RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)的研究

引 言

反應(yīng)器是目前化工生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵設(shè)備，精確控制反應(yīng)器的反應(yīng)溫度是實(shí)現(xiàn)化工流程穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)和高效的重要途徑。反應(yīng)器溫度控制的難點(diǎn)在于其是一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)同時(shí)具有強(qiáng)耦合、大滯后和時(shí)變等顯著特點(diǎn)，尤其對(duì)于放熱的化工反應(yīng)來說，具有熱危險(xiǎn)性，溫度控制不好將直接導(dǎo)致噴料反應(yīng)器被破壞，甚至發(fā)生燃燒、爆炸等事故

傳統(tǒng)的 PID 控制策略具有簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，一直被廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制系統(tǒng)中。但對(duì)于復(fù)雜的反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)而言，考慮到其非線性和大滯后等特點(diǎn)，難以獲取精確的數(shù)學(xué)模型，傳統(tǒng) PID 控制策略并不能根據(jù)過程對(duì)象參數(shù)的改變而實(shí)時(shí)修正自身參數(shù)，因此難以滿足高精度的控制要求

目前，國(guó)內(nèi)外眾多專家針對(duì)復(fù)雜的非線性溫度控制系統(tǒng)提出了許多新穎的控制策略，如專家 PID 控制和 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID 控制等。其中，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID 控制策略取得了一定的控制效果，但 BP 網(wǎng)絡(luò)存在學(xué)習(xí)和收斂速率較為緩慢、訓(xùn)練時(shí)間過長(zhǎng)等問題，不適用于化工過程中的反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)。相比 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)速率高、逼近能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。因此提出一種基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Network，RBF）PID 的反應(yīng)器溫度控制策略由RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí)獲取梯度信息，并根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的梯度信息不斷調(diào)整 PID 的參數(shù)，以獲取更理想的控制效果

1 案例分析

1.1 化工生產(chǎn)過程簡(jiǎn)述

圖 1 所示為所選的仿真實(shí)例，其工藝核心是在催化劑 C的作用下，原料 A 與原料 B 反應(yīng)生成主產(chǎn)物D 和副產(chǎn)物E 生產(chǎn)過程中，原料 A 過量，主產(chǎn)物D 為所需要的產(chǎn)物，副產(chǎn)物E 為雜質(zhì)，主副反應(yīng)均為強(qiáng)放熱反應(yīng)

正常工藝流程為 ：原料 A 和原料 B 進(jìn)入混合罐內(nèi)充分混合，混合物料經(jīng)過預(yù)熱器 E101 預(yù)熱后進(jìn)入反應(yīng)器 R101，經(jīng)過催化劑C 催化后開始反應(yīng)。在整個(gè)反應(yīng)過程中，反應(yīng)放熱劇烈因此采用夾套式冷卻水控制反應(yīng)器的溫度。當(dāng)反應(yīng)器壓力過高時(shí)，通入抑制劑F 使得催化劑C 中毒迅速失去活性，從而中止反應(yīng)。在反應(yīng)器下游設(shè)有閃蒸罐 V102，將反應(yīng)器的混合生成物（D+E+C+A+B）中過量的原料 A 分離提純以循環(huán)使用閃蒸罐底部混合生成物經(jīng)過輸送泵加壓后，送到下游進(jìn)行提純精制，以分離出產(chǎn)物 D

1.2 反應(yīng)器溫度特性分析

由于該反應(yīng)是放熱過程，預(yù)熱后的混合物料與催化劑同時(shí)加入反應(yīng)器，并攪拌使其充分反應(yīng)產(chǎn)生熱量。該過程具有熱危險(xiǎn)性，反應(yīng)溫度控制的好壞不僅會(huì)影響產(chǎn)品 D 的轉(zhuǎn)化率還直接關(guān)系到整個(gè)生產(chǎn)的安全

在反應(yīng)器中，反應(yīng)體系氣相壓力對(duì)溫度敏感，當(dāng)反應(yīng)器溫度控制不理想時(shí)會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生高溫環(huán)境，過高的氣相壓力將使反應(yīng)器有爆炸的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)為了保證反應(yīng)生成物的品質(zhì)以及生產(chǎn)安全，當(dāng)反應(yīng)壓力過高危及安全時(shí)，一般會(huì)通入抑制劑中止反應(yīng)，但此舉會(huì)給企業(yè)帶來巨大的損失，造成原料浪費(fèi)因此快速將反應(yīng)器溫度控制在工藝要求范圍內(nèi)顯得尤為關(guān)鍵反應(yīng)器溫度控制由如下兩部分組成

(1) 冷態(tài)開車階段，即混合物料經(jīng)過預(yù)熱器加熱后進(jìn)入反應(yīng)器，同時(shí)加入催化劑，溫度逐漸上升，使用冷卻水降溫防止溫度過高造成安全事故

(2) 穩(wěn)態(tài)運(yùn)行階段，即反應(yīng)器溫度始終保持在 100℃，上下波動(dòng)約 1%，停留一定時(shí)間并充分?jǐn)嚢?，以使反?yīng)充分進(jìn)行提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率

2 反應(yīng)器溫度的傳統(tǒng) PID 控制

2.1 傳統(tǒng) PID控制方案設(shè)計(jì)

