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化学反应器自动控制
automatic control of chemical reactor
化学反应器是化工生产过程中的重要设备。在化学反应器中可按受控条件进行化学反应。反应器的结构有箱状和管状两种，前者容纳均匀混合的反应物，后者则连续流过反应物。反应器的操作方式有批量和连续两种。化学反应可按单相和多相进行，多相反应通常在催化剂的作用下进行。批量反应在给定的时间内进行，连续反应沿反应物流体的流线进行，催化反应沿催化剂的表面进行。反应器控制的优劣对生产过程的经济效益有直接影响。反应器的控制变量为反应物的流速，控制作用施加在反应器内或入口处的反应物流体上，同时对流速的变化率和范围均有限制。因此，化学反应器的控制属于约束控制，常采用最优预测和适应控制。
建模 建立化学反应器的动态模型需要考虑反应物平衡方程,能量和动量平衡方程,反应速度的动力学表达，迁移现象，相平衡以及化学平衡等方面。在建模中需要作大量简化，但大多数模型仍具有很强的非线性。化学反应是在时间和空间中进行的，所以采用常微分方程和偏微分方程描述。
模型参数估计 反应器模型的参数估计（见系统辨识）依据批量实验数据进行。这种方法属于离线估计，通常分别进行反应动力学、物理特性、迁移现象和液体流量（如测量滞留时间分布）等方面的参数估计。20世纪70年代末以来逐渐采用实时在线辨识，并将辨识系统直接接在适应控制系统上，而离线辨识则用于研究反应器模型的多变量特性和非线性特性。最常用的离线参数估计方法基于模型残差协变矩阵行列式的最小化。在线参数估计基于相同的非线性回归原理，但残差协变矩阵随时间变化。常用记忆渐消滤波器进行参数更新，即在滤波器中写入所有变量及其向量积，并在规定的时间间隔内用重复进行的行列式最小化来更新参数。参数在两次更新之间的变化不很大，最小化迭代的次数也不多。这种参数估计要求对输入取合理的期望值，这在适应控制的条件下一般是能满足的。
控制 现代化学反应器计算机控制的最好算法是最优预测和适应控制算法。在每个采样间隔对反应器的输入输出进行采样，控制作用则在采样间隔中持续进行。在控制算法中考虑了过程动力学和经济指标的非线性，并采用多变量系统。指标函数F(X0,U)为输入U 和输出X0的非线性函数。在经济指标函数中还可考虑包括生产率和选择性这样的派生变量在考虑等式约束[19-50](X0,U,V)=0（V 为干扰矢量）和不等式约束(X0,U )≥0之后,指标函数取如下形式：
[182-01]式中λ为拉格朗日乘子，和分别为不等式约束代价因子的分量和 的分量。这种最优控制方案在原理上较简单，在计算上却很复杂。但采用功能强的计算机还能处理更复杂的模型。在控制过程中利用前述行列式最小化准则，根据预测数据和测量数据的残差来更新模型参数。对于干扰也可采用随机时间序列的自相关和互相关函数进行仿真预测以实现建模和参数更新。
黄昌熙
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