基于改进型Elman网络的碱回收黑液预测控制.pdf

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1、2012正仪表技术与传感器2012第6期InstrumentTechniqueandSensorNo．6基于改进型Elman网络的碱回收黑液预测控制魏波，靳雷(河南质量工程职业学院，河南平顶山467001)摘要：针对某造纸厂碱回收蒸发工段的非线性、多变量和难以建立准确的数学模型的特点，提出了一种基于改进型Elman网络的预测控制算法，将预测控制和改进型Elman神经网络相结合，该算法通过实时在线预测、优化和反馈校正等过程，克服了传统PID控制方法对多变量对象控制效果不佳、抗干扰能力差等缺点。以蒸发工段黑液液位作为控制对象进行了仿真研究，仿真结果表明该算法具良好

2、的控制效果和较强的抗干扰能力。关键词：碱回收；预测控制；蒸发；Elman中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1002—1841(2012)06—0048—03BlackLiquidPredictiveControlforAlkaliReclaimBasedonImprovedE】NetworkWEIBo．JINLei(HenanQuafityPolytechnic，Pingdingshan467001，China)Abstract：Accordingtothecharacteristicssuchasnonlinearity，muhivariable

3、andinexactmathmodelinalkalireclaimevapo—rationstation，apredictivecontrolalgorithmbasedonimprovedElmannetworkwasproposed．Predictivecontrolcombinedwithim—provedElmannetworkwasusedinthealgorithm．Throughthereal-timeprediction，optimizationandfeedbackadjustment，itcanO-vercomethedisadvanta

4、gesofbadcontroleffectinmuhivariableobjectandlowanti—jammingabilityoftraditionalcontrolmethodofPID．Withblackliquorfluidpositionoftheevaporationstationasthecontrolobject，thesimulationresultindicatesthatthisalgo—rithmhasgoodcontroleffectandstrongantijammingability．Keywords：alkalireclai

5、m；predictivecontrol；evaporation；elman1碱回收蒸发工段生产工艺简介生的清洁冷凝水送回锅炉房，其余各效产生的污冷凝水送至下蒸发工段生产工艺流程如图1所示。采用七体五效板管一效进行闪蒸。各效污冷凝水汇集后经的V效污冷凝水闪蒸式布置，蒸发站的黑液流程为全逆流流程，即稀液首先进入V罐排出。效板式降膜蒸发器闪蒸筒闪蒸，再依次进入V一Ⅳ一Ⅲ一半浓2控制系统对象及控制策略黑液槽一Ⅱ一I，最后从I效蒸发器出浓黑液，从I效浓黑液蒸发工段的控制目标为：在输入的热量和通过的黑液蒸发闪蒸罐出来的浓黑液送至浓黑液槽贮存。能量之间取得必要的平衡，系统能

6、正常、稳定运行，并保持浓黑液要求的浓度。由于控制对象的复杂性，多样性，通过分析和比较，稀黑液的流量和各效蒸汽的压力是影响黑液浓度的主要因素，该设计选择各效黑液液位作为控制量。同时，当各效黑液液位低于6m时，进入黑液分配箱的黑液量减少，有可能造成部分加热元件断流而使加热元件干烧结垢，降低传热效率，选择各效黑液液位作为控制量可以避免加热元件干烧结垢。由于各效黑液的液位不同，而碱回收系统蒸发工段是复杂的动态工程系统，其工艺过程无法用完善的数学模型来表示，而常规的液位检测具有滞后效应，采用传统的控制策略难以获得满意的控制效果，所以采用Elman网络和预测控制相结合的方

7、法来实现对黑液液位的自动控制，控制原理如图2所示一。图1碱回收蒸发工段工艺图3黑液液位模糊控制器的实现蒸发站的蒸汽流程为I至V效，末效产生的二次蒸汽由板3．1预测模型式冷凝器冷凝，其中除I效蒸发器使用新鲜蒸汽作为热源外，改进型Elman神经网络拓扑结构如图3所示。它是一种其余各效蒸发器均采用二次蒸汽作为热源。各效蒸汽不凝气典型的动态递归神经网络，通过存储内部状态使其具备映射动体汇集后进入板式冷凝器。蒸发站的冷凝水的流程为I效产态特征的功能，从而使系统具有适应时变特性的能力，它适合收稿日期：2011—09—15收修改稿日期：2012—03—18于动态系统的辨识。

8、改进的Elman网络由输入层、隐层、承