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基于神经网络内模的热解反应器温度控制

2021-02-16王志刚

天津理工大学学报 2021年6期
关键词:模型系统

何 蒙,王志刚*

(天津理工大学a.天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室,b.机械工程学院,天津 300384)

合理充分地利用生物质能对缓解能源危机,减少环境污染等具有重要意义。热解是开发利用生物质技术手段之一,热解温度关系到产物的产率,因此温度控制对生物质热解工艺具有重要意义。本文中生物质热解反应器的加热装置采用电加热,工作环境复杂,易受外界干扰影响,且其温控系统具有时变性、大滞后和大惯性等特点,对于这类系统采用传统控制方法很难达到理想的控制效果[1]。

比例积分微分控制器(proportional integral derivative control,PID)的控制方法由于结构简单、实现方便,常被应用于加热炉温度控制中,但由于无法建立精确的数学模型,且系统中存在时滞和惯性环节,使传统PID在这类系统中的控制效果不太理想[2-3]。Smith预估控制算法能消除时滞对系统动态性能的影响,常被用于温度控制系统[4]。但它也需要控制对象与对象模型完全匹配,才能达到理想控制效果,这在现实工业生产中难以实现,而且当外部干扰很大时,无法保证系统的稳定性。

内模控制可以看作是Smith预估控制的一种扩展,大大改善了Smith控制器的鲁棒性和抗干扰特性,而且结构简单,可调整参数少,不需要十分精确的数学模型,适用于大时滞系统,因此被专家学者们广泛应用于各种温度控制系统[5-6]。将内模控制与其他控制算法相结合,如在空调冷却水系统中的温度控制采用基于育种算……

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