引 言

反應器是目前化工生產(chǎn)過程中的關鍵設備，精確控制反應器的反應溫度是實現(xiàn)化工流程穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)和高效的重要途徑。反應器溫度控制的難點在于其是一個復雜的非線性系統(tǒng)同時具有強耦合、大滯后和時變等顯著特點，尤其對于放熱的化工反應來說，具有熱危險性，溫度控制不好將直接導致噴料反應器被破壞，甚至發(fā)生燃燒、爆炸等事故

傳統(tǒng)的 PID 控制策略具有簡單易實現(xiàn)的優(yōu)點，一直被廣泛應用于工業(yè)控制系統(tǒng)中。但對于復雜的反應器溫度控制系統(tǒng)而言，考慮到其非線性和大滯后等特點，難以獲取精確的數(shù)學模型，傳統(tǒng) PID 控制策略并不能根據(jù)過程對象參數(shù)的改變而實時修正自身參數(shù)，因此難以滿足高精度的控制要求

目前，國內(nèi)外眾多專家針對復雜的非線性溫度控制系統(tǒng)提出了許多新穎的控制策略，如專家 PID 控制和 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡 PID 控制等。其中，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡 PID 控制策略取得了一定的控制效果，但 BP 網(wǎng)絡存在學習和收斂速率較為緩慢、訓練時間過長等問題，不適用于化工過程中的反應器溫度控制系統(tǒng)。相比 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡，RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡具有學習速率高、逼近能力強等優(yōu)點。因此提出一種基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡（Radial Basis Function Network，RBF）PID 的反應器溫度控制策略由RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡在線進行系統(tǒng)辨識獲取梯度信息，并根據(jù)實時獲取的梯度信息不斷調(diào)整 PID 的參數(shù)，以獲取更理想的控制效果

1 案例分析

1.1 化工生產(chǎn)過程簡述

圖 1 所示為所選的仿真實例，其工藝核心是在催化劑 C的作用下，原料 A 與原料 B 反應生成主產(chǎn)物D 和副產(chǎn)物E 生產(chǎn)過程中，原料 A 過量，主產(chǎn)物D 為所需要的產(chǎn)物，副產(chǎn)物E 為雜質(zhì)，主副反應均為強放熱反應

正常工藝流程為 ：原料 A 和原料 B 進入混合罐內(nèi)充分混合，混合物料經(jīng)過預熱器 E101 預熱后進入反應器 R101，經(jīng)過催化劑C 催化后開始反應。在整個反應過程中，反應放熱劇烈因此采用夾套式冷卻水控制反應器的溫度。當反應器壓力過高時，通入抑制劑F 使得催化劑C 中毒迅速失去活性，從而中止反應。在反應器下游設有閃蒸罐 V102，將反應器的混合生成物（D+E+C+A+B）中過量的原料 A 分離提純以循環(huán)使用閃蒸罐底部混合生成物經(jīng)過輸送泵加壓后，送到下游進行提純精制，以分離出產(chǎn)物 D

1.2 反應器溫度特性分析

由于該反應是放熱過程，預熱后的混合物料與催化劑同時加入反應器，并攪拌使其充分反應產(chǎn)生熱量。該過程具有熱危險性，反應溫度控制的好壞不僅會影響產(chǎn)品 D 的轉(zhuǎn)化率還直接關系到整個生產(chǎn)的安全

在反應器中，反應體系氣相壓力對溫度敏感，當反應器溫度控制不理想時會導致產(chǎn)生高溫環(huán)境，過高的氣相壓力將使反應器有爆炸的風險。同時為了保證反應生成物的品質(zhì)以及生產(chǎn)安全，當反應壓力過高危及安全時，一般會通入抑制劑中止反應，但此舉會給企業(yè)帶來巨大的損失，造成原料浪費因此快速將反應器溫度控制在工藝要求范圍內(nèi)顯得尤為關鍵反應器溫度控制由如下兩部分組成

(1) 冷態(tài)開車階段，即混合物料經(jīng)過預熱器加熱后進入反應器，同時加入催化劑，溫度逐漸上升，使用冷卻水降溫防止溫度過高造成安全事故

(2) 穩(wěn)態(tài)運行階段，即反應器溫度始終保持在 100℃，上下波動約 1%，停留一定時間并充分攪拌，以使反應充分進行提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率

