精馏塔自控系统设计开题报告

精馏塔是化工生产中分离互溶液体的典型分离设备。它是依据精馏原理对液体进行分离，即在一定压力下，利用互溶液体混合物和组分的沸点或饱和蒸汽压不同，使轻组分（即沸点较低或饱和蒸汽压较高的成分）汽化经多次部分液相汽化和部分气相冷凝，使气相中的轻组分和液相中的重组分浓度逐渐升高，也就是说在提馏段上升的轻组分的易挥发组分逐渐增多，难挥发组分逐渐减少，而下降液体重易挥发组分逐渐减少，难挥发组分逐渐增多，从而实现分离目的，满足化工连续化生产的需要。精馏塔塔釜温度控制的稳定与否直接决定了精馏塔的分离质量和分离效果，控制精馏塔的塔釜温度是保证产品高效分离，进一步得到高纯度产品的手段。维持正常的塔釜温度，可以避免轻约分流失，提高物料的回收率；也可以减少残余无聊的污染作用。
精馏塔是一个多输入多输出的多变量过程，内在机理较复杂，动态响应迟缓，变量之间相互关联，滞后大，模型阶次高，动态响应慢，非线性严重，控制变量多，控制回路关联性强，在线测量困难不同的塔工艺结构差别很大，而工艺对控制提出的要求又较高，所以确定精馏塔的控制方案是一个极为重要的课题。通过熟悉精馏塔系统的动态特性，掌握其数学模型及对开环系统进行根轨迹和频率特性分析，对精馏塔系统设计PID控制器，并进行参数整定，形成一个性能较高且容易实现的控制系统，在保证对被控变量的控制效果前提下，实现对操纵变量的优化，即能耗降低。基于MATLAB环境的仿真软件用于模拟精馏过程的变化，十分简单[3]。这一课题的研究在化工生产中，尤其在石油化工、有机化工、高分子化工、精细化工、医药、食品等领域都具有很大的应用意义。
作为在工业过程控制中应用广泛的先进控制算法，预测控制与自适应控制在精馏装置中的应用受到了广泛关注。Karacan[4]等对预测控制技术在精馏塔上的应用做了一系列的研究，提出并使用多种预测控制算法用于精馏试验装置的控制。在他们的研究中。采用了当过程输出与模型输出的偏差增大时向控制量中加入伪随机信号并使用Bierman算法对模型进行重新辨识的方法，保持控制器始终能有良好的控制效果。Bezzo针对一种中槽连续精馏结构，构建了基于MPC的MIMO控制系统。Fileti将可编程自适应控制器(PAC)、自整定调节器和基于神经网络建模的模型预测控制算法用于实验间歇精馏装置的控制。Tian为降低模型要求，提出了基于模式模糊预测的预测控制，克服输入输出模型仅在特定工作点有效的局限性。Roffel对精馏塔建立机理模型，并在多变量MPC中引入了系统输入的约束，以避免暂时性的输入饱和，与使用增益调度的单回路PID方法相比，控制效果有明显的改善。Volk将多变量预测控制与前馈策略应用于原油分馏塔的实际生产中，并通过降低压力减小能量消耗，收到了良好的效果。Engelien纠与Skogestad通过数值仿真，研究了自优化控制技术在热集成精馏系统中的应用，以期在系统变化的情况下控制系统仍能保持较好的性能。Karacan。则将广义最小方差自适应控制和极点配置方法应用于填料精馏塔的控制。Oisiovici设计了基于塔顶塔底物料平衡的带有遗忘因子和前馈自调节控制器，通过调节回流比控制塔顶组分含量的控制系统。
作为石油化工生产过程中最常见且最重要的分离设备之一。在控制理论发展的早期阶段，精馏控制就受到了人们的极大关注，精馏过程的控制问题一直是过程控制领域的重要课题。随着现代工业的发展，人们的研究重点转移到把理论研究的成果应用到实际的工业生产装置上去，使工业精馏塔实现更高层次的控制，在保证质量的前提下，进一步提高经济效益。
