CN1765373A - 中药生产浓缩过程中蒸发速度的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种中药生产浓缩过程中蒸发速度的控制方法，包括以下步骤：利用液位传感器和温度传感器检测一效蒸发室内的药液液位和温度，并计算出一效蒸发室蒸发速度实际值；以蒸发速度设定值和实际值作为DMC控制器的输入，经过DMC控制计算获得相应的PID输入设定值，再将该PID输入设定值与一效蒸发室内气体温度共同作为PID控制器的输入，从而获得控制蒸发速度的管道蒸汽调节阀阀门开度控制量。本发明利用PID控制简单、参数调整方便、抗高频干扰强和预测控制跟踪性能良好和对模型失配有较强鲁棒性的优点，可精确控制中药浓缩过程中药液的蒸发速度，有助于提高中药生产的质量。

Description

中药生产浓缩过程中蒸发速度的控制方法

技术领域

本发明涉及一种中药生产浓缩过程中蒸发速度的控制方法。

背景技术

随着控制技术的发展，在中药生产行业采用先进控制系统，提高中药生产的科学性、准确性，越来越受到中药生产管理者的重视。由于中药生产浓缩工段的控制是典型的复杂过程控制，需要控制的工艺参数主要有温度、压力、蒸发速度、液位等。在浓缩过程中，这些参数之间存在着相互影响，使得建立精确的数学模型不可行，也使得传统的PID控制方式变得不适用。现阶段我国的中药生产厂家在生产过程中一般以人工经验控制为主，使得中药的药效、成分以及生产的各个环节没有达到科学、严格的控制，存在着控制精度低、劳动强度大、效率低的缺点，严重制约了中药生产质量的提高。

发明内容

本发明的目的是提供一种中药生产浓缩过程中蒸发速度的控制方法。

为实现上述的目的，本中药生产浓缩过程中蒸发速度的控制方法包括以下步骤：利用液位传感器和温度传感器检测一效蒸发室内的温度和药液液位，并由温度和药液液位计算出一效蒸发室蒸发速度实际值；以蒸发速度设定值和实际值作为DMC控制器的输入，经过DMC控制计算获得相应的PID输入设定值，再将该PID输入设定值与一效蒸发室内气体温度共同作为PID控制器的输入，从而获得控制蒸发速度的管道蒸汽调节阀阀门开度控制量。

上述中药生产浓缩过程中蒸发速度的控制方法中，所述DMC控制计算具体步骤如下：

检测蒸发速度的实际输出，并与该时刻蒸发速度预测值相比较后构成蒸发速度的预测输出误差，这一误差与校正向量相乘作为蒸发速度误差预测，再与模型预测一起得到校正后的蒸发速度预测输出，并作为新的蒸发速度初始预测值；

未来P个时刻的蒸发速度期望输出与蒸发速度初始预测输出构成的偏差向量，该偏差向量同动态控制向量进行点乘，得到该时刻控制对象的控制增量，将控制增量累加得到PID控制输入值，同时该控制增量与模型向量相乘并计算出在其作用后的蒸发速度预测输出。

本发明将PID控制和DMC预测控制结合起来，利用PID控制简单、参数调整方便、抗高频干扰强和预测控制适用于时滞对象，并具有跟踪性能良好和对模型失配有较强鲁棒性的优点，可精确控制中药浓缩过程中药液的蒸发速度，有助于提高中药浓缩工段的工作效率。

下机结合附图和具体实施例对本发明作进一步的说明。

附图说明

下面结合附图和实例对本发明进一步说明。

图1是本发明的控制原理框图。

图2是中药生产浓缩过程的控制示意图。

图3是DMC预测-PID串级控制结构图。

图4是DMC-PID串级控制算法框图。

图5是预测控制算法实现流程图。

具体实施方式

参见图1，二效浓缩是一个复杂的传热传质过程。在浓缩过程中，需要控制的工艺参数主要有温度、压力、蒸发速度、液位等。这些参数之间存在着相互影响，蒸发室内的温度和压力之间存在相互耦合，温度对蒸发速度有很大影响，而蒸发速度和单位时间蒸发室内液位变化量之间又存在直接的线性关系，并且蒸发室内液位的变化又影响压力的变化。由此可知，在浓缩过程中，蒸发速度是一个很重要的工艺参数，对蒸发速度的控制也显得尤为重要。本发明选择一效蒸发室的蒸发速度作为最终控制目标。将传感器采集的温度、压力、液位等送到DMC-PID控制器，经过DMC-PID计算后输出控制量控制管道蒸汽调节阀，达到控制蒸发速度的目的。

