钢铁厂废酸处理的分层优化非线性预测控制算法

"这篇论文发表于2007年2月的《华南师范大学学报(自然科学版)》，由陶凌、张利剑和肖化共同撰写，研究了在钢铁厂废酸处理过程中pH值的控制问题。该过程具有显著的滞后性和非线性特性，传统的线性控制器难以有效应对。论文提出了采用分层优化的非线性系统预测控制算法来解决这一挑战，并详细描述了系统的硬件配置和参数设置，同时提供了仿真结果作为验证。关键词包括pH值、预测控制和分层优化。" 在钢铁厂的废酸处理过程中，pH值的控制是一项关键任务，因为酸性废水的中和反应在接近中性区域时表现出极高的敏感性。这种反应的非线性特性主要源于其对酸碱浓度的对数关系，这使得普通的线性控制策略无法准确预测和调节pH值的变化。论文提出的分层优化非线性系统预测控制算法，旨在克服这些挑战，提高控制精度和系统的稳定性。 预测控制策略是一种先进的控制方法，它利用未来一段时间内的预测模型来制定当前的控制决策。在本研究中，这种策略被扩展到非线性系统，通过分层优化来处理复杂的动态特性。分层优化意味着控制系统被分为不同的层次，每个层次负责解决特定的问题，从而简化了整体的优化过程。 论文详细阐述了硬件配置，这可能包括传感器用于实时监测pH值，以及控制器和执行器用于调整中和反应的速度和方向。参数设置部分可能涵盖了控制器参数的优化，例如预测模型的步长、控制回路的增益和约束条件等，这些都是确保算法性能的关键因素。 仿真结果是评估控制算法有效性的关键证据。通过模拟实际工况，作者可能展示了在不同工况下，分层优化非线性预测控制如何成功地跟踪设定的pH值目标，同时保持系统的稳定性和响应速度。这些结果有助于证明所提方法在处理钢铁厂废酸处理中的实际应用潜力。 这篇论文为处理具有非线性特性的复杂工业过程提供了一个创新的控制策略，对于环境工程和自动化领域的实践者来说具有很高的参考价值。通过分层优化非线性预测控制，可以更有效地管理废酸处理过程，减少环境污染，同时提高生产效率。