近20年来，有关精馏塔控制的研究热点大致包括：开发和应用线性多变量控制技术、自适应控制、预测控制、推理控制和鲁棒控制算法，进行精馏塔控制系统设计；针对精馏装置的非线性本质，将非线性控制技术应用于精馏塔的控制；将神经网络、模糊控制等智能控制方法应用于精馏塔；考虑精馏塔节能应用先进控制与优化策略实现精馏塔的节能优化运行。此外，人们还开发出了一些专用或通用的商业化软件，应用于精馏塔的控制，如Emerson公司Delta V Distillation APC Package。该系统提供了支持4个变量的多变量预测控制器，和2个基于神经网络的的成分估计预测器。在其它通用控制软件方面，张敏、樊春江针对中国石油兰州石化三苯精馏单元的工艺特点及控制现状，使用DMCplus实现了装置的多变量预测控制；王朝辉、苏宏业将多变量预测控制软件APC-Hiecon应用于氯乙烯精馏过程中，设计了多变量预测控制器。
近十几年来，对精馏塔两端组分控制、控制系统结构分析综合逐渐成为研究热点，而且由于现阶段组分的在线测量装置的精度很难满足在线控制的需要。因此推理控制受到了越来越多的关注。但由于精馏过程的强关联性，最常用于构建推理模型的递推最小二乘算法效果不佳。因此常采用偏最小二乘法来构建成分估计器。Fujii报道了此类成分估计器在实际工业精馏装置中的应用。Kano[7]等人进一步对基于PLS的成分估计器进行了研究。将稳态、静态和动态推理模型进行了比较，指出动态推理模型有最好的估计精度。在此基础上，Kano又提出了一种“预测推理控制”，使用在线辨识的推理模型估计未来成分的变化，并依此对其进行控制。张缇、薄翠梅等建立了塔顶塔底成分的非线性回归模型和人工神经网络模型，选用较为简单的回归模型构成了软测量仪表，提出了基于软测量的推断控制方案，并在推断控制算法中增加了约束控制功能。高峰同样采用软测量的方法实现了对产品组分的预估，并在此基础上构建了多变量预测控制器。翟军勇将基于多元逐步回归分析软测量方法与避免约束边界上跳变约束控制方法结合起来，应用于丁二烯精馏塔的优化控制。Olanrewayu[8]对精馏塔构建了线性状态空间模型，用于组分估计器的构建与控制器的设计。
精馏塔的非线性本质导致线性控制算法往往很难有较好的控制效果，因此人们自然会考虑使用非线性控制算法以解决非线性所带来的问题。Trotta叫使用降阶模型以方便控制器的设计，并采用全局线性化控制方法对精馏塔两端组分含量进行控制。Gonzalez使用神经网络对带有不确定项的线性参考模型进行辨识，将所得结果用于反馈线性化控制器的设计。非线性预测控制技术也在精馏装置上得到了广泛应。Jana将QDMC(Quadratic Dynamic Matrix Contro1)与GLC(Global Lineafizing Contro1)相结合，构建由变量约束优化器与状态观测器在GLC-QDMC结构下组成的基于降阶模型设计的优化多变量非线性控制器，用于精馏塔的控制，将GLC降低计算量和QDMC能较好处理约束的优点相结合，取得了良好的控制效果。Blocmen采用Wiener模型对精馏塔进行建模，在此基础上构建MPC控制器，并将其控制效果与基于线性模型的MPC控制器、基于去除非线性特性的Wiener模型的MPC控制器进行了比较，指出基于Wiener模型的预测控制器有着最好的控制效果。
精馏塔装置控制系统在化学工业生产中占据相当重要的位置，应用的越来越广，取得的成果越来越高，所创在的经济效益也越来越大。无论国内国外都是显而易见的，在国外对精馏设备的研究与应用已达到了相当高的程度，在国内也已经突飞猛进的发展，但还有些不足这处需进一步研究与发展。
