CN117452978A - 用于脱醇塔脱醇的流量控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及非电变量调节领域，具体涉及用于脱醇塔脱醇的流量控制方法及系统，该方法包括：获取有机化工监控参数；对脱醇塔出料口以及汽提塔出料口的液体流量进行分析，获取时间迟滞系数；构建液体流量变化向量；设置遗传算法的预计迭代次数；构建预变化向量；对预变化向量的元素分布进行分析，构建物料流入量变化程度；获取PID控制中比例系数以及积分系数的变异倾向；根据比例系数以及积分系数的变异倾向对遗传算法中各个体的自适应度函数值进行调整；根据调整后的自适应度函数值基于遗传算法完成对脱醇塔脱醇的流量控制，使得PID参数可以提前适应汽提塔中的液体流入量，使得液体高度更加稳定。
Description
技术领域
本发明涉及非电变量调节领域，具体涉及用于脱醇塔脱醇的流量控制方法及系统。
背景技术
DOTP是一种高电阻率、高热稳定性、低毒性的注塑机，在工业领域广泛使用。在DOTP的生产过程中，普遍采用直接酯化法生产，产物中会有辛醇和水作为杂质，需要进行脱醇处理。传统的脱醇方法是将物料批量泵入脱醇釜加热脱醇，加热时间长且处理效率低；新采用连续进料脱醇法，将物料连续泵入脱水塔、脱醇塔、汽提塔进行脱醇、脱醇时间短且产量有所提升。
在进行连续进料脱醇法时，整个反应体系的物料总量并非处于一个稳定的状态，而在塔釜和塔釜之间采用的是物料溢流的方式运输物料，导致在整个反应体系中汽提塔的物料流进速率不稳定，为了保证汽提塔塔釜液稳定，需要精确控制出料量。
由于在化工反应中，各项反应监控参数的影响具有大惯性、大迟滞性等特点，导致一个监控参数反应的情况到最终的需要控制的位置有时间差异，因而导致传统的PID算法在应用时对其控制的目标并不精准，造成偏差过大。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供用于脱醇塔脱醇的流量控制方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
第一方面，本发明实施例提供了用于脱醇塔脱醇的流量控制方法，该方法包括以下步骤：
获取有机化工监控参数，包括：脱醇塔出料口的液体流量、汽提塔出料口液体流量、汽提塔的液面高度；
设置PID控制装置频率；根据相同时间段内脱醇塔出料口以及汽提塔出料口的液体流量获取时间迟滞系数；根据时间迟滞系数获取各时刻的液体流量变化向量；设置遗传算法的预计迭代次数；根据各时刻的液体流量变化向量以及时间迟滞系数获取各时刻的预变化向量；根据各时刻的预变化向量的元素分布获取物料流入量变化程度；根据物料流入量变化程度获取比例系数以及积分系数的变异倾向；根据比例系数以及积分系数的变异倾向对遗传算法中各个体的自适应度函数值进行调整；根据调整后的自适应度函数值基于遗传算法完成对脱醇塔脱醇的流量控制。
优选的，所述根据相同时间段内脱醇塔出料口以及汽提塔出料口的液体流量获取时间迟滞系数，包括：
获取序列长度，获取脱醇塔出料口液体流量序列的原本长度；将所述原本长度与所述序列长度的差值，将所述差值与PID控制装置频率的倒数的乘积作为时间迟滞系数。
优选的，所述获取序列长度，具体为：
获取相同时间段内脱醇塔出料口液体流量序列以及汽提塔出料口液体流量序列；
设置重复次数；删除所述脱醇塔出料口液体流量序列最晚记录的数据以及所述汽提塔出料口液体流量序列最早记录的一个数据；获取删除数据后的脱醇塔出料口液体流量序列与汽提塔出料口液体流量序列之间的曼哈顿距离；依次类推，直到删除达到重复次数时停止；将曼哈顿距离最小的对应脱醇塔出料口液体流量序列的长度作为序列长度。
优选的，所述根据时间迟滞系数获取各时刻的液体流量变化向量，具体为：
将脱醇塔出料口液体流量从各时刻之前时刻到各时刻之前/>时刻的所有采样数据组成的向量确认为各时刻的液体流量变化向量，其中，/>表示时间迟滞系数。