系統(tǒng)通過操作冷卻水閥門（FV1201）控制冷卻水流量的大小進(jìn)而達(dá)到控制反應(yīng)器溫度（TI1103）的目的。冷卻水閥門選擇氣關(guān)式，閥門流量特性選為等百分比特性。溫度屬于時(shí)間常數(shù)較大、慣性較大的變量，冷卻水流量的變化隨閥門的開關(guān)變化較快，時(shí)間常數(shù)較小。在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，往往不能保證冷卻水的壓力恒定，因此即使閥位不變，冷卻水流量也可能發(fā)生變化，從而影響反應(yīng)溫度。針對(duì)這種情況，采取“溫度 - 流量”串級(jí)控制方式，具體如圖 2 所示

2.2 傳統(tǒng) PID控制系統(tǒng)的半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)

SMPT1000 是一款多功能半實(shí)物過程控制實(shí)訓(xùn)裝置，它將半實(shí)物硬件實(shí)驗(yàn)裝置和數(shù)字仿真技術(shù)相結(jié)合，能針對(duì)各種化工生產(chǎn)過程進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。該裝置提供了典型的 4 ～20 mA 電流和Profibus DP 等信號(hào)接口，能夠與多種控制器互連

本文將西門子公司生產(chǎn)的 S7-400 系列 PLC 作為主控制器， 結(jié)合 SMPT1000 裝置進(jìn)行實(shí)例仿真， 采用 SCL 語言在PCS7 軟件上進(jìn)行控制策略算法的編寫，利用 SFC 模塊實(shí)現(xiàn)順序開車功能。在仿真過程中，PID 控制參數(shù) kp k 和 kd 分別取58.5，90 和 16.5

系統(tǒng)從冷態(tài)開車達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí)，傳統(tǒng) PID 控制策略仿真結(jié)果如圖 3 所示

圖 3 傳統(tǒng) PID 控制冷態(tài)開車時(shí)參數(shù)趨勢(shì)曲線

在系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，引入負(fù)荷提升以及降低（負(fù)荷特指產(chǎn)物出口流量（FI1106）大小）外部干擾，傳統(tǒng) PID 控制策略仿真結(jié)果如圖 4 所示

圖 4 傳統(tǒng) PID 控制負(fù)荷擾動(dòng)時(shí)參數(shù)趨勢(shì)曲線

從圖 3 可知，系統(tǒng)開車時(shí)間較長(zhǎng)，反應(yīng)器溫度超調(diào)量大并且調(diào)節(jié)時(shí)間過長(zhǎng)，無法滿足工藝控制要求。從圖 4 可知，反應(yīng)器溫度在受到負(fù)荷變化干擾時(shí)，溫度的最大超調(diào)量較大調(diào)節(jié)時(shí)間過長(zhǎng)，直接導(dǎo)致下游閃蒸罐壓力（PI1103）有較大波動(dòng)，間接影響了出口產(chǎn)物的濃度，對(duì)工廠的經(jīng)濟(jì)效益造成了影響，因此需要引入先進(jìn)控制算法對(duì)反應(yīng)器溫度的動(dòng)態(tài)指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化

3 反應(yīng)器溫度的 RBF-PID控制

3.1 RBF-PID控制系統(tǒng)的半實(shí)物仿真驗(yàn)證參數(shù)選取

針對(duì)反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)， 選取 3-6-1 的 RBF 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其網(wǎng)絡(luò)參數(shù) η 為學(xué)習(xí)速率值 45 ηp η ηd 分別為 PID3 個(gè)參數(shù)的學(xué)習(xí)速率，值為 45，62.5 及10.5為動(dòng)量因子，值為1.2

3.1 仿真結(jié)果與分析

系統(tǒng)從冷態(tài)開車達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí)，RBF-PID 控制策略仿真結(jié)果如圖 5 所示。在系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，引入負(fù)荷提升并降低外部干擾，RBF-PID 控制策略的仿真結(jié)果如圖 6 所示

圖 5 RBF-PID 控制策略冷態(tài)開車時(shí)溫度TI1103

壓力PI1103 和流量FI1106 趨勢(shì)曲線

圖 6 RBF-PID 控制策略負(fù)荷擾動(dòng)時(shí)溫度TI1103

壓力PI1103 和流量FI1106 趨勢(shì)曲線

由上述仿真結(jié)果可得出兩種控制策略分別在不同階段的性能指標(biāo)參數(shù)，見表 1 ～3 所列

通過對(duì)比可知，RBF-PID 控制策略對(duì)于反應(yīng)器溫度的控制效果更好，動(dòng)態(tài)指標(biāo)相比傳統(tǒng) PID 控制策略得到改善，更利于整個(gè)化工反應(yīng)體系的穩(wěn)定運(yùn)行

4 結(jié) 語

本文提出了一種基于 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID 的反應(yīng)器溫度控制策略，并在 SMPT1000 平臺(tái)上針對(duì)特定的連續(xù)化工過程對(duì)象搭建了 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證仿真。仿真結(jié)果表明，相對(duì)于傳統(tǒng) PID 控制策略，本文所提出的 RBF-PID 控制策略能夠明顯提高化工過程中反應(yīng)器溫度控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能和抗干擾性能，為整個(gè)化工過程控制系統(tǒng)的安全、高效穩(wěn)定運(yùn)行提供了良好保障