在生產過程中，反應釜的溫度會影響化工產品的生產質量，因此的控制反應釜的溫度對企業(yè)生產至關重要，本文就來介紹一下智能控制連續(xù)攪拌反應釜溫度的方法。
先來看下連續(xù)反應釜的基本結構及原理吧，它是由攪拌容器及攪拌機組成，攪拌容器包括筒體，熱交換元件和組件，其中筒體是一個鋼罐式集裝箱，可安裝在罐型的材料，在其內部進行化學反應，為了保持反應溫度，對反應釜需要設置換熱元件。
在化工生產中，應嚴格按照反應物的配比混合均勻，然后將反應混合物均勻化，加入催化劑在連續(xù)攪拌釜式反應器，在夾套反應器中，通過一定數量的蒸汽來維持反應器的溫度混合料，然后攪拌均勻，用攪拌器提高熱傳導速度，從而使受熱均勻。二、連續(xù)攪拌反應釜溫度控制難點首先．化學反應和物理反應貫穿生產過程始終，生化反應的變化，相變過程與物質和能量的傳遞，這個過程比較復雜，反應釜是一個大的熱容量．控制著反應對象的純滯后時間，形成一個非線性變化的傳熱介質的傳熱系數，并在外部環(huán)境的變得更敏感。
其次，在反應過程中，由于其復雜性和非線性的放熱化學反應。導致傳熱介質的非線性傳熱系數增大，對外部干擾的影響變得敏感，所以控制有一定的難度，在反應熱去除的同時，若不及時，受熱不均勻的話。反應溫度會一直在上升，容易因局部過熱而造成的“失控”的現象。
三、連續(xù)攪拌反應釜溫度控制方法
一般情況下．化學反應都具有復雜性與非線性，因此一個化學反應過程都無法僅僅使用一種控制方式就能達到理想的效果，并且隨著科技信息技術的發(fā)展，很多智能控制方法被廣泛應用于連續(xù)攪拌反應釜的溫度控制上，而且取得了一定的成績。
1、神經網絡預測控制
這個預測控制主要由參考軌跡，預測模型，模型校正，滾動優(yōu)化四個部分組成，主要研究對象為一個單輸入單輸出的離散時間非線性動態(tài)系統(tǒng)，可用NARMAX模型(非線性自回歸滑動平均模型)描述為如下：
y（k）=f（y（k-1）,u(k-1),……u（k-m））（3.1）
其中y（k）和u(k)分別為過程在時刻k的鞘出和輸入變量，和m分別為其階次，f為連續(xù)非線性函數，其中其中預測模型部分采用的是前饋神經網絡，同時在預測模型中，輸入數據的選取不當使神經網絡學習算法很容易陷入到局部小或者網絡不能收斂，為避免這種問題的發(fā)生，輸人數據需要進行歸一化處理。對于(3．1)所描述的控制對象，可采用圖3．2所示的BP神經網絡建立預測模型。
在一般情況下，類似的網絡預測控制是一種基于閉環(huán)控制策略優(yōu)化模型基礎上的算法。其核心是利用動態(tài)模型可以預測未來的過程和行為，其中，模型誤差反饋校正機制的引人，用軋制有限時域優(yōu)化策略．重復的地方目標在線優(yōu)化．以獲得的實際控制的模型失配和避免引起的不確定性干擾。
2、自適應控制由于化學反應本身就是一個時變非線性系統(tǒng)．每個反應階段都表現出顯著不同的情況，因為過程模型是未知的，自適應控制是基于參數未知的系統(tǒng)的數學模型。參數自適應控制會隨系統(tǒng)的行為的變化發(fā)生相應的變化，以適應其變化特征，保證了整個系統(tǒng)的性能滿足要求。雖然復雜的自適應算法在一定程度上影響了自適應控制的實際應用，但與自適應控制理論的發(fā)展是符合的，在控制反應器的自適應控制方面將有更大的發(fā)展前景。

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