催化裂化裝置的控制研究.pdf

1、本文在學(xué)習(xí)了R2R型催化裂化反-再裝置工藝流程的基礎(chǔ)上，對(duì)反-再裝置的流程進(jìn)行了分塊歸納，主要分為七部分：進(jìn)料口混合器、提升管部分、氣提分離部分、第一再生部分、再生裝置混合器、稀相管部分和第二再生部分。學(xué)習(xí)了過(guò)程流程中物料的表達(dá)方法：物料流和物料積的概念?？偨Y(jié)了催化裂化反-再系統(tǒng)七部分的動(dòng)態(tài)模型。 對(duì)催化裂化裝置的反-再系統(tǒng)進(jìn)行了控制方案的設(shè)計(jì)，明確了四類控制目標(biāo)，對(duì)被控變量與操縱變量的選取做出了論述，確定出由被控變量與操縱變量

2、組成的8個(gè)反-再系統(tǒng)控制回路，分別是： 1、第一再生器煙氣流量控制第一再生器壓力； 2、第一再生器燃燒空氣流量控制第一再生器氧氣含量； 3、舉升空氣流量控制第一再生器催化劑料位； 4、第二再生器煙氣流量控制第二再生器壓力； 5、第二再生器燃燒空氣流量控制第二再生器氧氣含量； 6、去提升管入口的再生劑流量控制提升管出口溫度； 7、產(chǎn)品油氣流量控制氣提/分離器壓力； 8、去第一

3、再生器待生催化劑流量控制氣提/分離器催化劑料位。 本文對(duì)催化裂化裝置的反-再系統(tǒng)做出了PID控制。對(duì)前人的常規(guī)控制研究成果作了充分的綜述。 粒子群優(yōu)化算法（partieleSwamrOptimization，PSO算法）源于對(duì)鳥(niǎo)群和魚(yú)群群體運(yùn)動(dòng)行為的研究，是一種新的群體智能優(yōu)化算法，是演化計(jì)算領(lǐng)域中的一個(gè)新的分支。它的主要特點(diǎn)是原理簡(jiǎn)單、參數(shù)少、收斂速度較快、所需領(lǐng)域知識(shí)較少。已經(jīng)在系統(tǒng)辨識(shí)、函數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、組合

4、優(yōu)化、機(jī)器人路徑規(guī)劃等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用，并取得了較好的效果。 由于工業(yè)中大多數(shù)對(duì)象一般可以辨識(shí)為一階加滯后模型（FOPDT）。并且一階加滯后模型對(duì)IMC-PID、RTD-A等的控制器有著關(guān)鍵的作用，本文用粒子群算法辨識(shí)了反-再裝置第一再生器的壓力控制回路。 在論文的最后一部分，針對(duì)于單變量RTD-A控制器（Robustness，Tracking，Disturbance rejection-overall Aggres

5、siveness）的原理與算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹和論述，該控制器主要是由三部分組成的：對(duì)象辨識(shí)模型，誤差預(yù)測(cè)更新和目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化計(jì)算組成。它是一種結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單而控制性能十分優(yōu)異的新型控制器形式，具備參數(shù)整定意義明確，實(shí)施方便，魯棒性強(qiáng)等諸多優(yōu)點(diǎn)。用舉例仿真的形式對(duì)RTD-A控制器的R、T、D、A四個(gè)控制器參數(shù)進(jìn)行了討論以及在控制系統(tǒng)中各自所起的作用。并且最后根據(jù)粒子群辨識(shí)出的一階加滯后模型，把RTD-A控制器開(kāi)拓性的應(yīng)用到了催化裂化的反-再