优选的，所述根据各时刻的液体流量变化向量以及时间迟滞系数获取各时刻的预变化向量，包括：
计算所述预计迭代次数与PID控制频率的比值；将各时刻之前所述比值对应时刻的液体流量变化向量作为各时刻的预变化向量。
优选的，所述根据各时刻的预变化向量的元素分布获取物料流入量变化程度，包括：
计算预变化向量所有相邻元素之间的差值绝对值的均值；计算预变化向量第一个元素与最后一个元素的差值绝对值；
当预变化向量的最后一个元素大于等于倒数第二个元素时，计算所述差值绝对值与所述均值的差值绝对值，保存为物料流入变化量；将所述物料流入变化量与时间迟滞系数的比值作为物料流入量变化程度；
当预变化向量的最后一个元素小于倒数第二个元素时，计算所述差值绝对值与所述均值的和值绝对值；将所述和值绝对值与时间迟滞系数的比值作为物料流入量变化程度。
优选的，所述根据物料流入量变化程度获取比例系数以及积分系数的变异倾向，包括：
获取系统采样间隔；计算各时刻与各时刻系统采样间隔之前的物料流入量变化程度的比值；分别计算各时刻与各时刻系统采样间隔之前的物料流入量变化程度的差值、差值绝对值；计算所述差值与所述差值绝对值之间的比值作为正负判断项；将所述比值与所述正负判断项的乘积作为比例系数以及积分系数的变异倾向。
优选的，所述根据比例系数以及积分系数的变异倾向对遗传算法中各个体的自适应度函数值进行调整，具体包括：
设置种群个体数；将种群中的个体按照比例系数的值从大到小进行排序，获取种群中各个体的比例系数排名；采取比例系数排名的方法获取各个体的积分系数排名；
各个体调整后的自适应度函数值表达式为：
式中，为调整后种群中第/>个个体的自适应度函数值，/>为调整前种群中第/>个个体的自适应度函数值，/>、/>分别为种群的比例系数的变异倾向、积分系数的变异倾向，、/>分别为种群中第/>个个体按照比例系数、积分系数进行排序获得的排名。
优选的，所述根据调整后的自适应度函数值基于遗传算法完成对脱醇塔脱醇的流量控制，具体包括：
将调整后的自适应度函数值从大到小进行排序，选取前Q个个体参与下一轮遗传算法的种群产生，其中Q为预设值；
选取调整后的自适应度函数值最大的个体对应的比例系数、积分系数、微分系数作为下一轮PID控制中的参数。
第二方面，本发明实施例还提供了用于脱醇塔脱醇的流量控制系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述方法的步骤。
本发明至少具有如下有益效果：
本发明主要通过分析连续脱醇法的装置结构，用脱醇塔出料口的液体流量获得预变化向量，作为表征汽提塔中液体流入量的参量；进一步通过对预变化向量进行分析，得到物料流入量变化程度，表征反应汽提塔中液体流入量的变化快慢，并分析该值与PID中各控制参量的关系，进一步计算出变异倾向用以调整遗传算法中的自适应度函数，遗传算法在PID控制器的参数中选择精英个体时，使选择倾向于适应一段时间后的汽提塔中液体流入量的变化快慢个体，使PID的参数提前适应将要到来的汽提塔中液体流入量，降低了汽提塔中的液面高度的波动，使液位更稳定。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一个实施例提供的用于脱醇塔脱醇的流量控制方法的步骤流程图；
图2为PID控制示意图；
图3为物料流入量变化程度示意图；
图4为改进后的PID控制流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的用于脱醇塔脱醇的流量控制方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的用于脱醇塔脱醇的流量控制方法及系统的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的用于脱醇塔脱醇的流量控制方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001：获取相关的有机化工监控参数。
