[發明專利]基于SCL語言的單神經元PSD算法在閃蒸罐壓力控制中的應用方法

在審

• 申請號: 202110937762.4
• 申請日: 2021-08-16
• 公開（公告）號: CN113641196A
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發明（設計）人: 何凱
• 申請（專利權）人: 何凱
• 主分類號: G05D16/20
• 分類號: G05D16/20;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及過程控制技術領域，具體是一種基于SCL語言的單神經元PSD算法在閃蒸罐壓力控制中的應用方法。傳統PID無法自學習整定參數，適應時變、耦合、非線性系統的能力較弱。結合過控系統中閃蒸罐壓力的特點，設計了具備增益自學習、自整定的單神經元PSD控制器。通過SCL編譯成控制塊，基于CFC完成單神經元自適應PSD?PID復合串級控制的組態，利用SMPT?1000實驗平臺驗證,結果表明，閃蒸罐壓力在SCL編譯的單神經元PSD控制器作用下，實現了自適應控制，調節速度優于傳統PID算法，整體進程加快1.3％，系統產量和回收料均有增加。在結合工藝流程的基礎上，開發了WinCC人機界面，實時監控、調試閃蒸罐壓力PSD控制器，同時直觀展示系統的濃度、產量、回收工藝流量等重要指標。

技術領域

本發明涉及過程控制技術領域，具體是一種基于SCL語言的單神經元PSD算法在閃蒸罐壓力控制中的應用方法。

背景技術

連續過程控制是工業生產中的關鍵技術，多應用于化學品、燃料、聚合物等大規模生產上，結構復雜、調節參數和擾動因素過多，具有高溫、高壓、多輸入、多輸出、強耦合和強非線性等特性，運行狀況多變難控，直接影響了生產和生活中的動力源，決定了工業生產的品質、種類和生產能力，積極推動著我國的工業發展，其反應過程同時消耗大量能源。當今社會，能源緊缺、環境污染嚴重，在資源和環境的雙重約束下，節能降耗以及改善能源利用率、增加產量對提高經濟效益具有重要意義，同時影響企業的生存狀況。

閃蒸罐因具有耗能低、速度快、易冷卻等優點，已廣泛應用于化工領域。通常，流入閃蒸罐的高溫高壓液體沸點因壓降降低，迅速產生汽化，兩相分離。因此，閃蒸罐壓力穩定，且迅速適應擾動對過控系統非常關鍵。對于滯后大、慣性大、非線性的閃蒸罐壓力，其控制過程復雜。常規的PID控制參數無法在線調節，被控變量偏離設定值才產生作用，有一定的滯后效果，應用受到限制。

人工神經網絡(Artificial Neural Network)是一種模擬人腦思維過程的神經系統，信息處理功能強大、記憶學習和非線性函數逼近能力出色、自適應好且具備一定的容錯能力，而這些優點正是PID控制所缺乏的，在工業控制、智能控制、圖象處理等領域效果顯著。因此，閃蒸罐壓力采用復雜先進的控制算法使其快速穩定調節很有必要。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于SCL語言的單神經元PSD算法在閃蒸罐壓力控制中的應用方法，該方法基于SCL編譯成單神經元PSD算法，基于CFC完成單神經元自適應PSD-PID復合串級控制，并將該控制器應用于閃蒸罐壓力的控制，從而實現閃蒸罐壓力的自適應控制，調節速度優于傳統PID算法，整體進程加快1.3％，系統產量和回收料均有增加。

為達到上述發明目的，本發明采用的技術方案是：一種一種基于SCL語言的單神經元PSD算法在閃蒸罐壓力控制中的應用方法，包括以下步驟：

步驟1：給出單神經元PID算法和PSD算法的結構、控制策略，如圖1所示，根據其結構的相似性，基于單神經元的非線性逼近和權值自學習能力，將PSD算法中的自調整規律應用于單神經元最敏感的增益系數K中，組成增益自適應的單神經元PSD算法，從而可以加快單神經元PID控制器的動態響應速度，整合成單神經元自適應PSD控制算法(簡稱為：ANNC-PSD)，算法表達如下：

其結構如圖2所示。

步驟2：基于SCL編寫單神經元自適應PSD算法，設計總結如下：

a.預處理功能塊，并確定單神經元自適應PSD控制器的輸入、輸出和中間變量，并對各個變量進行參數定義、初始化；

b.設置控制器參數包括：手自動模式AUTO_ON_O(手動輸出時需設置輸出值MAN_OP)；神經網絡的學習規則Ctr_Mod的值；增益K_k的迭代算法K_Mod值的選擇、采樣數Sample_Num、最值限幅設置等；