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建模和控制化学反应器利用模型参考自适应控制

Padmayoga.R1,Shanthi.M2,Yuvapriya.T3
  1. PG的学生,电子和仪器称,Valliammai工程学院,印度钦奈
  2. 助理教授,电子和仪器称,Valliammai工程学院,印度钦奈
  3. 助理教授,电子和仪器称,Valliammai工程学院,印度钦奈
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文摘

化学过程在本质上是高度非线性的。非自适应的控制系统的主要缺点是这些控制系统无法应付的参数的波动过程。的解决方案可以解决这样的问题使用高反馈增益在某些水平降低控制系统的敏感性。一般来说,高增益控制器碰到两个问题主要是引用。它们是:大信号幅度和闭环系统不稳定。为了克服这个问题,开发控制系统适应变化的一个过程。在本文中,自适应控制器是化学反应器的建模。自适应控制器是使用MATLAB建模/ SMULINK及其性能比较与其他控制器性能

关键字

过程control-Chemical反应堆,造型,PID控制器,自适应控制器。

介绍

在常识,“适应”表示行为确认新形势下的变化。一个自适应控制器是一个控制器,可以修改其行为以应对不断变化的动态过程和干扰的特点。的核心元素的方法是,他们有能力适应控制器适应变化的过程。这允许控制器保持所需的性能水平,尽管任何噪音或波动的过程。一个自适应系统具有最大的应用当植物进行转换或表现出非线性行为和植物的结构尚不清楚。增益调度自适应控制的一种形式,但它需要了解所有的过程是有效的。另一个替代方法是调整控制器的参数或模型时可以使用该模型识别误差调整控制器的参数。本文的目的是设计和模拟模型参考自适应控制(模型参考自适应)单输入单输出化学反应器。

类型的自适应控制

通常有两种不同的控制器参数的适应机制。程序或将自适应控制和自适应控制。自适应控制系统已经应用于化学过程。自适应控制器有两个主要原因。首先,大多数化学过程是非线性的。第二,大多数的化学过程是不稳定的(即特征随时间变化)。

一)编程或预定的自适应控制

图1显示了编程自适应控制系统的框图。它是由两个环组成的。内循环是一个普通的反馈控制回路。外层循环包括参数调整(适应)机制,与前馈补偿。
图像

模型参考自适应控制

模型参考自适应控制器(模型参考自适应)是一个控制器用来迫使实际过程像理想化模型的过程。模型参考自适应系统适应正常的参数控制系统实现模型和过程之间的这场比赛。

答:模型参考自适应控制的核心元素

模型参考自适应系统的基本结构如图2所示。
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基于模型参考自适应的标准实现的系统包含四个关键块如上所示。参考模型定义了所需的性能特征的过程控制。适应法律使用过程和模型输出之间的误差,过程的输出和输入信号变化的参数控制系统。这些参数是多种多样的,过程和参考模型之间的误差最小化。控制系统可以从一个简单的基于增益控制器一个更复杂的参数传递函数矩阵或工厂。最后一个元素的模型参考自适应系统的过程控制。

b .适应法律

适应法律使用输入信号,输出的植物和植物和参考模型输出之间的误差。这三个信号被用来适应选择控制器的参数。适应法律试图找到一组参数,减少植物和模型输出之间的误差。为此,控制器的参数增量调整,直到误差减少到零。适应气候变化的法律已经被开发出来。两种主要类型是梯度和李雅普诺夫方法。
我。梯度法
二世。李雅普诺夫方法
麻省理工学院规则的另一种方法是使用一个基于李雅普诺夫方法,避免了稳定问题出现在梯度方法。典型的适应法律基于李雅普诺夫的自适应控制器方程3.1中所示,
图像
麻省理工学院的规则之间的主要区别和李雅普诺夫方法错误指定参数的敏感性de / dt已经取代了参数的实际值,θ。

