SCL编程实例：CSTR聚丙烯反应器产物浓度软测量及控制.pdfVIP

CSTR 聚丙烯反应器产物浓度软测量及控制的基本流程 基本步骤： 1. 了解软测量技术的基本原理，掌握软测量建模的基本方法； 2. 熟悉 RBF 神经网络的基本原理、基本算法和模型特性； 3. 掌握聚丙烯生产的基本工艺及生产过程； 4. 利用 MATLAB 测试该算法的可行性，进一步了解 RBF 神经网络的原理； 5. 用 SCL 语句改写上述算法，要求具有在线学习功能； 6. 在线调试与下装，查看用 SCL 实现的离线过程与在 MATLAB 上实现的离线过程是否一致； 7. 建立相应工程，实现基于 RBF 神经网络的在线软测量及单回路控制功能。 CSTR 聚丙烯反应器产物浓度软测量及控制 2 1．软测量的基本概念 2 ．CSTR 聚丙烯反应器简介 2 3 ．RBF 神经网络的基本原理 3 4 ．RBF 神经网络的算法选择 4 4.1 网络的离线学习 4 4.2 网络的在线学习 5 5 ．用MATLAB 实现聚丙烯浓度的软测量 6 5.1 离线学习部分 6 5.2 在线学习部分 8 6 ．通过PCS7 中 SCL 语言编写 RBF 神经网络的在线软测量的源代码 11 7 ．利用生成的软测量模块进行在线软测量 15 8．利用生成的软测量模块进行单回路控制 17 1．软测量的基本概念 把自动控制理论与生产工艺过程知识有机结合起来，应用计算机技术，对于一些难于测量 或暂时不能测量的重要变量（称之为主导变量），选择另外一些容易测量的变量（称之为辅助 变量或二次变量），通过构成某种数学关系来推断和估计，以软件来代替硬件（传感器）功能。 现在这种技术正越来越多地应用于工业生产中，例如催化裂化装置、加氢裂化装置、常减 压装置、精馏塔和反应器等。应用软测量技术实现元素组分含量的在线检测不但经济可靠，且 动态响应迅速、可连续给出萃取过程中元素组分含量，易于达到对产品质量的控制。 2 ．CSTR 聚丙烯反应器简介 软测量建模所需学习数据来自于半实物仿真装置MPCE 的CSTR聚丙烯反应器，所以先介 绍一下CSTR聚丙烯反应器的基本特性，其原理图如图1·1所示。 图1·1 CSTR工艺流程图 在实际工业中，这个连续反应过程是典型的带搅拌器的釜式反应器（CSTR ）系统，同时 又是高分子聚合反应。这个实验是当前全实物试验根本无法进行的复杂、高危险性实验，又是 非常重要的基础反应动力学实验和反应系统控制实验内容，它以液态丙烯为单体、以液态己烷 为溶剂，在催化剂与活化剂的作用下，在反应温度70 ±1.0℃下进行悬浮聚合反应，得到聚丙烯 产品。己烷溶剂是反应生成物聚丙烯的载体，不参与反应，反应生成的聚丙烯不溶于单体丙烯 和溶剂，反应器内的物料为淤浆状，故称此反应为溶剂淤浆法聚合。在物料停留时间相同、催 化剂量相同的条件下，转化率由反应温度决定。本反应属于放热反应，当反应速度加快时，放 热增加、系统温度升高；反之则温度下降。由于放热反应属于非自衡的危险过程，若反应放出 的热量无法及时移走，可能导致反应釜温度急剧上升，同时压力飞升。如果釜压超过了反应釜 所能耐受的极限，可能发生爆炸事故。因此，实验中灵活运用两种冷却方式来控制反应温度是 反应过程中的关键。由于温度变化的滞后，控制难度增加。要用软测量方式对CSTR聚丙烯浓 度进行建模的话，需要从聚丙烯反应的基本机理出发，选择软测量的辅助变量。 结合 CSTR 聚丙烯生产工艺的特点以及仿真软件 MPCE 便于采集数据的特点，最终选定 使用 RBF 神经网络实现对聚丙烯浓度（A ）的软测量，选定丙烯流量（F4 ）、己烷流量（F5 ）、 催化剂流量（F6 ）、冷却水流量（F7 ）、反应器料位（L4 ）、反应温度（T1 ）这六个变量作为软 测量的模型输入，选定聚丙烯浓度（A ）作为软测量的模型输出。 3 ．RBF 神经网络的基本原理 RBF 神经网络是一种两层的前馈网络，有唯一的隐层。隐节点的输出是径向基函数，这 种基函数对输入激励产生一个局部化的响应，即仅当输入落在输入空间中的一个很小的指定区 域中时，隐单元才做出有意义的响应，网络的输出是所有隐单元 ci 输出的线性变换。RBF 神 经网络的网络结构如图 1·2 所示。 图 1·2 RB