本实施例考虑对经过直接酯化法获得的DOTP产物进行脱醇处理中，采用连续脱醇法进行脱醇，通过改进后的PID算法控制出料流量，使塔釜液的液位保持稳定。
具体的，本实施例将PID的控制频率根据经验设置为赫兹，且本实施例所有的参数的采样频率都为/>赫兹，实施者可根据实际情况自行调整。采用液体流量计，获取脱醇塔出料口的液体流量/>，获取气体塔出料口的液体流量/>，采用液位传感器测量汽提塔中的液面高度，其时间序列记为/>。
至此，获取有机化工监控的相关参数。
步骤S002：根据化工流程的迟滞特点获知液面的流量变化；根据汽提塔液流量的预变化向量，计算物料流入量变化程度；根据物料流入量变化程度和种群的自适应度分布，为遗传算法赋予变异倾向。
本实施例采用PID控制对汽提塔中的液面高度进行稳定，其中PID控制流程图如图2所示。图2中，是PID控制器的输入信号，是汽提塔需要保持的液面高度；/>、/>、/>表示PID控制器的参数；/>是PID控制器的输出信号，/>是PID控制器的输出信号的增益系数，被控对象是汽提塔下方出料口的液体流量；/>是系统输出信号，对应汽提塔当前液面高度；是误差参数，是/>；/>是通过PID控制器的参数计算出的遗传算法的自适应度，具体计算过程为本领域公知技术不再赘述。
分析本实施例针对的具体场景，汽提塔的液面主要和三个控制参数直接相关，一是汽提塔流入口的物料量，二是汽提塔上方流出的蒸汽中包含的杂质，三是汽提塔下端出料口的流量。由于本实施例主要考虑通过控制出料口流量来稳定汽提塔液面高度，因此在分析汽提塔中物料总量变化时，主要考虑前两个因素。
由于在脱水塔和脱醇塔中大量的杂质已被去除，则在汽提塔中塔顶流出的蒸汽中包含的杂质占比少，杂质导致的液体量减少并不会产生明显影响，因此这一部分的杂质蒸汽导致的液体量变化在本实施例中忽略不计。
将物料从脱醇塔溢出液体的位置，即脱醇塔出料口到达汽提塔进料口的过程时间记为，则脱醇塔出料口液体流量/>影响到汽提塔进料口的液体流量/>的时间应该为/>，意味着/>时刻的脱醇塔出料口液体流量/>与/>时刻的汽提塔进料口的液体流量/>具有很强的相关性，即/>越大/>越大，/>越小/>越小。
因此在本实施例所述化工流程中，显著的迟滞于/>，因此可以用/>表征。而/>的大小代表了汽提塔中液体的增量，因此可以使用/>提前/>时刻表征汽提塔液面的变化，进而提前调控PID参数使其适应/>时刻后的脱醇塔出料口液体流量，使汽提塔液面更稳定。
a.将确认为时间迟滞系数，具体计算方法为：
在进行连续脱醇法的数据中，获得一段时间内的脱醇塔出料口液体流量的数据记录序列/>，以及一段时间内的汽提塔进料口液体流量/>的数据记录序列/>，两者的数据记录序列的记录频率根据经验设为与PID控制装置的控制频率相等，即/>赫兹。因此两者为长度相同的向量，且向量中的元素按照时间先后及逆行排列，根据经验向量长度为。
1.删除序列的右侧的一个数据，删除序列/>的左侧一个数据，得到新的序列/>与序列/>，计算两个序列的曼哈顿距离。
需要说明的是：对序列删除右侧的一个数据，是删除了脱醇塔出料口最晚记录的数据，对序列/>删除左侧的一个数据，是删除了气体塔进料口最早记录数据。
2.重复步骤1经验值次，得到/>个曼哈顿距离，每个曼哈顿距离对应的序列/>和序列/>长度不同。选取其中曼哈顿距离最小的序列/>和序列/>，若存在多个曼哈顿距离最小的序列/>和序列/>，选取其中长度最长的序列/>和序列/>。
若步骤1操作重复了次，此时序列/>和序列/>相同位置的元素代表了采集时间相差了/>秒的参数，相当于假设时间迟滞系数/>秒；此时计算两个序列的曼哈顿距离，是为了得到两个序列的相似程度，曼哈顿距离越小，两个序列越相似，代表此时/>越可能是真实的时间迟滞系数/>，因此可以将曼哈顿距离最小时的/>作为时间迟滞系数/>。
