聚氯乙烯生產(chǎn)過(guò)程智能控制方法及應(yīng)用研究.pdf

1、聚氯乙烯(Polyvinyl Chloride，PVC)生產(chǎn)過(guò)程是一個(gè)傳質(zhì)、傳熱和復(fù)雜化學(xué)反應(yīng)的工業(yè)過(guò)程。從控制角度來(lái)看，PVC生產(chǎn)過(guò)程具有非線性、強(qiáng)耦合、慢時(shí)變和大時(shí)滯等特性，屬于典型的復(fù)雜工業(yè)被控對(duì)象。大量不確定信息、多樣化數(shù)據(jù)使得傳統(tǒng)控制方法難以對(duì)其進(jìn)行有效控制，而智能控制為解決這類復(fù)雜被控對(duì)象的控制問(wèn)題提供了有效途徑。
　　在查閱大量文獻(xiàn)資料、廣泛搜集PVC生產(chǎn)過(guò)程歷史數(shù)據(jù)、專家經(jīng)驗(yàn)、操作規(guī)程和對(duì)現(xiàn)場(chǎng)工藝進(jìn)行充分調(diào)研的基礎(chǔ)

2、上，綜合運(yùn)用PVC生產(chǎn)工藝、計(jì)算機(jī)控制技術(shù)、軟測(cè)量技術(shù)、現(xiàn)代控制理論及智能控制技術(shù)等多學(xué)科知識(shí)，研究了PVC生產(chǎn)過(guò)程的集成建模和智能控制方法，主要包括基于改進(jìn)差別矩陣屬性約簡(jiǎn)的聚合釜粗糙集(Rough Set，RS)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neual Network，NN)故障診斷算法、基于和聲搜索優(yōu)化多T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚合釜過(guò)程軟測(cè)量建模及基于分段仿射的聚合釜溫度的廣義預(yù)測(cè)算法研究和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PVC汽提過(guò)程自適應(yīng)解耦控制算法。
　　

3、論文的主要工作如下:
　　(1)針對(duì)PVC生產(chǎn)過(guò)程大型關(guān)鍵設(shè)備聚合釜的實(shí)時(shí)故障診斷和優(yōu)化監(jiān)控要求，提出了一種基于改進(jìn)差別矩陣屬性約簡(jiǎn)的RS與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的聚合釜故障實(shí)時(shí)診斷策略。改進(jìn)的差別矩陣算法應(yīng)用到RS的屬性約簡(jiǎn)當(dāng)中，有效地降低了故障特征量的輸入維數(shù);然后根據(jù)約簡(jiǎn)后的決策表采用Levenberg-Marquardt BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)征兆集到故障集之間的非線性映射。最后，結(jié)合聚合釜工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行了故障診

4、斷的仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明所提RS-NN故障診斷策略的有效性。
　　(2)針對(duì)PVC聚合過(guò)程中氯乙烯單體(Vinyle Chloride Monomer，VCM)的轉(zhuǎn)化率和轉(zhuǎn)化速率難以實(shí)時(shí)獲取、無(wú)法實(shí)現(xiàn)質(zhì)量閉環(huán)控制的問(wèn)題，提出一種基于模糊C均值聚類算法的多T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的VCM轉(zhuǎn)化率和轉(zhuǎn)化速率的軟測(cè)量建模技術(shù)。首先采用主元分析來(lái)對(duì)軟測(cè)量模型的輔助變量進(jìn)行選擇以降低模型維數(shù)，并提出和聲搜索和最小二乘法相結(jié)合的混合優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化T

5、-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)。仿真結(jié)果表明該模型能夠?qū)崿F(xiàn)轉(zhuǎn)化率和轉(zhuǎn)化速率的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和監(jiān)控，對(duì)提高PVC產(chǎn)品的質(zhì)量和產(chǎn)能具有十分重要的意義。
　　(3)針對(duì)PVC聚合過(guò)程的溫度模型具有非線性和難以控制的特點(diǎn)，提出了基于分段仿射的PVC聚合釜溫度廣義預(yù)測(cè)控制算法。首先，根據(jù)熱平衡機(jī)理推導(dǎo)出聚合釜溫度的動(dòng)態(tài)方程，以聚合釜的溫度和轉(zhuǎn)化率建立分段仿射模型，用橢圓集來(lái)描述各個(gè)狀態(tài)空間的子系統(tǒng);其次，以LMI為求解工具進(jìn)行控制器的設(shè)計(jì)，并用

6、LMI構(gòu)造的李亞普諾夫函數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析;最后，將此分段仿射模型應(yīng)用于廣義預(yù)測(cè)控制算法中，仿真驗(yàn)證了該算法的有效性及可行性。
　　(4)針對(duì)汽提塔的非線性、強(qiáng)耦合和時(shí)變等特性，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PVC汽提過(guò)程自適應(yīng)解耦控制策略;首先，基于動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的PVC汽提過(guò)程的被控對(duì)象模型;然后采用一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分散式解耦控制器對(duì)汽提過(guò)程進(jìn)行解耦，得到漿料流量-塔頂溫度和蒸汽流量-塔底溫度兩個(gè)單變量系統(tǒng);最后采用BP