精馏过程是具有较长死时延滞、相互关联的多变量系统[2]，动态特性分析复杂且困难，难以进行变量配对，约束条件复杂，这些使其成为过程控制界多年来理论研究和实践的热点。20世纪60年代中期至70年代，Shinskey[3]、Bfistal等以灵敏度和Bristal相对增益概念作为分析依据，基本解决了精馏塔中变量配对这一最棘手问题。Shinskey提出了适合工程应用的精馏塔控制三准则加上静态相对增益分析工具，使精馏塔控制取得了突破，各种旨在减小关联的控制结构相继被提出。但这期间绝大多数研究只停留在对精馏塔的单端组分控制，涉及到计算机优化控制的很少。
近年来，随着石油和化工工业的飞速发展及市场经济的要求，精馏产品越来越广泛，纯度越来越高，这要求不仅要对精馏方法、设备加以改进，对与其相适应的自动控制也同样提出了更为广泛更高层次的要求。
人们对控制系统的控制精度，响应速度，系统稳定性与适应能力的要求越来越高[1]。而实际工业生产过程中的被控对象往往具有非线性，时延的特点，应用常规的控制手段很难以打达到理想的控制效果，研究对非线性，时延对象的先进控制策略，提高系统的控制水平，具有重要的实际意义，然而，当前的学术研究成果与实际生产应用技术水平并不是同步的，甚至相差几十年，究其原因固然是多方面的，但是，主要的原因在于理论研究尚缺乏实际背景的支持，理论的算法一旦应用于现场就会遇到各种各样的实际问题，制约了其应用的前景，在目前尚不具有在实验室中复现真实工业过程条件的今天，开发经济实用的具有典型对象特性的实验装置无疑是一条探索将理论成果转化为应用技术的捷径。
选题的意义和目的：
精馏是化工、石油化工、炼油生产过程中应用极为广泛的传质传热过程。精馏的目的是利用混合液中各组分具有不同挥发度，将各组分分离并达到规定的纯度要求。精馏过程的实质是利用混合物中各组分具有不同的挥发度，即同一温度下各组分的蒸汽分压不同，使液相中轻组分转移到气相，气相中的重组分转移到液相，实现组分的分离。
在智能控制应用于精馏塔对象的研究方面，Dutta提出了使用神经网络进行基于模型的增益预测方法，并实现了一般模型控制。吴迎春使用神经网络构建三元精馏塔预估器及控制器，进行了数值仿真。Canete[5]采用神经网络对精馏塔建模，提出自适应基于神经网络的模糊控制器，并在二元精馏塔上进行了仿真。Baratti使用NN建立过程的逆模型，以消除扰动对过程造成的干扰，实现被控变量的稳定运行。Yang使用遗传算法在频域内对二元精馏塔的PID控制器参数进行整定，收到了比Ziegler-Nichlos方法更好的控制效果。Maidi[6]通过引入补偿器，有效减小了精馏控制回路之问的相互影响，并在此基础上设计了模糊控制系统，对精馏过程进行控制。
在鲁棒控制应用于精馏塔对象的研究方面，王钊副设计了对象具有加性不确定性时基于日控制的Smith预估器，将具有多个时间滞后系统的跟踪问题转化为标准H。控制器设计问题，采用动态输出反馈方法，通过解两个Riccati不等式完成控制器的综合。恒庆海指出对精馏塔采用高阶常规鲁棒设计的控制器进行降阶所得的控制器具有脆弱性，不能保证设计要求的鲁棒性，精馏塔在设计范围内摄动时，系统出现渐发散现象。他提出将精馏塔控制器摄动转化为被控对象摄动，给出了不需要控制器降阶的精馏塔 。非脆弱鲁棒控制器设计方法。对MIMO精馏塔系统，给出了可简化求解过程的PI控制器形式。讨论了精馏塔非脆弱鲁棒控制不确定权函数和性能函数的选择，求解了 非脆弱鲁棒PI控制器。