演化算法优化的自校正模糊控制在乙烯精馏塔中的应用

"基于演化算法的自校正模糊控制在乙烯精馏塔系统中的应用" 本文主要探讨了在乙烯精馏塔系统中应用基于演化算法的自校正模糊控制策略，以应对非线性和滞后性所带来的挑战。乙烯精馏塔是石油化工行业中重要的生产设备，其控制系统需要具备良好的动态性能以确保产品的纯度和生产效率。传统的控制方法可能无法有效应对这种复杂系统的不确定性。 文章指出，通过使用演化算法（如遗传算法或粒子群优化等）动态校正模糊控制器的四个关键参数，可以显著提高控制系统的性能。这种方法能够实时调整模糊逻辑规则的参数，从而更好地适应系统的变化，增强鲁棒性，降低不确定性和复杂性对系统的影响。仿真结果表明，这种控制策略能有效地改善系统的动态响应，提升控制精度，对于乙烯精馏塔的稳定运行具有积极意义。 在实际应用中，作者以一个40万t/a大型乙烯装置为例，研究了神经网络软测量模型与模糊智能控制技术的结合。神经网络被用来建立软测量模型，通过对塔釜压力、塔釜温度和灵敏板温度等关键变量的监测，预测塔釜乙烯浓度。利用历史数据训练和测试神经网络模型，验证了其预测能力和泛化性能。 此外，文中还提及了在选择软测量算法时要考虑的因素，如问题的复杂性、数据量、网络结构以及训练目标等。考虑到实时性需求，作者初步选择了某一特定的算法，尽管此处未具体指明是哪一种。 基于演化算法的自校正模糊控制为解决乙烯精馏塔系统中的控制问题提供了一种有效的解决方案，它不仅提高了控制精度，而且增强了系统的适应性和稳定性。这种控制策略在化工行业的广泛应用具有广阔的前景，对于提升生产效率和产品质量具有重要意义。