CN201307225Y

CN201307225Y - 一种碳化工序优化控制器

Info

Publication number: CN201307225Y
Application number: CNU2008200510841U
Authority: CN
Inventors: 程良伦; 许亮; 朱燕飞; 曾莹
Original assignee: Guangdong University of Technology
Current assignee: Guangdong University of Technology
Priority date: 2008-07-22
Filing date: 2008-07-22
Publication date: 2009-09-09
Anticipated expiration: 2018-07-22

Abstract

本实用新型公开了一种碳化工序优化控制器，包括控制器，模型库，模型辨识工具包，数据访问接口，参数辨识，Smith预估器和预估校正；主要应用于纯碱行业关键工序－碳化塔的优化控制，可以提高单元的自动化水平，稳定生产工况，增加生产过程纳转换率，降低消耗；本实用新型设计带在线参数辨识能力的Smith预估器，作为优化控制器的预测控制器。通过对模型库中动态过程模型的计算，优化控制器的PID参数；具有在线更新模型参数能力的Smith预估器完成预测，而预测的过程值和实际测量值的偏差，作为一定时域的控制量；该优化控制器，具有非线性建模、局部动态优化、预测校正、稳定运行工况等特点，在纯碱的关键工序－碳化塔的优化控制有着推广和应用价值。

Description

一种碳化工序优化控制器

技术领域

本实用新型涉及一种碳化工序优化控制器主要应用于纯碱行业的关键工序-碳化工艺过程。

背景技术

在纯碱的生产过程中，碳化单元是纯碱生产装置的核心部分，该单元的操作好坏对纯碱产量和产品质量产生较大影响。碳化过程既有化学反应过程，也有物理过程，有气、液、固三相物系在碳化塔内，同时进行着吸收、传热、反应和结晶过程。碳化塔分“制碱”和“清洗”两种状态。在制碱和清洗状态下，气、液两相连续流动，属连续工况；但在“倒塔”过程中，气、液两相的物流均需更迭，又属间歇工况。不仅如此，各塔物料在流量关系上互相藕合，内外干扰严重，静态、动态特性不稳，控制参数随时问的推移而变化。因此，碳化塔不能被看作为集中参数的全混流型反应器，而是一个多物相、多变量、多干扰、多不确定因素，具有严重非线形、时变性，既连续又间歇的分布参数受控对象。

综上，碳化塔的优化控制是一个及其复杂的问题，要考虑不同的生产状态，不同生产过程，对生产负荷，如中段气流量、下段气流量等作出调整。由于碳化过程是多塔并联运行，各塔所处的制碱过程的阶段不同，生产状况和能力也不同，因此，如何合理分配各塔负荷，提供塔组总产量，也是一个需要考虑的问题。而碳化生产过程本身包含连续过程控制、间歇过程控制、过程优化和调度等许多控制问题，仅采用单一的控制策略无法解决这些问题，因此，以常规控制为基础，采用先进控制技术，以提高碳化生产能力、延长制碱周期、改善工艺指标、稳定运行工况为目标，设计和开发碳化工序优化控制器，具有非常好的推广和应用价值。

发明内容

为解决上述任务，本实用新型提供一种碳化工序优化控制器，包括控制器1，模型库2，模型辨识工具包3，数据访问接口4，参数辨识5，Smith预估器6和预估校正7。控制器1是由PID(比例-微分-积分调节器)组成，其参数经过优化；模型库存储的是由模型辨识工具包建立的非线性过程模型，用于控制器1参数优化计算；数据访问接口提供0PC和DDE接口，读取实时过程数据；参数辨识是对Smith预估器的模型参数进行动态修正；Smith预估器预测未来一段时域的过程值，预估校正对预测的过程值进行校正；辨识工具包通过数据访问接口获取过程数据，然后建立非线性过程模型并存储到模型库；根据模型库中的过程模型，经优化计算确定控制器1优化参数，获取测量值，采用Smith预估器给出未来一定时域内采样点的过程输出，并用基于设定值与预测值的预估校正计算当前以及未来一定时域控制器1的控制量，控制器1依据当前时刻的控制量，通过数据访问接口，输出优化控制量；另外，参数辨识获取测量数据，在线更新Smith预估器的参数。Smith预估器预测未来一段时域的过程值；预估校正对预测的过程值进行校正，并把校正的过程值传递给控制器。模型辨识工具包3由数据预处理、模型辨识、仿真器和模型编辑修改组成；数据预处理获取实际生产过程数据，并进行处理，把处理后的结果传递给模型辨识；模型辨识获取处理后的数据，建立非线性过程模型；同时，仿真器利用获取的数据，对模型辨识建立的模型进行有效性验证；模型编辑修改依据仿真结果，对模型辨识建立的非线性数学模型进行修正。该工具包通过数据访问接口获取过程数据，然后建立非线性过程模型并存储到模型库，用于控制器的参数优化。