3.选取的序列和序列/>长度记为/>，则时间迟滞系数/>。
最终，步骤3用曼哈顿距离最小的序列和序列/>对应的假设延迟时间作为时间迟滞系数/>。完成了通过脱醇塔出料口液体流量对汽提塔进料口液体流量提前/>时刻的表征。
因为时刻的脱醇塔出料口液体流量/>可以表征/>时刻的汽提塔进料口的液体流量/>，所以将脱醇塔出料口液体流量从/>时刻到/>时刻的所有采样数据，按照数据产生时间的先后顺序从右到左排列；得到一个向量，称为汽提塔/>时刻的液体流量变化向量，表征/>时刻到/>时刻内，汽提塔接收的液体流量的变化情况。
需要说明的是，此处将产生的数据按照所述方式排列是为了后文计算时数据的位置对应正确，除此之外无其它特殊含义。
因为时刻的液体流量变化向量中的最后一个元素表征的是/>时刻的汽提塔接收的液体流量，而本实施例采用遗传算法动态调整PID的控制参数，遗传算法达到最佳的优化效果需要多次迭代，因此需要在液体流量变化之前提前对遗传算法的参数进行修改以给予遗传算法迭代时间，进而提前调整PID的控制参数减少汽提塔液面高度的波动。
因此参与时刻的PID控制参数调整的液体流量变化向量是/>时刻的液体流量变化向量，将时刻提前/>秒，以到达提前调整的效果。之所以是提前/>秒，是因为PID控制装置的控制是/>一次，以/>秒之前的液体流量变化作为调整当下的PID控制器的参数的指标，给予遗传算法以迭代时间。
PID控制装置的控制频率是赫兹，因此将/>时刻的液体流量变化向量作为/>时刻的预变化向量/>，其中/>为遗传算法的预计迭代次数，经验值为15。
b.根据汽提塔液流量的预变化向量，计算物料流入量变化程度。
本实施例用PID控制塔底的出料量以减小汽提塔液面高度的变化波动，而预变化向量表征了汽提塔将要接收液体流量的多少，因此通过分析预变化向量的特征动态调整PID的控制参数，能够进一步稳定汽提塔的液面高度。
在PID控制中，比例系数的主要作用是加快系统反应速度，使系统更快达到稳定状态，但若/>过大则会出现超调现象，因此选择合理的比例系数/>能够得到更好的PID控制效果。
因为的目的是加快系统反应速度，则预变化向量中的元素数值正在变大或减小，则代表接下来的时刻汽提塔中物料流入量在增加或者减少，对应的需要增加或减少被PID控制的汽提塔出料口流量。若预变化向量中的元素数值变化的速度越来越快，对应的被PID控制的汽提塔出料口流量的调整幅度也越来越大，对应的/>需要增大以加快系统反应速度，适应出料口流量的调整幅度的变大。
因此计算物料流入量变化程度，表达式为：
式中，表示/>时刻的物料流入量变化程度，/>、/>、/>、/>、/>分别表示/>时刻的预变化向量/>的第1个、第/>个、第/>个、第/>个、第/>个元素，/>表示时间迟滞系数，同时/>表示/>时刻的预变化向量/>的长度。/>和/>是方便公式书写的中间式。
物料流入量变化程度示意如图3所示，其中，横轴是预变化向量中元素下标的对应时刻，纵轴是预变化向量中的元素大小；图中折线是预变化向量元素变化，式中对应图中线段虚线，是预变化向量的首尾差值，式/>对应图中点虚线，是实际的物料变化快慢。预变化向量的首尾差值可以表征物料流入的快慢，但是由于预变化向量本身具有波动，所求首尾差值可能因为向量的波动带来误差。因此式中/>项是计算向量的波动大小，波动越大此项值越大，而后用首尾差值/>减去波动大小，就是实际的物料流入变化量，除以时间长度/>就是物料流入变化的快慢情况，值越大物料流入正在加快，值越小物料流入正在变慢。
需要说明的是，项中/>是预变化向量中相邻元素的差值，对所有相邻元素的差值求均值，向量中波动越大，所求差值越大，因此该项代表了预变化向量中的数值波动大小。式/>中的分式是为了判断预变化向量尾部的值是在预变化向量波动的上升阶段或下降阶段，对应的对首尾差值减去或加上波动值。最终/>代表了/>时刻的预变化向量对应时刻的汽提塔物料流入量变化的快慢情况，其值越大汽提塔物料流入量变化越快，对应的被PID控制的汽提塔出料口流量的调整幅度也越来越大，对应的/>需要增大以加快系统反应速度，适应出料口流量的调整幅度的变大。