参照附图2，图2是浓缩过程中对蒸发速度进行控制的工业现场示意图。其中TT是温度变送器；TC是温度控制器，采用PID控制；LT是液位变送器；LC是液位控制器，采用DMC控制；该算法结构中，先通过温度传感器取一效蒸发室内气体温度作为中间被控变量，以随时抑止一效蒸发器内温度的变化，并通过PID控制器迅速加以调节。再将这一PID闭环系统和一效蒸发器一起作为一个广义对象，用DMC控制器进行控制，这是控制的第二层。与传统的PID串级控制相比较，两者在内环上是相同的，均采用PID调节器，而在外环上，DMC预测-PID串级控制以DMC算法取代了PID算法。

参见图3，本发明的控制过程：首先设定蒸发速度设定值w，同时由一效蒸发室内的液位传感器获得液位值，并根据蒸发室内的蒸发速度与单位时间内液位变化量间的线性关系计算得出蒸发速度实际值y，将上述的蒸发速度设定值与实际值作为DMC控制器的输入，经过DMC控制算法获得相应的PID输入设定值。再将该PID输入设定值与一效蒸发室内气体温度T共同作为PID控制器的输入，从而获得控制蒸发速度的阀门开度控制量。根据分层控制的目的，图中由PID控制器和一效蒸发室内气体温度传函G2(s)构成的PID串级控制回路应包含有系统的主要干扰，并有较小的纯滞后或时间常数，且采用较高的采样控制频率，控制的主要目的在于及时抑制一效蒸发室内气体温度变化的干扰。而该PID串级控制回路和一效蒸发室内的气体温度到一效蒸发室的蒸发速度间的传函G1(s)一起作为广义对象，采用动态矩阵控制(DMC)，实现良好的跟踪并使系统在模型失配时有较好的鲁棒性。由于DMC算法可自然适用于时滞对象，所以对于像二效浓缩这样具有大滞后、强干扰的工业对象来说，采用DMC预测-PID串级控制非常有效。

下面结合附图4和附图5详细说明在浓缩工艺过程中对蒸发速度进行控制的DMC-PID控制算法：

整个控制器的在线控制算法结构如附图4所示。图中，粗箭头代表向量流，细箭头代表标量流。在每一采样时刻，未来P个时刻的蒸发速度期望输出ω_p(k)与蒸发速度初始预测输出 构成的偏差向量同动态控制向量d^T点乘，得到该时刻对广义对象G(Z)的控制增量Δu(k)。这一控制增量一方面通过累加运算求出控制量u(k)并作用于广义对象G(Z)，另一方面与模型向量a相乘并计算出在其作用后的蒸发速度预测输出 到下一采样时刻，首先检测蒸发速度的实际输出y(K+1)，并与该时刻蒸发速度预测值 相比较后构成蒸发速度的预测输出误差e(K+1)。这一误差与校正向量h相乘作为蒸发速度误差预测，再与模型预测一起得到校正后的蒸发速度预测输出

移位后作为新的蒸发速度初始预测值

再经过图3中的z^-1环节把新时刻定义为K时刻，整个过程反复在线进行。

在浓缩工艺过程中对蒸发速度进行控制的DMC-PID控制算法具体包括如下几个步骤：

(1)广义对象的选取

在浓缩过程中，蒸发速度是一个很重要的工艺参数，对蒸发速度的控制也显得尤为重要。本控制器即选择一效蒸发室的蒸发速度作为控制目标。在浓缩工段中，系统的主要干扰来自冷凝水排出时对一效蒸发器内温度的影响，因此，采用DMC预测-PID串级控制结构，以一效蒸发室内气体温度作为副对象，即附图4中的G₂(Z)，以随时反应一效蒸发器内温度的变化，并通过PID回路中的PID调节器H_c(Z)迅速加以调节，其参数的选择原则同传统的PID调节器。而DMC预测控制回路选择一效蒸发室的蒸发速度作为被调参数，以克服工况引起的，内环又无法克服的模型失配。DMC预测控制回路以PID回路和主对象，即一效蒸发室内的气体温度到一效蒸发室的蒸发速度间的传函G₁(Z)，作为广义对象G(Z)。

a)PID回路设计

PID回路选择一效蒸发室的气体温度作为被控对象，采用传统的PID控制策略，在下位机中实现。由于采样频率高，它是一种准连续控制。对于相对整个系统来说时滞较小的副对象G2(s)，PID控制可以获得较好的随动性能，并对冷凝水排放引起的对一效蒸发室温度的二次干扰有较好的抑制作用。回路中的PID参数，可以采用通常的工程整定方法，并结合经验公式加以确定。

