产控制方法及装置

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