物料流入量变化程度增加时，当系统反应速度越快时，越容易出现超调现象，越可能导致被PID控制的汽提塔出料口流量在经过调整后出现静态偏差，因此此时应该将PID控制中的积分系数/>适当的增加。
综上，当物料流入量变化程度变大时，应该调整PID控制中的比例系数/>变大，同时控制PID控制中的积分系数/>适当的增加；当物料流入量变化程度/>变小时，应该调整PID控制中的比例系数/>变小，同时控制PID控制中的积分系数/>适当的减少。比例系数和积分系数/>具体的变化规则由遗传算法控制。
c.根据物料流入量变化程度和种群的自适应度分布，为遗传算法赋予变异倾向。
本实施例采用遗传算法调整PID控制中的比例系数、积分系数、微分系数。使用遗传算法调整PID控制中的比例系数、积分系数、微分系数的具体过程为公知技术不再赘述，本实施例主要对动态调整比例系数和积分系数对应的遗传算法的变异率、交叉率，以及在变异的种群选取中，通过变异倾向对种群的选择进行调整。
在时刻，在使用遗传算法调整PID控制中的比例系数、积分系数、微分系数的过程中，每一轮的PID控制参量发生调整前，都会产生一个新的种群，根据经验设置种群中的个体数为/>；种群中每个个体对应有一组参数{/>、/>、/>}，并且每一个个体对应的能计算出一个适应度函数值{/>}，具体的计算过程的参数保持默认参数，计算过程为本领域公知技术不再赘述。
本实施例中在产生一个新的种群时，会通过根据物料流入量变化程度计算出比例系数或积分系数的变异倾向，利用变异倾向作为权重影响遗传算法选择精英个体时的权重，使遗传算法的变异具有倾向，进而调整/>或/>变大或变小，使种群的变异方向更符合时刻后的汽提塔进料口的液体流量，具体步骤为：
的变异倾向/>和/>的变异倾向/>：
式中，为比例系数的变异倾向，/>为积分系数的变异倾向，/>、/>分别为/>时刻、/>时刻的物料流入量变化程度，/>是防止除数为0，/>是系统采样间隔。
当和/>比值大于1，代表物料的变化速度加快，比值越大变化加快的幅度越大；对应的在新的种群进行选择时，比例系数/>需要更快的增大以加快系统反应速度，积分系数/>适当的更快的增加以防止因系统反应速度变快导致更容易出现超调现象。
当和/>比值小于1，代表物料的变化速度变慢，比值越小变化变慢的幅度越大；对应的在新的种群进行选择时，比例系数/>需要更快的减小以降低系统反应速度，积分系数/>适当的更快的减小以防止因系统出现积分饱和，影响动态性能。
当和/>比值等于1，代表物料的变化速度不变，比例系数/>和积分系数/>应保持不变。
项是变异倾向的正负判断项，当/>时，代表物料的变化速度加快，遗传算法倾向于选择/>值和/>值较大的个体；当/>时，代表物料的变化速度变慢，遗传算法倾向于选择/>值和/>值较小的个体；当/>时，遗传算法不具有选择倾向。
由于作为微分系数，主要是为了降低系统的稳态波动，其值大小与物料流入量变化程度并无关系，不计算其变异倾向。
因此，在进行排序时，调整后种群中第个个体的自适应度函数值/>：
首先，按照每个个体的值从大到小进行，记种群中第/>个个体的排名为/>；按照每个个体的/>值从大到小进行，记种群中第/>个个体的排名为/>。
式中为调整前种群中第/>个个体的自适应度函数值，/>和/>分别为种群的/>的变异倾向/>和和/>的变异倾向/>，/>和/>分别为种群中的个体按照/>值和/>值进行排序获得的排名，/>为根据经验设置种群中的个体数。
式中，以和/>分别将个体按照/>值和/>值进行排序获得的排名量化，作为权重。个体排名越靠前，/>值或/>值越大，对应的/>和/>为正且值越大；个体排名越靠前，/>值或/>值越大，对应的/>和/>为负且值越小。
