УПРАВЛЕНИЕ ТЕМПЕРАТУРОЙ В ХИМИЧЕСКОМ РЕАКТОРЕ ПРИ НЕ ПОЛНОСТЬЮ ИЗМЕРЯЕМОМ ВЕКТОРЕ СОСТОЯНИЯ
Аннотация
В работе решается задача синтеза нелинейного робастного алгоритма управления температурным режимом химического реактора методом аналитического конструирования агрегированных регуляторов (АКАР) с использованием принципа интегральной адаптации и невозможности измерения концентраций компонентов. В качестве объекта управления рассмотрен жидкофазный химический реактор емкостного типа, снабженный механической мешалкой и теплообменной рубашкой. Аппарат функционирует в политропическом режиме. В реакторе реализуется бимолекулярная экзотермическая реакция. Целью функционирования химического реактора является получение целевого продукта заданной концентрации. Задача системы управления реактором заключается в стабилизации температуры реакционной смеси в аппарате на заданном значении в условиях действия возмущений. Метод АКАР предполагает разработку и реализацию способа направленной целевой самоорганизации диссипативных нелинейных систем «объект–регулятор». При этом цель движения системы формулируется в виде желаемого инвариантного многообразия в фазовом пространстве объекта, выполняющего роль целевого аттрактора. Синтез регулятора проводится с использованием нелинейной математической модели объекта без применения процедуры линеаризации. Рассмотрены два варианта синтеза алгоритма управления. Первый вариант предполагает введение интегральной составляющей в закон управления путем расширения пространства состояния системы. Второй вариант основан на использовании принципа интегральной адаптации и предполагает введение в математическую модель объекта оценки внутреннего возмущения. Методом компьютерного моделирования проводится исследование и сравнительный анализ синтезированных алгоритмов. Установлено, что оба варианта систем управления температурным режимом оказались работоспособными и могут быть рекомендованы к применению при реализации реакций рассматриваемого типа в условиях практической невозможности измерения концентраций компонентов.
Литература
Automatic control in the chemical industry. Ed. by Dudnikov E.G. M.: Khimiya. 1987. 368 p. (in Russian).
So G.B., Jin G.G. Fuzzy-based nonlinear PID controller and its application to CSTR. Korean J. Chem. Eng. 2018. V. 35. N 4. P. 819-825. DOI: 10.1007/s11814-017-0329-1.
Li S., Gong M.Z., Liu Y.J. Neural network-based adaptive control for a class of chemical reactor systems with non-symmetric dead-zone. Neurocomputing. 2016. V. 174. P. 597-604. DOI: 10.1016/j.neucom.2015.09.072.
Yazdi M.B., Jahed-Motlagh M.R. Stabilization of a CSTR with two arbitrarily switching modes using modal state feed-back linearization. Chem. Eng. J. 2009. V. 155. N 3. P. 838-843. DOI: 10.1016/j.cej.2009.09.008.
Alshammari O., Mahyuddin M.N., Jerbi H. A survey on control techniques of a benchmarked continuous stirred tank reactor. J. Eng. Sci. Technol. 2018. V. 13. N 10. P. 3277-3296.
Alvarez‐Ramirez J., Alvarez J., Schaum A. On the global stability of conventional PID control for a class of chemical reactors. Internat. J. Robust Nonlinear Control. 2012. V. 22. N 5. P. 575-590. DOI: 10.1002/rcn.1716.
Jeng J.C., Lee M.W. Simultaneous automatic tuning of cascade control systems from closed-loop step response data. J. Process Control. 2012. V. 22. N 6. P. 1020-1033. DOI: 10.1016/j.jprocont.2012.04.010.
Gupta P., Rana K.P.S., Kumar V., Mishra P. Splitrange Control of a Jacketed CSTR using Self-tuning Fuzzy PI Controller. 2015 International Conference on Advances in Computer Engineering and Applications (ICACEA). 2015. P. 527-533. DOI: 10.1109/ICACEA.2015.7164750.
Li D. Adaptive neural network control for a two continuously stirred tank reactor with output constraints. Neurocompu-ting. 2015. V. 167. P. 451-458. DOI: 10.1016/j.neucom.2015.04.049.
Xin L.P., Yu B., Zhao L., Yu J.P. Adaptive fuzzy backstepping control for a two continuous stirred tank reactors process based on dynamic surface control approach. Appl. Math. Comput. 2020. V. 377. P. 125138. DOI: 10.1016/j.amc.2020.125138.
Aghaei S., Daeichian A., Puig V. Hierarchical decentralized reference governor using dynamic constraint tightening for constrained cascade systems. J. Franklin Inst.-Eng. Appl. Math. 2020. V. 357. N 17. P. 12495-12517. DOI: 10.1016/j.jfranklin.2020.09.040.
Kolesnikov A.A. Synergetic control methods of complex systems: the theory of system synthesis. M.: Editorial URSS. 2005. 240 p. (in Russian).
Kolesnikov A.A., Kolesnikov Al.A., Kuz’menko A.A. The ADAR method and theory of optimal control in the problems of synthesis of nonlinear control systems. Mek-hatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2016. V. 17. N 10. P. 657-669 (in Russian). DOI: 10.17587/mau.17.657-669.
Kuz'menko A.A., Sinitsyn A.S., Sinitsyna A.A. Robust control for power system «DFIG – wind turbine»: integral adaptation. Izv. YUFU. Tekhn. Nauki. 2015. N 7. P. 197-208 (in Russian).
Kuz'menko A.A. High-order integral adaptation in the problems of nonlinear control system synthesis. Informatika Sis-temy Upravleniya. 2018. N 1(55). P. 142-153 (in Russian). DOI: 10.22250/isu.2018.55.142-153.
Labutin A.N., Nevinitsyn V.Yu. Synthesis of chemical reactor nonlinear control algorithm using synergetic ap-proach. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2017. V. 60. N 2. P. 38-44. DOI: 10.6060/tcct.2017602.5479.
Labutin A.N., Nevinitsyn V.Yu., Zaytsev V.A., Volkova G.V. Robust concentration control of target product in chemical reactor. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2018. V. 61. N 12. P. 129-136 (in Russian). DOI: 10.6060/ivkkt.20186112.5914.
Labutin A.N., Vaško M., Kuric I., Nevinitsyn V.Y., Sága M., Zagarinskaya Y.N., Volkova G.V. Analytical Synthe-sis of Non-Linear Control Algorithms of a Chemical Reactor Thermal Mode. Processes. 2021. V. 9. N 4. 644. DOI: 10.3390/pr9040644.
Ray Y. Technological processes control methods. M.: Mir. 1983. 368 p. (in Russian).
Nevinitsyn V.Yu., Labutin A.N., Volkova G.V., Devetyarov A.N. System analysis of chemical reactor as control object. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2017. V. 60. N 9. P. 92-99 (in Rus-sian). DOI: 10.6060/tcct.2017609.5587.