对于PID回路中的对象传函，即附图3中的G2(s)确定如下：

不考虑一效蒸发室室温θ、压力p之间的耦合和系统扰动，将被控对象简单化后建立状态方程。其状态方程可近似为： $\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}+a_T\mathrm{\θ}=b_T{u}_1,$ 式中

为一效蒸发室室温θ的变化率，u₁为一效蒸汽阀的控制作用。浓缩过程中主要靠调节此参数来改变蒸发室内温度。

对该式进行拉普拉斯变换，得到一效蒸发室室温的数学模型为：

$G_2\left(s\right)=\frac{K_2}{T_2+1}$

K₂为温度静态增益，T₂是温度惯性环节时间常数。

b)DMC预测控制回路设计

DMC预测控制，这种控制原则上适用于任何渐近稳定的线性对象。这时，需首先测出广义对象G(Z)的阶跃响应，然后根据要求，采取试凑法，对DMC预测控制回路的DMC设计参数进行整定。对于二效浓缩这种典型的工业过程来说，被控对象具有惯性加纯滞后的典型特性。由于DMC预测控制回路中的主对象，即附图3中的G₁(S)中包含了系统的主要时滞及大时间常数部分。可近似认为它具有下述形式：

$G_1\left(S\right)=\frac{K_1{e}^{-\mathrm{\τs}}}{T_{1}s+1}$

(2)广义对象预测模型的建立

由于控制器中DMC算法是一种基于模型的控制，并且应用了在线优化技术，与传统控制算法相比，它需要更多的离线准备工作来确定控制器参数，实现流程如附图4所示，这主要包括以下几方面：

a)检测广义对象的阶跃响应并经光滑后得到模型系数a₁，…，a_N。对于所要控制的一效蒸发器来说，模型的动态响应必须是光滑的，测量噪声和干扰必须滤除，否则会影响控制质量甚至造成不稳定。

b)利用仿真程序确定蒸发速度的优化策略，算出控制系数d₁，…，d_p。

c)选择蒸发速度预测模型校正系数h₁，…，h_N。

这三组动态系数确定后，置入浓缩工段上位机控制器的内存单元，即可实时调用。

(3)滚动优化与反馈校正

控制器中DMC的在线计算由初始化模块与实时控制模块组成，如附图5所示。初始化模块是在投入运行的第一步检测蒸发速度的实际输出y(k)，并把它设定为蒸发速度预测初值 ${\tilde{y}}_0(k+i/k),i=1,...,N.$ 从第二步起即转入实时控制模块，在每一采样时刻的在线计算流程可见附图5，其中对未来输出的蒸发速度预测值只需设置一个N维数组y(i)，流程图中的算式依次对应于如下公式：

$e(k+1)=y(k+1)-{\tilde{y}}_1(k+1|k)$

${\tilde{y}}_{\mathrm{cor}}(k+1)={\tilde{y}}_{N1}\left(k\right)+\mathrm{he}(k+1)$

${\tilde{y}}_{N0}(k+1)=S{\tilde{y}}_{\mathrm{cor}}(k+1)$

${\tilde{y}}_{N1}\left(k\right)={\tilde{y}}_{N0}\left(k\right)+\mathrm{a\Δu}\left(k\right)$

在附图5中，蒸发速度设定值w是定值并事先置入内存。若蒸发速度设定值需要设置为时变的轨线，可编制一设定值模块，以在线计算每一时刻的蒸发速度期望值w(i)，i＝1，…，P，并以此代替流程图中的w。

Claims (2)

1、一种中药生产浓缩过程中蒸发速度的控制方法，包括以下步骤：

利用液位传感器和温度传感器检测一效蒸发室内的温度和药液液位，并由温度和药液液位计算出一效蒸发室蒸发速度实际值；

以蒸发速度设定值和实际值作为DMC控制器的输入，经过DMC控制计算获得相应的PID控制输入值，再将其与一效蒸发室内气体温度共同作为PID控制器的输入，从而获得控制蒸发速度的管道蒸汽调节阀阀门开度控制量。

2、根据权利要求1所述的中药生产浓缩过程的蒸发速度控制方法，其特征在于：所述DMC控制计算具体步骤如下：

检测蒸发速度的实际输出，并与该时刻蒸发速度预测值相比较后构成蒸发速度的预测输出误差，这一误差与校正向量相乘作为蒸发速度误差预测，再与模型预测一起得到校正后的蒸发速度预测输出，并作为新的蒸发速度初始预测值；

未来P个时刻的蒸发速度期望输出与蒸发速度初始预测输出构成的偏差向量，该偏差向量同动态控制向量进行点乘，得到该时刻控制对象的控制增量，将控制增量累加得到PID控制输入值，同时该控制增量与模型向量相乘并计算出在其作用后的蒸发速度预测输出。

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