最终项，当变异倾向/>和/>为正时，/>值和/>值靠前的个体该项为正，且排名越靠前的个体该项越大，变异倾向值越大排名越靠前的个体该项越大，最终调整后的自适应度函数值中，/>值和/>值越靠前的个体的调整后的自适应度函数值越大。
相反，当变异倾向和/>为负时，/>值和/>值靠前的个体该项为负，且排名越靠前的个体该项越小，变异倾向值越小排名越靠前的个体该项越小，最终调整后的自适应度函数值中，/>值和/>值越靠前的个体的调整后的自适应度函数值越小。
实现通过物料流入量变化程度对物料对遗传算法的结果进行倾向性筛选的目的，这样做能够是遗传算法的优化速度加快，并且是PID的控制参数提前适应时刻后的汽提塔进料口的液体流量，使汽提塔的液面波动变小。
步骤S003：通过改进后的遗传算法，控制汽提塔的出料速度。
在产生一个新的种群时，会根据个体的调整后的自适应度函数值从大到小进行排序，选取自适应度函数值排名经验值前的个体作为精英个体保留，参与下一轮遗传算法的种群产生。同时选择自适应度函数值最大的个体对应的参数{/>、/>、/>}作为下一轮PID控制中的比例系数、积分系数、微分系数。
最终，改进后的算法流程图如图4所示，其中，是PID控制器的输入信号，是汽提塔需要保持的液面高度；/>、/>、/>分别是PID控制器的参数；/>是PID控制器的输出信号，是PID控制器的输出信号的增益系数，被控对象是汽提塔下方出料口的液体流量；/>是系统输出信号，对应汽提塔当前液面高度；/>是误差参数，是/>；/>是通过PID控制器的参数计算出的遗传算法的自适应度，具体计算过程为本领域公知技术不再赘述。其中/>是预变化向量，/>是物料流入量变化程度、/>是调整后的自适应度函数值，具体计算过程在上一步骤中。
至此，完成对脱醇塔脱醇的流量控制，使系统液位及流量稳定。
基于与上述方法相同的发明构思，本发明实施例还提供了用于脱醇塔脱醇的流量控制系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述用于脱醇塔脱醇的流量控制方法中任意一项所述方法的步骤。
综上所述，本发明实施例主要通过分析连续脱醇法的装置结构，用脱醇塔出料口的液体流量获得预变化向量，作为表征汽提塔中液体流入量的参量；进一步通过对预变化向量进行分析，得到物料流入量变化程度，表征反应汽提塔中液体流入量的变化快慢，并分析该值与PID中各控制参量的关系，进一步计算出变异倾向用以调整遗传算法中的自适应度函数，遗传算法在PID控制器的参数中选择精英个体时，使选择倾向于适应一段时间后的汽提塔中液体流入量的变化快慢个体，使PID的参数提前适应将要到来的汽提塔中液体流入量，降低了汽提塔中的液面高度的波动，使液位更稳定。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
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 (10)
1.用于脱醇塔脱醇的流量控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取有机化工监控参数，包括：脱醇塔出料口的液体流量、汽提塔出料口液体流量、汽提塔的液面高度；
设置PID控制装置频率；根据相同时间段内脱醇塔出料口以及汽提塔出料口的液体流量获取时间迟滞系数；根据时间迟滞系数获取各时刻的液体流量变化向量；设置遗传算法的预计迭代次数；根据各时刻的液体流量变化向量以及时间迟滞系数获取各时刻的预变化向量；根据各时刻的预变化向量的元素分布获取物料流入量变化程度；根据物料流入量变化程度获取比例系数以及积分系数的变异倾向；根据比例系数以及积分系数的变异倾向对遗传算法中各个体的自适应度函数值进行调整；根据调整后的自适应度函数值基于遗传算法完成对脱醇塔脱醇的流量控制。
2.如权利要求1所述的用于脱醇塔脱醇的流量控制方法，其特征在于，所述根据相同时间段内脱醇塔出料口以及汽提塔出料口的液体流量获取时间迟滞系数，包括：
