基于自适应动态规划的分子蒸馏过程控制研究

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1、分类号：TP273单位代码：10190研究生学号：201504022密级：公开硕士专业学位论文戴威2018年6月基于自适应动态规划的分子蒸馏过程控制研究TheStudyonProcessControlofMolecularDistillationBasedonAdaptiveDynamicProgramming硕士研究生：戴威校内导师：张秀梅讲师企业导师：孙雷工程师申请学位：工程硕士领域：控制工程所在单位：电气与电子工程学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：长春工业大学摘要摘要分子蒸馏是一种新兴的、高效的液体分离纯化技术，具有

2、蒸馏温度低、真空度高、物料加热时间短、分离过程不可逆等优点。这些优点使其适用于热敏性强、沸点高、易于氧化的物质分离，在食品工业、精细化工和医疗工业等领域均有广泛的应用。分子蒸馏过程是一个具有多变量、强耦合等特性的复杂非线性系统，不同变量的强耦合作用会直接影响分子蒸馏过程的稳定性，从而影响蒸馏产品的指标。目前，有关分子蒸馏的过程建模、控制优化算法研究还不够深入，且现实的生产过程控制还要依赖人工经验。因此，建立可靠的分子蒸馏过程模型，并对其进行有效可行的控制，对提高分子蒸馏的分离效率、促进生产的自动化具有重要的意义。首先，对分子蒸馏过

3、程的机理模型和工艺流程进行分析，确定分子蒸馏过程的主要工艺参数及产品指标。根据分子蒸馏过程的实验数据，对工艺参数和产品指标之间的关系进行研究。然后，为了提高分子蒸馏过程的产品质量，需保证蒸馏过程在高真空度下进行。建立分子蒸馏过程的真空度控制模型，设计了变论域模糊PID控制器。仿真结果表明，该控制算法与常规PID控制算法相比具有调节时间短、超调小、鲁棒性强等特点，并能够满足分子蒸馏过程的控制要求。最后，针对分子蒸馏过程控制策略的优化问题，设计了基于启发式动态规划结构的ADP控制器，建立相应的模型网络，以最小化分子蒸馏控制量和状态量组

4、成的二次型代价函数为目标，确定最优控制策略。仿真实验结果表明，启发式动态规划控制算法能够使分子蒸馏过程达到预期控制寻优效果。关键词：分子蒸馏过程控制自适应动态规划最优控制策略变论域模糊PID控制IAbstractAbstractMoleculardistillationisanewandhighlyefficientliquidseparationandpurificationtechnologywiththeadvantagesoflowdistillationtemperature,highvacuum,shortmateri

5、alheatingtime,andirreversibleseparationprocess.Theseadvantagesmakeitsuitablefortheseparationofsubstanceswithhighthermalsensitivity,highboilingpoint,andeasyoxidation,andarewidelyusedinthefoodindustry,finechemicalsandmedicalindustries.Themoleculardistillationprocessisac

6、omplexandnonlinearsystemwithmultivariableandstrongcouplingcharacteristics.Thestrongcouplingofdifferentvariableswilldirectlyaffectthestabilityofthemoleculardistillationprocess,thusaffectingtheindexofdistillationproducts.Atpresent,theprocessmodelingandcontroloptimizatio

7、nalgorithmsformoleculardistillationarestillnotdeepenough,andactualproductionprocesscontrolreliesonhumanexperience.Therefore,itisofgreatsignificancetoestablishareliablemoleculardistillationprocessmodelandcontroliteffectivelyandefficientlytoimprovetheseparationefficienc

8、yofmoleculardistillationandpromotetheautomationofproduction.First,themechanismmodelandprocessflowofthemoleculardistillationp