淺談連續攪拌反應釜溫度控制方法

淺談連續攪拌反應釜溫度控制方法

反應釜是化工生產過程中比較常用的化學反應器，它不但可以均勻的反應，非均相反應也是支持的，如液體和固體，液體，氣體和液體的反應。一般情況下，反應釜內部都有攪拌裝置，可以使反應器中反應區的反應物料的濃度均勻，對連續攪拌反應釜溫度控制方法的研究，對保證反應釜的穩定操作有重要意義。

一、連續攪拌反應釜的基本結構及工作原理

連續攪拌反應釜是由兩部分組成的，即攪拌容器和攪拌機，攪拌容器包括筒體，熱交換元件和組件，其中筒體是一個鋼罐式集裝箱，可安裝在罐型的材料，在其內部進行化學反應，為了保持反應溫度，對反應釜需要設置換熱元件。

在化工生產中，應嚴格按照反應物的配比混合均勻，然后將反應混合物均勻化，加入催化劑在連續攪拌釜式反應器，在夾套反應器中，通過一定數量的蒸汽來維持反應器的溫度混合料，然后攪拌均勻，用攪拌器提高熱傳導速度，從而使受熱均勻。

二、連續攪拌反應釜溫度控制難點

首先，化學反應和物理反應貫穿生產過程始終，生化反應的變化，相變過程與物質和能量的傳遞，這個過程比較復雜，反應釜是一個大的熱容量，控制著反應對象的純滯后時間，形成一個非線性變化的傳熱介質的傳熱系數，并在外部環境的變得更敏感。

其次，在反應過程中，由于其復雜性和非線性的放熱化學反應，導致傳熱介質的非線性傳熱系數增大，對外部干擾的影響變得敏感，所以控制有一定的難度，在反應熱去除的同時，若不及時，受熱不均勻的話，反應溫度會一直在上升，容易因局部過熱而造成的“失控”的現象。

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三、連續攪拌反應釜溫度控制方法

一般情況下，化學反應都具有復雜性與非線性，因此任何一個化學反應過程都無法僅僅使用一種控制方式就能達到理想的效果，并且隨著科技信息技術的發展，很多智能控制方法被廣泛應用于連續攪拌反應釜的溫度控制上，而且取得了一定的成績。

1、神經網絡預測控制

這個預測控制主要由參考軌跡，預測模型，模型校正，滾動優化四個部分組成，主要研究對象為一個單輸入單輸出的離散時間非線性動態系統，可用NARMAX模型（非線性自回歸滑動平均模型）描述為如下：

其中y(k)和u(k)分別為過程在時刻k的輸出和輸入變量，n和m分別為其階次，f為連續非線性函數，其中其中預測模型部分采用的是前饋神經網絡，同時在預測模型中，輸入數據的選取不當使神經網絡學習算法很容易陷入到局部極小或者網絡不能收斂，為避免這種問題的發生，輸入數據需要進行歸一化處理。

其一步預測輸出為：

其中網絡的輸入，網絡的輸出分別為：

還有為了使特定時間的輸出y(k)平穩過渡成設定值yr(k)選用一階濾波方程：

使用此類參考軌跡，減少了過剩的影響，使系統的輸出能夠順利達到閉環系統的設定值，在這里它的動態特性和棒性將起到非常重要的作用。優化性能指標是滾動優化和以時變化。系統控制本次性能指標函數為：

其中：其中N為預測時域，λ為控制加權因子，Nu為控制時域，y∧(k+i)為y(k)的向前第i步預測。

在一般情況下，類似的網絡預測控制是一種基于閉環控制策略優化模型基礎上的算法，其核心是利用動態模型可以預測未來的過程和行為，其中，模型誤差反饋校正機制的引入，用軋制有限時域優化策略，重復的地方目標在線優化，以獲得最佳的實際控制的模型失配和避免引起的不確定性干擾。

2、自適應控制

由于化學反應本身就是一個時變非線性系統，每個反應階段都表現出顯著不同的情況，因為過程模型是未知的，自適應控制是基于參數未知的系統的數學模型，參數自適應控制會隨系統的行為的變化發生相應的變化，以適應其變化特征，保證了整個系統的性能滿足要求。雖然復雜的自適應算法在一定程度上影響了自適應控制的實際應用，但與自適應控制理論的發展是符合的，在控制反應器的自適應控制方面將有更大的發展前景。