2 反應器溫度的傳統(tǒng) PID 控制

2.1 傳統(tǒng) PID控制方案設計

系統(tǒng)通過操作冷卻水閥門（FV1201）控制冷卻水流量的大小進而達到控制反應器溫度（TI1103）的目的。冷卻水閥門選擇氣關式，閥門流量特性選為等百分比特性。溫度屬于時間常數(shù)較大、慣性較大的變量，冷卻水流量的變化隨閥門的開關變化較快，時間常數(shù)較小。在工業(yè)現(xiàn)場，往往不能保證冷卻水的壓力恒定，因此即使閥位不變，冷卻水流量也可能發(fā)生變化，從而影響反應溫度。針對這種情況，采取“溫度 - 流量”串級控制方式，具體如圖 2 所示

2.2 傳統(tǒng) PID控制系統(tǒng)的半實物仿真實驗

SMPT1000 是一款多功能半實物過程控制實訓裝置，它將半實物硬件實驗裝置和數(shù)字仿真技術相結(jié)合，能針對各種化工生產(chǎn)過程進行實驗仿真。該裝置提供了典型的 4 ～20 mA 電流和Profibus DP 等信號接口，能夠與多種控制器互連

本文將西門子公司生產(chǎn)的 S7-400 系列 PLC 作為主控制器， 結(jié)合 SMPT1000 裝置進行實例仿真， 采用 SCL 語言在PCS7 軟件上進行控制策略算法的編寫，利用 SFC 模塊實現(xiàn)順序開車功能。在仿真過程中，PID 控制參數(shù) kp k 和 kd 分別取58.5，90 和 16.5

系統(tǒng)從冷態(tài)開車達到穩(wěn)態(tài)時，傳統(tǒng) PID 控制策略仿真結(jié)果如圖 3 所示

圖 3 傳統(tǒng) PID 控制冷態(tài)開車時參數(shù)趨勢曲線

在系統(tǒng)穩(wěn)定運行時，引入負荷提升以及降低（負荷特指產(chǎn)物出口流量（FI1106）大小）外部干擾，傳統(tǒng) PID 控制策略仿真結(jié)果如圖 4 所示

圖 4 傳統(tǒng) PID 控制負荷擾動時參數(shù)趨勢曲線

從圖 3 可知，系統(tǒng)開車時間較長，反應器溫度超調(diào)量大并且調(diào)節(jié)時間過長，無法滿足工藝控制要求。從圖 4 可知，反應器溫度在受到負荷變化干擾時，溫度的最大超調(diào)量較大調(diào)節(jié)時間過長，直接導致下游閃蒸罐壓力（PI1103）有較大波動，間接影響了出口產(chǎn)物的濃度，對工廠的經(jīng)濟效益造成了影響，因此需要引入先進控制算法對反應器溫度的動態(tài)指標進行優(yōu)化

3 反應器溫度的 RBF-PID控制

3.1 RBF-PID控制系統(tǒng)的半實物仿真驗證參數(shù)選取

針對反應器溫度控制系統(tǒng)， 選取 3-6-1 的 RBF 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，其網(wǎng)絡參數(shù) η 為學習速率值 45 ηp η ηd 分別為 PID3 個參數(shù)的學習速率，值為 45，62.5 及10.5為動量因子，值為1.2

3.1 仿真結(jié)果與分析

系統(tǒng)從冷態(tài)開車達到穩(wěn)態(tài)時，RBF-PID 控制策略仿真結(jié)果如圖 5 所示。在系統(tǒng)穩(wěn)定運行時，引入負荷提升并降低外部干擾，RBF-PID 控制策略的仿真結(jié)果如圖 6 所示

圖 5 RBF-PID 控制策略冷態(tài)開車時溫度TI1103

壓力PI1103 和流量FI1106 趨勢曲線

圖 6 RBF-PID 控制策略負荷擾動時溫度TI1103

壓力PI1103 和流量FI1106 趨勢曲線

由上述仿真結(jié)果可得出兩種控制策略分別在不同階段的性能指標參數(shù)，見表 1 ～3 所列

通過對比可知，RBF-PID 控制策略對于反應器溫度的控制效果更好，動態(tài)指標相比傳統(tǒng) PID 控制策略得到改善，更利于整個化工反應體系的穩(wěn)定運行

4 結(jié) 語

本文提出了一種基于 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡 PID 的反應器溫度控制策略，并在 SMPT1000 平臺上針對特定的連續(xù)化工過程對象搭建了 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡模型，進行了實例驗證仿真。仿真結(jié)果表明，相對于傳統(tǒng) PID 控制策略，本文所提出的 RBF-PID 控制策略能夠明顯提高化工過程中反應器溫度控制系統(tǒng)的動態(tài)性能和抗干擾性能，為整個化工過程控制系統(tǒng)的安全、高效穩(wěn)定運行提供了良好保障