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醋酸脱水共沸精馏过程的动态模拟与先进控制研究

作　者: 叶柳青
导　师: 刘爱伦
学　校: 华东理工大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 共沸精馏醋酸脱水模拟预测控制 RBF神经网络解耦
分类号: TQ028.31
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

精馏塔是化工、炼油等行业中应用最广泛的分离装置之一,通常直接决定了企业的产品质量和生产能力,同时,精馏塔也是一种高能耗设备。然而,精馏过程是典型的非线性、强耦合、时变的多变量系统,所以精馏控制长期以来都是工程界和控制界的研究热点与难点。由于精馏系统的复杂性,以及控制要求的日趋严格,常规控制手段已经无法满足要求。因此,先进控制技术如何成功应用于精馏过程,实现稳定产品质量,提高产量及节能降耗的目标,具有重要的现实意义。本文的主要研究成果如下：(1)利用ASPEN PLUS流程模拟软件对醋酸脱水共沸精馏过程进行了稳态模拟,在此基础上分析了提馏段灵敏板最佳位置的求取途径,进一步利用ASPEN DYNAMICS对该精馏塔进行动态模拟。(2)以醋酸脱水共沸精馏过程为背景,实现了内回流控制、神经网络预测控制以及解耦控制等先进控制策略在精馏塔上的应用。针对不同的精馏控制要求以及多变量系统的强耦合特性,设计了三套先进控制策略进行比较,并确定了最佳方案：①塔顶内回流控制与塔底单变量神经网络预测控制。提馏段灵敏板温度能够精确控制在设定值,但该方案没有考虑塔顶酸含量的控制问题；②多变量神经网络预测控制。采用两组相互独立的RBF神经网络分别作为塔顶温度、提馏段灵敏板温度的多步预测模型,利用神经网络的梯度信息确定优化方向以及黄金分割法确定合适迭代步长的滚动优化策略,实现塔两端产品质量的多变量控制。能够同时将塔顶温度和提馏段灵敏板温度稳定在某一范围内,但由于不能完全消除多变量系统的耦合作用,系统存在稳态误差,不能达到精确控制的要求；③基于神经网络的预测解耦控制。先通过前馈补偿将多变量系统解耦为单输入-单输出子系统,然后针对子系统设计单变量神经网络预测控制器,该方案能够将塔顶温度和提馏段灵敏板温度精确控制在设定值,响应速度快,控制精度高。在动态模拟的基础上,利用ASPEN DYNAMICS与MATLAB SIMULINK联合仿真平台对以上先进控制方案进行了仿真研究,结果表明,基于神经网络的预测解耦控制,控制结构简单,控制器参数设置灵活,系统解耦能力强,控制精度高。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-19
  1.1 前言  10-11
  1.2 共沸精馏过程概述  11-12
    1.2.1 共沸精馏的原理  11-12
    1.2.2 共沸精馏的分类  12
    1.2.3 夹带剂的选择  12
  1.3 醋酸脱水共沸精馏过程  12-14
    1.3.1 醋酸脱水共沸精馏过程简介  12-13
    1.3.2 醋酸-水体系夹带剂筛选的研究  13
    1.3.3 醋酸-水-醋酸乙酯系统  13-14
  1.4 流程模拟技术简介  14-16
    1.4.1 流程模拟的内容与作用  14-15
    1.4.2 流程模拟的基本问题与数学方法  15-16
    1.4.3 ASPEN PLUS流程模拟软件简介  16
  1.5 精馏过程的控制方法概述  16-18
    1.5.1 常规控制  16-17
    1.5.2 先进控制  17-18
  1.6 本文的主要研究内容  18-19
第2章神经网络预测控制与解耦控制  19-31
  2.1 预测控制概述  19-22
    2.1.1 预测控制方法及基本特征  19-21
    2.1.2 预测控制在工业中的应用  21-22
  2.2 人工神经网络概述  22-27
    2.2.1 人工神经网络及其特点  22-24
    2.2.2 人工神经网络的分类  24
    2.2.3 人工神经网络的应用  24-26
    2.2.4 神经网络与预测控制的结合  26-27
  2.3 解耦控制概述  27-30
    2.3.1 解耦控制  27-28
    2.3.2 预测解耦控制  28-30
  2.4 本章小结  30-31
第3章醋酸脱水共沸精馏过程的模拟研究  31-41
  3.1 前言  31
  3.2 醋酸脱水塔的稳态模拟  31-38
    3.2.1 稳态模拟  31-37
    3.2.2 灵敏板的求取  37-38
  3.3 醋酸脱水塔的动态模拟  38-40
  3.4 本章小结  40-41
第4章醋酸脱水共沸精馏过程的先进控制技术研究  41-66
  4.1 前言  41
  4.2 醋酸脱水塔的常规控制级  41-42
  4.3 醋酸脱水塔的内回流控制与单变量神经网络预测控制  42-52
    4.3.1 内回流控制  43-45
    4.3.2 单变量神经网络预测控制  45-50
    4.3.3 仿真结果  50-52
  4.4 醋酸脱水塔的多变量神经网络预测控制研究  52-60
    4.4.1 RBF神经网络多步预测模型  52-55
    4.4.2 多变量神经网络预测控制算法的实现  55-58
    4.4.3 仿真结果  58-60
  4.5 醋酸脱水塔的预测解耦控制研究  60-65
    4.5.1 基于解耦补偿的双温度单变量预测控制  60-61
    4.5.2 解耦补偿环节  61-62
    4.5.3 仿真结果  62-65
  4.6 本章小结  65-66
第5章总结与展望  66-67
参考文献  67-72
致谢  72

醋酸脱水共沸精馏过程的动态模拟与先进控制研究

内容摘要

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