连续搅拌釜式反应器(CSTR)控制系统设计 连续

连续搅拌釜式反应器(CSTR)控制系统设计 连续

连续搅拌釜式反应器连续搅拌釜式反应器（搅拌釜式反应器（CSTR）控制系统设计

1. 前言

连续搅拌釜式反应器（continuous stirred tank reactor，简称为CSTR）是聚合化学反应中广泛使用的一种反应器，该对象是过程工业中典型的、高度非线性的化学反应系统。

在早期反应釜的自动控制中，将单元组合仪表组成位置式控制装置，但是化学反应过程一般都有很强的非线性和时滞性，采用这种简单控制很难达到理想的控制精度。随着计算机技术和PLC控制器的发展，越来越多的化学反应采用计算机控制系统，控制方法主要为数字PID控制。但PID控制是一种基于对象有精确数学模型的线性过程，而CSTR模型最主要的一个特征就是非线性，因此PID控制在这一过程中的应用受到限制。随着现代控制理论和智能控制的发展，更加先进有效的控制方法应用于CSTR的控制，如广义预测控制，神经模糊逆模PID复合控制，自抗扰控制，非线性最优控制，基于逆系统方法控制，基于补偿算子的模糊神经网络控制，CSTR的非线性H∞控制等。但任何一种复杂的化工反应过程都不能用一种简单的控制方式达到理想的控制效果。目前先进的反应釜智能控制技术就是将智能控制理论和传统的控制方法相结合，如钟国情、何应坚等于1998年对基于专家系统的CSTR控制系统进行了研究[1]，宫会丽、杨树勋等于2003年发表了关于PID参数自适应控制的新方法[2]，冯斌、须文波等于1999年阐述了利用遗传算法的寻优PID参数的模型参考自适应控制方法等[3]。但由于这些控制方法的算法比较复杂，在算法的工程实现、现场调试及通用型方面存在着局限性，因此研究一种相对简单实用的CSTR控制方法，更易为工程技术人员所接受。

本文在对CSTR过程及其数学模型进行详细分析的基础上，针对过程的滞后性，采用Smith预估算法与PID控制相结合的方法实现CSTR过程的控制，该方法具有实用性强及控制方法简单等特点，基于西门子PCS7系统完成了CSTR过程控制系统设计。

2.工艺过程及数学模型分析工艺过程及数学模型分析

2.1 CSTR工艺过程分析

CSTR在化工生产的核心设备中占有相当重要的地位，在染料、医药试剂、食品及合成材料工业中，CSTR得到了广泛的应用。

在CSTR中，反应原料以稳定的流速进入反应器，反应器的反应物料以同样稳定流速流出反应器。由于强烈搅拌的作用，刚进入反应器的新鲜物料与已存留在反应器的物料在瞬间达到完全混合，使釜内物料的浓度和温度处处相等。同样，在反应器出口处即将流出反应器的物料浓度也应该与釜内物料浓度一致，因此流出反应器的物料浓度与反应器内的的物料浓度相等。连续搅拌釜式反应器中的反应速率即由釜内物料的温度和浓度决定。 2.2 CSTR的数学模型分析

CSTR是一个存在严重非线性的动态系统，针对该系统的建模、状态估计和控制都存在着相当的难度。一般常规的线性控制方法已不能满足要求，为了提高其性能，必须采用先进的控制技术。

本文针对某化工过程CSTR系统，在符合实际情况的条件下假设：系统物料混合是完全的；流出物料的体积等于流入物料的体积；同时不失一般性，假定反应釜中所发生的是一级不可逆放热反应。系统的结构如图1所示。

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图1.CSTR系统模型

在这里，采用一阶不可逆反应(A B)非等温CSTR系统作为研究对象(Morningred, 1999)，其特性可由以下连续时间的非线性微分方程组来表示：

( )qRT(t)&Ca=(Ca0 Ca(t)) k0Ca(t)e

v

( )( )qqc(t)RT(t)&T=(T0 T(t))+k1Ca(t)e)(Tc0 T(t)) +k2qc(t)(1 e

v

E

k3

E

表1.CSTR参数表

对象参数 物理意义 过程流量 反应器体积 反应时间常数 反应激活能 馈入温度 冷却剂温度 反应热 质量定压热容 液体密度 热交换系数

名义值 100L/min 100L

q

v

k0

E/R

7×105/min

1×104K

350K 350K

T0 Tc0

H Cp，Cpc

2×105cal/mol

1cal/g/K

ρ，ρc

Hα

1×103g/l

7×105cal/min/K

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式中，Ca(t)是产品的平衡浓度，T(t)为反应浓度，Ca0是进料浓度(mol/L)，q为物料流量，T0，Tc0分别为物料浓度和冷却剂温度；同样，K0，E/R，v，k1，k2，k3，作为化学反应的系数在此时保持常数，其CSTR的参数如表1所示。

CSTR的工作过程为：两者化学物质在CSTR中混合形成一种浓度为Ca(t)的化合物A，其混合温度为T(t)。此反应为放热反应，产生的热量会影响反应速度，因此必须引入冷却剂，其流量为qc(t)，带走热量，冷却温度，保证产品的浓度得以控制。

在这里，针对的是SISO系统，控制目标是使产品的浓度Ca在给定的范围内波动，操纵变量(即控制输入)为冷却剂流量qc,状态变量为[Ca,T]。

基于以上分析，由化学动力学和热力学的知识可得到该系统较为详细的数学模型为：

dx1

= x1+0.112(1 x1)×exp[x2/(1+x2)/19.186] (1) dtdx2

= 28.12x2+16.07×0.112×(1 x1)×exp[x2/(1+x2)/19.186]+27.12u (2) dt

y=x2 (3)

式中：状态变量x1是与浓度有关的 …… 此处隐藏：4945字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……