先进控制技术在PTA溶剂脱水塔上的应用

阐述了应用APC-Hiecon先进控制软件建立溶剂脱水塔多变量预测控制系统,解决了PTA溶剂脱水塔控制中存在的主要问题,稳定了溶剂脱水塔的操作,降低了醋酸的消耗,取得了预期的目标。     

PTA装置溶剂脱水塔填料腐蚀的原因及影响

分析了PTA装置溶剂脱水塔中 3 16L不锈钢填料腐蚀的原因 ,填料腐蚀产生的铁、铬离子对PTA生产的影响。由于填料腐蚀 ,导致母液中Fe2 +含量高达 10 0 μg/g以上 ,在负荷降低 10 %的情况下 ,装置运行仍不正常 ,说明在该塔中不宜使用 3 16L不锈钢填料     

PTA装置溶剂脱水塔塔顶水中有机物含量的测定

建立了气相色谱法测定精对苯二甲酸(PTA)装置溶剂脱水塔塔顶水中有机物醋酸甲酯、对二甲苯和醋酸的含量的分析方法。采用DB-FFAP毛细管色谱柱、氢火焰离子检测器检测,外标法定量。结果表明:在试样组分质量分数为0.05%～1.50%时,醋酸甲酯、对二甲苯和醋酸各组分的色谱峰面积与其含量均具有良好的线性关系,相关系数均大于0.999。醋酸、对二甲苯和醋酸甲酯的加标回收率分别为99.2%～103.5%,98.5%～132.7%,97.2%～103.3%,该方法准确度及精密度较高,简单、快速。     

基于扰动观测器的模型预测控制在磨矿分级过程中的应用

磨矿分级过程（GCP）是冶金选矿行业的关键流程,其产品粒度指标必须严格控制,以保证精矿产品品位和金属回收率。GCP本质上是一个多变量强耦合过程,具有时滞和逆向特性,且存在强扰动。扰动的存在造成系统控制性能变差,甚至不稳定。以两输入两输出GCP为研究对象,提出了一种基于扰动观测器（DOB）的模型预测控制（MPC）复合控制方案DOB-MPC。仿真研究表明DOB-MPC不仅可以有效抑制GCP的外部扰动,而且可以抑制由模型失配和变量之间的耦合而导致的内部扰动;在获得良好的解耦控制能力的同时,取得了满意的抗扰动性能。     

一种扰动自适应的鲁棒预测控制算法

针对实际生产中扰动的时变性,提出了一种扰动自适应的鲁棒预测控制（RAMPC）算法以提高扰动抑制性能。采用时间序列（ARMA）模型在线辨识系统的不可测扰动,通过基于多次迭代思想的递推辨识算法（multi-iteration pseudo-linear regression,MIPLR）来保证在线辨识的质量和收敛速度。考虑到数据与辨识模型的不确定性,改用min-max形式描述MPC算法的控制作用优化命题,并将在线辨识过程中的误差数据引入min-max命题,使在线辨识与控制作用鲁棒优化求解紧密结合起来,提高算法鲁棒性。进一步将此min-max问题转换为一个等效的非线性min问题,并采用多步线性化方法实现快速求解,解决了传统min-max方法在线计算负荷高的问题。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种基于模型切换的加热炉炉温广义预测控制器设计方法

为改善加热炉炉温控制自动化程度低、控制品质差的问题,并兼顾加热炉对象强非线性的特点,设计了一种多层次多模型广义预测控制器。给出了该控制器的设计方法和参数。仿真结果和投运效果表明:该方案实施后,系统的响应速度加快,超调量减少,加热炉炉温的控制品质明显改善。     

无模型控制器在MTBE装置上的应用

主要介绍无模型控制器在MTBE装置碳四精馏塔、甲醇回收塔的塔盘 /塔底温度控制方面的应用,并对实际使用效果进行分析。     

一种基于PWA模型的控制策略在连续搅拌反应釜中的应用

在化工系统实际运行过程中,常常会出现一些不正常的工作状态,为了使系统运行状态能够避开这些不正常的工作状态,往往需要对控制器进行重构。针对这种情况,本文阐述了一种基于分段仿射模型的控制策略,该控制策略采用显式模型预测控制算法对系统进行控制,当检测到系统出现异常工作点时,先对系统进行形式验证,根据验证结果,再决定是否进行控制器重构,这样,既大大节约了生产时间和成本,也提高了控制效率。将该控制策略应用到连续搅拌反应釜系统中,取得了显著的应用成效。     

催化裂化装置的一种实时优化方法及其应用

介绍对武汉石化催化裂化装置采用一种实时优化控制方法的实践过程.通过催化裂化相关积分优化控制的实际应用,对系统的性能进行了标定,从标定的数据可以看出,该系统可以提高单一产品收率0.47%～2%左右,可提高加工每吨原料的经济效益,取得了较好的效果.     

