聚氯乙烯汽提过程神经网络解耦控制研究

"基于神经网络的聚氯乙烯汽提过程自适应解耦控制技术，通过动态模糊神经网络建立数据驱动的汽提过程模型，利用神经网络分散式解耦控制器实现系统的解耦，再结合BP神经网络PID控制器进行精确控制。这种方法有效应对了汽提过程中的非线性和时变性挑战，通过仿真实验验证了其控制策略的优越性。" 在聚氯乙烯(PVC)生产过程中，汽提过程是至关重要的一步，它涉及到将PVC树脂中的溶剂分离出来，这一过程通常具有高度非线性和时变性，因此对于控制系统的稳定性和效率提出了极高的要求。传统的控制方法可能难以满足这样的复杂性，而基于神经网络的控制策略则提供了一种有效的解决方案。 首先，动态模糊神经网络(Dynamic Fuzzy Neural Network, DFNN)被用于构建汽提过程的数据驱动模型。这种网络能够利用历史数据学习和理解系统的动态行为，从而构建出能够反映实际过程特性的数学模型。DFNN的灵活性使其能适应非线性变化和不确定性，这对于处理PVC汽提过程中的复杂性非常关键。 接下来，为了降低控制的复杂性并提高控制效果，研究者采用了神经网络分散式解耦控制器。解耦控制是一种技术，它的目标是将一个多输入多输出(MIMO)系统分解为多个独立的单输入单输出(SISO)子系统，这样可以分别对每个子系统进行优化控制。在这个应用中，汽提过程被解耦为浆料流量-塔顶温度和蒸汽流量-塔底温度两个独立的控制回路，简化了控制设计，并减少了各变量之间的相互影响。 最后，BP（Backpropagation）神经网络PID控制器被用来精细化控制这两个解耦后的子系统。BP神经网络以其强大的非线性映射能力，能够自我调整权重以达到最优控制性能。PID控制器则提供了稳定的反馈控制，确保系统在扰动下能够快速恢复到设定点，从而实现精确的温度和流量控制。 仿真实验的结果表明，这种集成的控制策略能够有效地控制PVC汽提过程，提高了系统的响应速度和稳定性，验证了神经网络在解决复杂工业过程控制问题中的潜力。这一研究不仅在理论上有重要意义，也为实际工业应用提供了有价值的参考，特别是在非线性、时变的工业控制领域。