本实用新型提供的碳化工序优化控制器可以对碳化工序的核心单元-碳化塔进行优化控制，提高单元的自动化水平，稳定生产工况，增加生产过程纳转换率，降低消耗。

本实用新型提供的碳化工序优化控制器优点是智能建模，动态优化，分级控制，可以实现对碳化塔温度和压力控制，不仅能够稳定碳化塔的运行工况，而且能提高碳化塔的转换率，有着很好的推广和利用价值。

附图说明

图1：本实用新型的碳化工序优化控制器结构图。

图2：本实用新型的碳化工序优化控制器的模型辨识工具包结构图。

其中：1.控制器，2.模型库，3.模型辨识工具包，4.数据访问接口，5.参数辨识，6.Smith预估器，7.预估校正，8.数据预处理，9.模型辨识，10.仿真器，11.模型编辑修改。

具体实施方式

本实用新型提供的一种碳化工序优化控制器解决问题所采用的技术方案是：通过对碳化塔机理动态模型的分析，并应用ANFIS(自适应神经模糊推理系统)方法，从热平衡方程出发，建立碳化塔特征(温度分布)的非线性过程数学模型。依据建立的过程模型，计算最佳的优化温度曲线或压力曲线，以此为基础，设计控制器的PID(比例-微分-积分调节器)参数。同时，利用带参数辨识的Smith预估器对获取的测量值预测，并对预测值进行预估校正，然后给出一定时域的控制量，控制执行机构动作，实现优化控制。

图1为本实用新型的碳化工序优化控制器结构图，模型库内部存储的是用辨识工具包建立的非线性过程模型。经过对非线性过程模型的合理计算，确定合理的碳化塔中部控制温度以及控制器的PID(比例-微分-积分调节器)优化参数；同时，由数据访问接口获取实际运行参数(中段气流量、下段气流量、出碱流量、塔中部温度等)，利用Smith预估器预测下一个时刻采样点的过程输出值，并用基于设定值与预测值的预估校正计算当前以及未来一定时域控制器的控制量，控制器依据当前时刻的控制量，通过数据访问接口DDE和OPC，输出控制量，作为执行机构的设定值，动态调节中段气流量、下段气流量。每次计算后，仅输出当前的控制量并施加给实际过程。至下一个时刻，根据新的测量数据重新计算控制量。另外，采用递推最小二乘法，在一定时间域，实时更新Smith预估器模型参数。

图2为模型辨识工具包结构图。辨识工具包主要用于非线性过程模型的建立、仿真和校正。数据预处理获取与中段气流量、下段气流量、出碱流量、塔中部温度等指标有关的实测数据，剔出异常数据，按照1:1比例把辨识数据和测验数据分组；基于辨识数据，运用ANFIS方法建立非线性过程模型；基于测验数据，利用仿真器对辨识的过程模型进行仿真；模型编辑修改功能利用仿真的结果对模型进行修正。

Claims

1.一种碳化工序优化控制器，其特征在于，由控制器(1)，模型库(2)，模型辨识工具包(3)，数据访问接口(4)，参数辨识(5)，Smith预估器(6)和预估校正(7)组成；模型库(2)存储的是由模型辨识工具包(3)建立的非线性过程模型，模型辨识工具包(3)实现非线性过程模型的辨识；数据访问接口(4)提供OPC和DDE接口，读取实时过程数据；参数辨识(5)是对Smith预估器(6)的模型参数进行动态修正；Smith预估器(6)预测未来一段时域的过程值，预估校正(7)对预测的过程值进行校正；辨识工具包(3)通过数据访问接口(4)获取过程数据，然后建立非线性过程模型并存储到模型库(2)；根据模型库(2)中的过程模型，经优化计算确定控制器(1)优化参数，获取测量值，采用Smith预估器(6)给出未来一定时域内采样点的过程输出，并用基于设定值与预测值的预估校正(7)计算当前以及未来一定时域控制器(1)的控制量，控制器(1)依据当前时刻的控制量，通过数据访问接口(4)，输出优化控制量；另外，参数辨识(5)获取测量数据，在线更新Smith预估器(6)的参数。

2.根据权利要求1所述的碳化工序优化控制器，其特征在于，上述控制器(1)是由优化参数的PID即比例-微分-积分调节器组成。