溶剂脱水塔的先进控制系统

介绍了溶剂脱水塔控制系统的改造方案 ,并对使用效果进行评价     

Lyapunov‐based MPC with robust moving horizon estimation and its triggered implementation

In this work, we consider moving horizon state estimation (MHE)‐based model predictive control (MPC) of nonlinear systems. Specifically, we consider the Lyapunov‐based MPC (LMPC) developed in (Mhaskar et al., IEEE Trans Autom Control. 2005;50:1670–1680; Syst Control Lett. 2006;55:650–659) and the robust MHE (RMHE) developed in (Liu J, Chem Eng Sci. 2013;93:376–386). First, we focus on the case that the RMHE and the LMPC are evaluated every sampling time. An estimate of the stability region of the output control system is first established; and then sufficient conditions under which the closed‐loop system is guaranteed to be stable are derived. Subsequently, we propose a triggered implementation strategy for the RMHE‐based LMPC to reduce its computational load. The triggering condition is designed based on measurements of the output and its time derivatives. To ensure the closed‐loop stability, the formulations of the RMHE and the LMPC are also modified accordingly to account for the potential open‐loop operation. A chemical process is used to illustrate the proposed approaches. © 2013 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 59: 4273–4286, 2013     

PTA溶剂脱水塔先进控制与在线优化

从PTA溶剂脱水塔的工艺操作特点出发，运用RMPCT多变量预测控制软件，建立以塔顶与塔釜组分为被控变量，以塔釜温度回路设定值和回流量为操纵变量的溶剂脱水塔先进控制与在线优化系统．稳定溶剂脱水塔的操作，综合降低塔的酸耗和蒸汽消耗，取得满意的控制效果。     

PTA装置醋酸脱水塔的动态模拟及控制策略分析

以PTA装置醋酸脱水塔为研究对象,在该醋酸脱水塔的稳态模型的基础上,通过建立的平衡级动态数学模型以及补充设置好的动态参数,利用Aspen Plus软件建立好动态模型。以Aspen Dynamics软件为工具,用回流流量控制灵敏板温度,塔釜再沸器热负荷与进料流量F ₁呈比例控制,模拟设计出了控制策略CS1。又为了保证在进料流量扰动时塔底醋酸浓度更加稳定,利用塔釜再沸器热负荷来控制塔釜醋酸浓度,设计出了控制策略CS2。将两种不同的控制策略对其动态响应进行分析比较,得出在相同目标条件下表现更优的控制策略,为实际生产和控制方案的设计提供方向和指导。     

一种新的选择性神经网络集成方法及其在PTA中的应用

神经网络集成可以显著提高神经网络的泛化性能。传统的集成方法中大都采用将训练的所有网络直接进行组合的方式形成集成网络,而实际上这些网络可能具有一定的相关性。为此,选择性神经网络集成成为目前研究的热点,它能够进一步提高集成网络的泛化性能。本文提出了一种利用网络权值计算网络模型之间差异度的新的选择性神经网络集成方法DWSEN。UCI数据测试表明,与流行的集成方法Bagging和Boosting比较,本方法有着更好的泛化能力和稳定性。将DWSEN应用于精对苯二甲酸（PTA）溶剂系统脱水塔装置的建模过程,结果显示,利用该方法训练得到的集成模型具有更好的泛化性能,能够较好地模拟生产运行过程。     

非线性Hammerstein模型预测控制策略及其在pH中和过程中的应用

所有实际工业过程都包含一定程度的非线性,如pH中和过程由于其本身的强非线性是工业过程控制中具有挑战性的难题,但至今为止仍缺乏有效的非线性控制方法。将基于差分方程模型的模型预测控制策略(model predictive control,MPC)推广到包含一个静态非线性多项式函数和一个线性差分方程动态环节的非线性Hammerstein系统,详细描述了基于静态非线性多项式函数的最优控制作用求解方法,提出了一套新的非线性Hammerstein MPC 控制策略(nonlinear Hammerstein predictive control,NLHPC)。pH中和过程控制仿真和控制实验表明,NLHPC的控制结果好于工业上常用的非线性 PID(nonlinear PID,NL-PID)控制器。