硝酸钠制配过程中pH值的预测控制及仿真研究

论文摘要

pH值是溶液酸度的标度单位。在许多化工生产过程中,pH值的控制品质直接影响相应产品质量和产量,在工业过程控制中占有重要的地位。然而,pH中和过程是一类典型具有强非线性、时变、大滞后特点的复杂过程,针对这些特性很难建立精确的数学模型。用常规的控制方法,无法对反应的变化过程做快速的、精确的反应,很难对其进行有效控制。预测控制适用于不易建立精确模型且比较复杂的工业生产过程,控制效果好、鲁棒性强。本文基于预测控制理论对腈纶生产中还原剂NaNO3的制配过程中pH值的控制问题进行深入研讨。首先,从pH中和过程的电化学反应机理出发,仔细分析了酸碱中和时离子的反应情况,根据电平衡方程式推导出了一种针对NaNO3制配实验装置的酸碱中和机理模型。根据机理模型利用MATLAB中的Simulink建立了仿真模型,并利用该模型分析了pH中和过程的非线性特点及扰动响应情况。其次,分析了典型非线性模型——Hammerstein模型的结构特点,选取了最简单且应用广泛的以多项式函数描述的模型静态非线性环节的结构,接着运用系统辨识的理论首先对pH中和过程进行了离线的辨识,然后采用了具有遗忘因子的渐消记忆的递推最小二乘的方法对pH中和过程进行在线自适应辨识去改变Hammerstein模型的动态线性环节参数。最后利用合理参数,运用模型预测控制策略对被控对象进行实时控制仿真。并与传统PID控制在控制效果上进行了比较。结果表明基于Hammerstein模型的预测控制器对于NaNO3制配实验装置的pH中和过程控制有较快的响应时间、较小的超调量和稳态误差,较好地解决了pH值非线性控制的问题。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 pH 值中和控制研究现状
• 1.2.1 PID 控制方法
• 1.2.2 现代控制方法
• 1.2.3 智能控制方法
• 1.3 预测控制理论及其应用现状和发展
• 1.3.1 基本预测控制方法
• 1.3.2 基本预测的鲁棒稳定性
• 1.3.3 非线性预测控制
• 1.3.4 非线性预测控制的发展现状及应用
• 1.4 论文结构和内容安排
• 第2章 pH 中和反应过程介绍与机理模型仿真分析
• 2.1 pH 值概念及pH 中和过程的特性
• 2.1.1 pH 值基本概念及特性
• 2.1.2 pH 中和过程模型的特点
• 2.2 pH 值中和反应过程及机理模型
• 3 制备中pH 值中和过程'>2.2.1 NaNO₃ 制备中pH 值中和过程
• 2.2.2 pH 中和反应机理模型
• 2.3 pH 中和反应过程
• 2.4 本章小结
• 第3章 用于预测控制的Hammerstein 模型及辨识
• 3.1 Hammerstein 模型的离线辨识技术
• 3.1.1 标准的Hammerstein 模型的表述
• 3.1.2 针对标准的Hammerstein 模型的辨识技术
• 3.2 Hammerstein 模型的在线递推辨识
• 3.2.1 Hammerstein 模型的静态非线性部分的拟合
• 3.2.2 递推最小二乘及改进递推算法
• 3.3 本章小结
• 第4章 基于Hammerstein 模型的pH 中和预测控制
• 4.1 模型预测控制的基本原理
• 4.1.1 预测模型
• 4.1.2 有限时域滚动优化思想
• 4.1.3 反馈与预测校正
• 4.2 基于Hammerstein 模型的预测控制策略
• 4.3 预测控制系统的参数选取
• 4.4 pH 中和过程预测控制及其仿真研究
• 4.4.1 基于Hammerstein 模型的离线辨识参数的预测控制仿真
• 4.4.2 Hammerstein 模型的在线递推辨识参数的预测控制仿真
• 4.5 预测控制与传统PID 控制效果比较
• 4.5.1 PID 控制及参数调试原则
• 4.5.2 控制性能比较
• 4.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