数学建模

完全混合连续搅拌釜反应器(装运箱),如图3一阶B是放热不可逆反应。在这种流体流不断的反应堆和其他流体流不断从反应堆中删除。反应堆周围的一件夹克在饲料和出口流。夹克是假定为完全混合,然后在较低温度反应堆温度。能量通过反应器壁进入夹克消除反应产生的热量。
图像
放在一起,装运箱有三个输入信号:
CAf =原料流的浓度。
Tf =进口原料流温度。
Tj =夹克冷却液温度。
和两个输出信号:
CA在反应堆槽=的浓度。
T =反应堆温度。

所有物料平衡)

装运箱系统模型使用基本会计和节能的原则。
物质积累速度=材料-材料。
图像
在反应堆,假设一个常数的材料数量
图像
3.1)平衡对组件
在组件的平衡,
图像
其中r是每单位体积的反应速率。
3.2)能量平衡
能量平衡方程,
图像
其中T代表任意参考温度焓。

B)稳态解

为了解决这两个方程,所有参数和变量除了两个(CA和T)必须被指定。给定数值的参数和变量,我们可以用牛顿法求解稳态值的CA和T。
图像

C) Guess1

高浓度(转换)低、温度。这里我们考虑的初始猜测CA = 8和T = 300
K。猜的稳态解,高浓度(lowconversion)和低温。参数值如表1所示。
图像
图像
让状态和输入变量被定义在偏差变量形式,
图像

非自适应控制分析

PID控制器算法包括三个独立的常量参数,因此有时被称为三个项控制:比例P取决于当前的错误;我的积分取决于过去错误的积累;导数D取决于未来错误的预测基于电流变化率。简化传递函数模型,
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非自适应控制的反应如图5所示,
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内模控制

内模控制(IMC)哲学依赖于内部模型原理即控制可以实现只有在控制系统封装,要么是隐式或显式地表示的过程控制。特别是如果控制方案已经开发了基于精确模型的过程,然后完美的控制在理论上是可能的。流程模型明确用于控制系统的设计过程。这个IMC控制器在λ是调优参数。
Gc (s) = GP (s) 1
如果Gp = Gp(过程)的模型是一个精确的表示。然后很明显,输出总是等于设置点。注意,这个理想实现控制性能没有反馈(如封装在流程模型)被控制,我们可以达到完美的控制。它还告诉我们,反馈控制是必要的,只有当知识的过程是不准确的或不完整的。IMC控制器的响应如图5所示,
图像

自适应控制设计和仿真

本节提供三套:第一个封面的设计模型参考自适应控制和仿真软件的实现。第二个和第三个比较传统的自适应控制控制器的性能没有噪音和分别与噪声。本节提供三套:第一个封面的设计模型参考自适应控制和仿真软件的实现。第二个和第三个比较传统的自适应控制控制器的性能没有噪音和分别与噪声。
图像

)比较没有噪音

我们第一个任务执行比较的标准控制器自适应控制器阶跃输入,没有噪音。响应图6所示,
图像
图像
在这些图自适应控制的一个主要缺点是立即明显。自适应控制器需要20秒匹配参考模型的输出和非自适应控制器与2秒。自适应控制器的过度过度(5%)和非自适应控制器是低于3%。要解决这个问题是提高适应增益(γ)。例如,增加适应增益响应如图8和9。
图像
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这提高了超过10%以下和沉淀时间小于10秒。进一步提高适应增益不会导致系统的改进。
B)与噪音
下一个任务来比较两个控制器的性能在坡道噪声如图10和11所示,
图像
图像

结论

非自适应模型可以提供速度时的参数接近的过程。非自适应控制器可能无法提供令人满意的闭环控制。所以我们去下一个控制器IMC控制器。内模控制(IMC)哲学依赖于内部模型原理即控制可以实现只有在控制系统封装,要么是隐式或显式地表示的过程控制。很难实现高阶系统和它不给准确的响应。因为这个原因我们首选的自适应控制器。自适应控制器展品性能优越的噪音和收敛时间通常是大型和有一个大的超调。这两个问题都是由于自适应控制器无法足够快地适应迫使工厂匹配模型。增加适应率提高了性能的自适应控制器成本增加的振荡。

引用

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