肖帅兵　夏洋　周兰江　明帅强

摘 要 为优化精馏塔系统控制器的性能，提出一种添加正态分布函数的非线性递减惯性权重和对加速因子进行异步时变调节的改进策略，优化了粒子群算法的搜索效率和精度。并利用该算法对PID神经网络的初始权值进行训练，提高其性能。设计控制器并进行仿真，结果表明：训练后的PID神经网络控制器性能有较大提升，控制器的抗干扰能力和反应速度得到极大改善，有效提高了精馏塔的控制效果。

关键词 改进粒子群算法 PID神经网络 精馏塔 解耦控制

中图分类号 TP273   文献标识码 A   文章编号 1000-3932（2023）04-0447-06

精馏在现代石油化工生产中有着广泛的应用，是对混合物进行多次部分汽化和液化操作，使各种成分挥发冷凝，实现混合物高纯度分离的一种方法。然而精馏过程有变量较多、机理复杂、输入与输出之间耦合效应强等特点，控制难度较大。因此采取合适的解耦控制算法并应用在精馏塔控制器中是十分必要的。提高精馏塔系统的控制性能，不仅能够提高企业的经济效益，而且更加环保。

针对精馏塔系统的优化控制，有自抗扰控制、模型预测控制（MPC）及模糊控制［1～3］等方法。近年来，随着科学技术的不断进步和计算机的快速发展，工业设备控制也趋向智能化、高精度的方向。智能控制应运而生，并得到了广泛的应用［4，5］。而在智能控制中，神经网络是重要的组成部分，神经网络依靠其在线学习和任意精度逼近复杂函数的能力，被应用到解耦控制中，如模糊神经网络解耦［6］、卷积神经网络解耦［7］及PID神经网络解耦［8］等。……