获取序列长度，获取脱醇塔出料口液体流量序列的原本长度；将所述原本长度与所述序列长度的差值，将所述差值与PID控制装置频率的倒数的乘积作为时间迟滞系数。
3.如权利要求2所述的用于脱醇塔脱醇的流量控制方法，其特征在于，所述获取序列长度，具体为：
获取相同时间段内脱醇塔出料口液体流量序列以及汽提塔出料口液体流量序列；
设置重复次数；删除所述脱醇塔出料口液体流量序列最晚记录的数据以及所述汽提塔出料口液体流量序列最早记录的一个数据；获取删除数据后的脱醇塔出料口液体流量序列与汽提塔出料口液体流量序列之间的曼哈顿距离；依次类推，直到删除达到重复次数时停止；将曼哈顿距离最小的对应脱醇塔出料口液体流量序列的长度作为序列长度。
4.如权利要求1所述的用于脱醇塔脱醇的流量控制方法，其特征在于，所述根据时间迟滞系数获取各时刻的液体流量变化向量，具体为：
将脱醇塔出料口液体流量从各时刻之前时刻到各时刻之前/>时刻的所有采样数据组成的向量确认为各时刻的液体流量变化向量，其中，/>表示时间迟滞系数。
5.如权利要求1所述的用于脱醇塔脱醇的流量控制方法，其特征在于，所述根据各时刻的液体流量变化向量以及时间迟滞系数获取各时刻的预变化向量，包括：
计算所述预计迭代次数与PID控制频率的比值；将各时刻之前所述比值对应时刻的液体流量变化向量作为各时刻的预变化向量。
6.如权利要求1所述的用于脱醇塔脱醇的流量控制方法，其特征在于，所述根据各时刻的预变化向量的元素分布获取物料流入量变化程度，包括：
计算预变化向量所有相邻元素之间的差值绝对值的均值；计算预变化向量第一个元素与最后一个元素的差值绝对值；
当预变化向量的最后一个元素大于等于倒数第二个元素时，计算所述差值绝对值与所述均值的差值绝对值，保存为物料流入变化量；将所述物料流入变化量与时间迟滞系数的比值作为物料流入量变化程度；
当预变化向量的最后一个元素小于倒数第二个元素时，计算所述差值绝对值与所述均值的和值绝对值；将所述和值绝对值与时间迟滞系数的比值作为物料流入量变化程度。
7.如权利要求1所述的用于脱醇塔脱醇的流量控制方法，其特征在于，所述根据物料流入量变化程度获取比例系数以及积分系数的变异倾向，包括：
获取系统采样间隔；计算各时刻与各时刻系统采样间隔之前的物料流入量变化程度的比值；分别计算各时刻与各时刻系统采样间隔之前的物料流入量变化程度的差值、差值绝对值；计算所述差值与所述差值绝对值之间的比值作为正负判断项；将所述比值与所述正负判断项的乘积作为比例系数以及积分系数的变异倾向。
8.如权利要求1所述的用于脱醇塔脱醇的流量控制方法，其特征在于，所述根据比例系数以及积分系数的变异倾向对遗传算法中各个体的自适应度函数值进行调整，具体包括：
设置种群个体数；将种群中的个体按照比例系数的值从大到小进行排序，获取种群中各个体的比例系数排名；采取比例系数排名的方法获取各个体的积分系数排名；
各个体调整后的自适应度函数值表达式为：
式中，为调整后种群中第/>个个体的自适应度函数值，/>为调整前种群中第/>个个体的自适应度函数值，/>、/>分别为种群的比例系数的变异倾向、积分系数的变异倾向，/>、/>分别为种群中第/>个个体按照比例系数、积分系数进行排序获得的排名。
9.如权利要求1所述的用于脱醇塔脱醇的流量控制方法，其特征在于，所述根据调整后的自适应度函数值基于遗传算法完成对脱醇塔脱醇的流量控制，具体包括：
将调整后的自适应度函数值从大到小进行排序，选取前Q个个体参与下一轮遗传算法的种群产生，其中Q为预设值；
选取调整后的自适应度函数值最大的个体对应的比例系数、积分系数、微分系数作为下一轮PID控制中的参数。
10.用于脱醇塔脱醇的流量控制系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述方法的步骤。
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