大型聚乙烯装置多牌号质量指标自适应估计

赵　众，刘　洋
北京化工大学自动化研究所，北京

摘　　　要：针对大型聚乙烯工业装置质量指标实时估计和牌号切换的复杂性，基于乙烯聚合原理推导了大型聚乙烯工业装置质量指标实时预测模型，利用模块反推方法推导了参数更新律，提出了一种渐近跟踪状态观测器设计方法用于根据实验室分析数据反馈修正质量指标并实时估计模型参数。参数更新律设计采用新型神经动力学方法实时求解，通过引入切换修正保证了参数更新律的鲁棒性，选取足够大的增益矩阵可使观测器渐近跟踪系统状态。所提方法在大型聚乙烯工业装置上的应用结果证实了其有效性和可行性，为实现大型聚乙烯工业装置先进控制奠定了基础。

关　键　词：牌号切换；状态观测器；模块反推；神经动力学

１　引　言
大型聚乙烯工业生产中存在着频繁的牌号切换，由于缺乏实时的质量指标信息，产品质量的波动难以避免，甚至会出现反应器内部结块造成停车。因此，开发大型聚乙烯工业装置的多牌号质量指标在线估计技术意义重大［１］。聚乙烯生产中牌号切换问题可以看作非线性质量指标模型的参数摄动，为了在线修正模型参数，一种方法是将模型近似线性化，但当系统大范围工作时，被控系统性能降低甚至失稳；另一种方法是用扩展卡尔曼滤波（ＥＫＦ）来估计参数，但是ＥＫＦ通过引入新参数来获得线性表达式，这就使得模型变得更复杂且当模型失配时估计性能严重下降以至无法收敛。本文利用类Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法构造了非线性系统观测器，通过在线调节观测器增益来逼近实际生产过程，从而降低了牌号切换对系统性能的影响。自适应估计包括状态观测器和模块化［２］的参数更新律，基于确定性等价原则设计的更新律通过调节网络的收敛速率保证了系统的稳定性和跟踪误差的指数收敛性，仿真结果进一步验证了方法的有效性。

登录网站后可下载文件

相关阅读:

没有相关新闻...