【摘 要】
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在我国合成氨是最重要的无机化工产品之一,其产量居各种化工产品的首位,用途广泛,在国民经济中占有重要地位。在氨的生产过程中,氢氮比和氨合成塔温度控制是目前合成氨的两大
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在我国合成氨是最重要的无机化工产品之一,其产量居各种化工产品的首位,用途广泛,在国民经济中占有重要地位。在氨的生产过程中,氢氮比和氨合成塔温度控制是目前合成氨的两大难题,为了提高产品质量和效率,各个合成氨厂一直在进行探索研究。
本文对于氢氮比参数的控制,在分析了影响氢氮比参数难以控制的几大因素的基础上,确定了循环氢为主要检测量,对于控制氢氮比大纯滞后的问题,本课题结合RBF神经网络的优点,设计了RBF神经网络自适应控制系统。通过被控系统的输出与系统的输入的偏差来调整PID控制器的参数,并且利用神经网络调整PID三个参数,最后通过matlab进行了仿真,获得较好的控制效果。
同样,针对氨合成塔温度控制系统,升温速度需严格按照工艺理论曲线进行,系统存在扰动,且不可测量,床层之间温度存在严重的耦合。本课题对目前国内外较先进的解耦控制系统进行了综合比较,以基于RBF神经网络解耦控制作为研究的出发点,对RBF神经网络在解耦控制中的应用进行了研究,并且通过matlab进行了仿真,实验效果较为理想。
最后本文对上述两大难题采用了DCS实现,分别选用了西门子的PLC来组成DCS网络,并且选用SIMATICWinCC组态编程,对上位机做了监控界面,并对各个模块进行了介绍。
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