分子蒸馏过程的低能耗控制策略研究

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1、分类号：TP273单位代码：10190研究生学号：201504005密级：公开硕士学位论文霍德华2018年06月分子蒸馏过程的低能耗控制策略研究Studyonlowenergyconsumptioncontrolstrategyinmoleculardistillationprocess硕士研究生：霍德华导师：尤文教授申请学位：工学硕士学科：控制科学与工程所在单位：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随着人们对食品与健康认识程度的逐年递增，对绿色食品的要求越来越高，回归大自然的生活促使分子蒸馏技术的迅速发

2、展，使这种纯物理分离的技术越来越受到人们青睐。本文针对分子蒸馏生产过程中的非线性、大时滞、工艺过程及蒸馏机理复杂、能耗高的问题，以蒸发温度、刮膜转速及真空度可调的三级分子蒸馏装置实验平台为研究对象，采用由超临界萃取所得的五味子粗油作为实验原料，进行了五味子萜烯类物质提纯实验。为降低系统能耗，本文从蒸馏工艺、结构及控制方法三方面进行了研究，采用负压低温蒸发工艺在高真空的状态下进行负压低温蒸发；对蒸馏设备的壁面进行了结构改进，加入微凸网状圆环有效延长液体的停留时间，提高蒸馏效率；对冷却系统进行结构优化，构建恒温水回路与冷却水回路耦合结构，利用制冷机

3、的制冷能量及余热对物料进行预热，有效降低能耗。针对蒸馏温度、真空度和刮膜器转速这3个工艺参数，首先，采用固定其它工艺参数的单因素实验方法，获得了各工艺参数对产品纯度和得率的影响数据，并进行了综合分析，利用实验所得的分子蒸馏工艺参数数据以及产品纯度和产品得率指标值，其次，采用二次响应面回归建模原理分别建立分子蒸馏工艺参数与产品纯度和产品得率之间的函数模型，建立了基于多目标遗传算法的系统工艺参数优化模型。通过数值仿真和实验相结合，以能耗为约束条件，对纯度和得率作为优化目标的模型进行求解，基于遗传算法进行参数优化，引入“佳点集”进行种群的选取，提高了

4、遗传算法的优化效率。更快速精确地获得最优参数来达到降低能耗的效果。最后，运用改进多目标粒子群算法寻优，对所建立的分子蒸馏两目标优化模型进行了优化求解，得出最低能耗下的最佳工艺参数值为刮膜转速300r/min、蒸馏过程的真空度30Pa和蒸发温度120℃。应用模糊PID算法实现了分子蒸馏的蒸发器温度的智能控制。由于温度具有大时滞的特性，因此在控制的过程中，加入了Smith预估控制环节。控制器的输入参数为温度的偏差和偏差的变化率，进而采用模糊推理得到模糊PID的控制表，从而实时改变PID的三个控制参数以获得较为理想的控制品质，使温度稳定的控制在120

5、℃的稳态值，解决了温度控制的大时滞问题，具有较强的鲁棒性和抗干扰性能。关键词：刮膜式分子蒸馏多目标优化遗传算法Smith预估模糊PID低能耗IAbstractAbstractWiththeincreasingawarenessoffoodandhealth,thedemandforgreenfoodisbecominghigherandhigher.Thereturntonaturehaspromptedtherapiddevelopmentofmoleculardistillationtechnology,makingthispurephys

6、icalseparationtechnologymoreandmorepopular.Thispaperaimsattheproblemofnonlinear,largetimedelay,process,complexdistillationmechanismandhighenergyconsumptionintheprocessofmoleculardistillation.Theexperimentalplatformofthreestagemoleculardistillationunit,whichcanbeadjustedbyeva

7、porationtemperature,speedofscrapingfilmandvacuumdegree,isstudied.ThecrudeoilofSchisandrawithsupercriticalextractionisusedastheexperimentalrawmaterial.ThepurificationofterpenesfromSchisandrachinensiswascarriedout.Inordertoreducetheenergyconsumptionofthesystem,threeaspectsofdi

8、stillationprocess,structureandcontrolmethodarestudiedinthispaper.Negativepr