統一服務熱線在生產過程中，反應釜的溫度會影響化工產品的生產質量，因此的控制反應釜的溫度對企業生產至關重要，本文就來介紹一下智能控制連續攪拌反應釜溫度的方法。
先來看下連續反應釜的基本結構及原理吧，它是由攪拌容器及攪拌機組成，攪拌容器包括筒體，熱交換元件和組件，其中筒體是一個鋼罐式集裝箱，可安裝在罐型的材料，在其內部進行化學反應，為了保持反應溫度，對反應釜需要設置換熱元件。
在化工生產中，應嚴格按照反應物的配比混合均勻，然后將反應混合物均勻化，加入催化劑在連續攪拌釜式反應器，在夾套反應器中，通過一定數量的蒸汽來維持反應器的溫度混合料，然后攪拌均勻，用攪拌器提高熱傳導速度，從而使受熱均勻。 二、連續攪拌反應釜溫度控制難點 首先．化學反應和物理反應貫穿生產過程始終，生化反應的 變化，相變過程與物質和能量的傳遞，這個過程比較復雜，反應 釜是一個大的熱容量．控制著反應對象的純滯后時間，形成一個 非線性變化的傳熱介質的傳熱系數，并在外部環境的變得更敏 感。
其次，在反應過程中，由于其復雜性和非線性的放熱化學反 應。導致傳熱介質的非線性傳熱系數增大，對外部干擾的影響變 得敏感，所以控制有一定的難度，在反應熱去除的同時，若不及 時， 受熱不均勻的話。反應溫度會一直在上升，容易因局部過熱 而造成的“失控”的現象。
三、連續攪拌反應釜溫度控制方法
一般情況下．化學反應都具有復雜性與非線性，因此一 個化學反應過程都無法僅僅使用一種控制方式就能達到理想的 效果，并且隨著科技信息技術的發展，很多智能控制方法被廣泛 應用于連續攪拌反應釜的溫度控制上，而且取得了一定的成績。
1、神經網絡預測控制
這個預測控制主要由參考軌跡，預測模型，模型校正，滾動 優化四個部分組成，主要研究對象為一個單輸入單輸出的離散 時間非線性動態系統，可用NARMAX模型(非線性自回歸滑動 平均模型)描述為如下：
y（k）=f（y（k-1）,u(k-1),……u（k-m）） （3.1）
其中y（k）和u(k)分別為過程在時刻k的鞘出和輸入變量， 和m分別為其階次，f為連續非線性函數，其中其中預測模型部 分采用的是前饋神經網絡，同時在預測模型中，輸入數據的選取 不當使神經網絡學習算法很容易陷入到局部小或者網絡不能 收斂，為避免這種問題的發生，輸人數據需要進行歸一化處理。 對于(3．1)所描述的控制對象，可采用圖3．2所示的BP神經網絡 建立預測模型。
在一般情況下，類似的網絡預測控制是一種基于閉環控制 策略優化模型基礎上的算法。其核心是利用動態模型可以預測 未來的過程和行為，其中，模型誤差反饋校正機制的引人，用軋 制有限時域優化策略．重復的地方目標在線優化．以獲得的 實際控制的模型失配和避免引起的不確定性干擾。
2、自適應控制 由于化學反應本身就是一個時變非線性系統．每個反應階 段都表現出顯著不同的情況，因為過程模型是未知的，自適應控 制是基于參數未知的系統的數學模型。參數自適應控制會隨系 統的行為的變化發生相應的變化，以適應其變化特征，保證了整 個系統的性能滿足要求。雖然復雜的自適應算法在一定程度上 影響了自適應控制的實際應用，但與自適應控制理論的發展是 符合的，在控制反應器的自適應控制方面將有更大的發展前景。
先來看下連續反應釜的基本結構及原理吧，它是由攪拌容器及攪拌機組成，攪拌容器包括筒體，熱交換元件和組件，其中筒體是一個鋼罐式集裝箱，可安裝在罐型的材料，在其內部進行化學反應，為了保持反應溫度，對反應釜需要設置換熱元件。
在化工生產中，應嚴格按照反應物的配比混合均勻，然后將反應混合物均勻化，加入催化劑在連續攪拌釜式反應器，在夾套反應器中，通過一定數量的蒸汽來維持反應器的溫度混合料，然后攪拌均勻，用攪拌器提高熱傳導速度，從而使受熱均勻。 二、連續攪拌反應釜溫度控制難點 首先．化學反應和物理反應貫穿生產過程始終，生化反應的 變化，相變過程與物質和能量的傳遞，這個過程比較復雜，反應 釜是一個大的熱容量．控制著反應對象的純滯后時間，形成一個 非線性變化的傳熱介質的傳熱系數，并在外部環境的變得更敏 感。
其次，在反應過程中，由于其復雜性和非線性的放熱化學反 應。導致傳熱介質的非線性傳熱系數增大，對外部干擾的影響變 得敏感，所以控制有一定的難度，在反應熱去除的同時，若不及 時， 受熱不均勻的話。反應溫度會一直在上升，容易因局部過熱 而造成的“失控”的現象。
三、連續攪拌反應釜溫度控制方法
一般情況下．化學反應都具有復雜性與非線性，因此一 個化學反應過程都無法僅僅使用一種控制方式就能達到理想的 效果，并且隨著科技信息技術的發展，很多智能控制方法被廣泛 應用于連續攪拌反應釜的溫度控制上，而且取得了一定的成績。
1、神經網絡預測控制
這個預測控制主要由參考軌跡，預測模型，模型校正，滾動 優化四個部分組成，主要研究對象為一個單輸入單輸出的離散 時間非線性動態系統，可用NARMAX模型(非線性自回歸滑動 平均模型)描述為如下：
y（k）=f（y（k-1）,u(k-1),……u（k-m）） （3.1）
其中y（k）和u(k)分別為過程在時刻k的鞘出和輸入變量， 和m分別為其階次，f為連續非線性函數，其中其中預測模型部 分采用的是前饋神經網絡，同時在預測模型中，輸入數據的選取 不當使神經網絡學習算法很容易陷入到局部小或者網絡不能 收斂，為避免這種問題的發生，輸人數據需要進行歸一化處理。 對于(3．1)所描述的控制對象，可采用圖3．2所示的BP神經網絡 建立預測模型。
在一般情況下，類似的網絡預測控制是一種基于閉環控制 策略優化模型基礎上的算法。其核心是利用動態模型可以預測 未來的過程和行為，其中，模型誤差反饋校正機制的引人，用軋 制有限時域優化策略．重復的地方目標在線優化．以獲得的 實際控制的模型失配和避免引起的不確定性干擾。
2、自適應控制 由于化學反應本身就是一個時變非線性系統．每個反應階 段都表現出顯著不同的情況，因為過程模型是未知的，自適應控 制是基于參數未知的系統的數學模型。參數自適應控制會隨系 統的行為的變化發生相應的變化，以適應其變化特征，保證了整 個系統的性能滿足要求。雖然復雜的自適應算法在一定程度上 影響了自適應控制的實際應用，但與自適應控制理論的發展是 符合的，在控制反應器的自適應控制方面將有更大的發展前景。
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