《论文_合成氨氢氮比 微机调节技术(定稿)》.doc

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1、合成氨氢氮比微机调节技术马维明河北科技大学河北科隆机电科技公司050021摘要：本文介绍了合成氨氢氮比微机调节技术理论及其应用，详细分析了氢氮比控制对象的工艺特点，讲述了应用微机技术、模糊控制技术和神经网络理论控制方案的设计以及软件设计要点，并在应用中收到良好效果。主题词：氢氮比控制，神经网络，模糊逻辑控制技术。1.影响合成氨氢氮比的因素分析根据合成氨厂的生产工艺，合成氨氢氮比的控制，被控参数为合成工段合成塔内H2与N2的比例，控制参数为造气工段造气炉加入的氮空气量，氢氮比口动调节实质上是以造气炉的制气强度和质量为主，以造气过程加入的氮空气量为辅的自动配氮系统。对彖的显著特点是调节通道长

2、，被调参数H2/N2值耍经过造气、脱硫、变换、压缩、碳化、精炼和合成等工段后，在合成塔入口显示出来，因此H2/N2的调节是一种多变量的复杂调节系统，参数之间的函数关系还没有定量的数学模型和分析方法，但从现场的实际操作经验与总结分析看，影响合成氨氢氮比的主要因素有以下三个原因。1.1纯滞后时间长根据实际工艺分析与现场的多次试验可知，当调节参数发生变化，要经过25-35分钟被调参数H2/N2才能开始发生变化，纯滞后吋间的长短取决于该厂当时的生产量，与各厂的工艺情况也有一定的关系。1.2造气炉炉况的影响造气炉内的化学反应是一复杂的过程，造气所用的煤质与造气炉的炉况（造气炉气化层温度、厚薄与炉内

3、温度的均匀性）加煤下灰时间的长短都影响造气炉的制气强度和半水煤气质量，由于造气炉的气化层温度无法直接测量，造气炉的炉况只能从煤气发生炉的上行温度和下行温度间接反应，而凭借上下行温度判别炉况有很大的误差，炉况不同则蒸汽分解率不同，半水煤气中的H2和CO含量发生变化，使半水煤气的氢含量发生变化。反应到合成后氢氮比不合格。1.3干扰因素多由于该系统包括了化肥厂生产过程的各个工段，因此各工段的操作对H2/N2比都会产生影响，主耍有以下儿种干扰因素：1.2.1造气工段入炉蒸汽压力的波动，入炉蒸汽压力增大或减小，直接影响蒸汽分解率，从而影响半水煤气的成分。造气炉内煤层的高低、煤块的大小与其它因素使系

4、统阻力不同，同样的蒸汽压力，入炉蒸汽流量不同，单炉发气量不同，影响半水煤气氢成分。加氮时间一定，鼓风机风量直接影响N2气量,而影响半水煤气的成分比例。122变换工段的变换率，由变换炉的化学反应方程式：C0+H20C汽）=CO2+H2+Q可以看出，原料气中一个c0在变换工段反应后生成一个C02与一个H2,因此变换工段的操作工艺直接影响变换效率的高低，变换效率又影响H2含里。1.2.3铜洗工段CO、CO2微量合格率对H2/N2有一定影响。1.2.4生产负荷的变化，检测仪表的漂移与故障，样气的堵塞与流量的波动对H2/N2的控制都产生直接影响，都是控制系统的干扰因素。1.控制方案设计根据以上分析

5、，对于这种干扰因索复杂，大纯滞后且不具有自衡性的控制对象，无法建立控制对象的数学模型，采用常规的调节方案，是不能解决问题的。按照神经网络和模糊控制理论相结合的思想方法，针对动态变化的情况来修正控制规律，不同的情况与不同部位干扰引起的偏差用不同的手段达到稳定h2/n2的冃的，实际采用的方案如图一所示：系统采用三个模糊控制器、一个超驰调节器和一个神经网络自学习机构，这种控制方案的基本思想：2.1以合成塔入口处的H2/N2为被调参数（衡日2调节时以合成塔入口处的H2为被调参数），H2/N2的实际值与设定值进行比较，偏差小于一定值进入模糊控制器，否则进入超驰控制器；2.2三个模糊控制器分别对来自

6、不同工段的信息根据偏差和偏差的变化率等信息进行并行处理，作出模糊判决，输出控制量；2.3总控制量为三个模糊控制器输出量的代数叠加值;2.4系统设计一神经网络自学习机构，该机构每一调节周期把各个参数采样值、计算值和模糊控制器的输出值存入计算机内存，实现信息的分布存储，保存8小时以内的全部数据，以这些信息数据作为自学习、自适应的依据。2.5当系统输入或输出某一信息出现错误超出某一界限时,神经网络学习机构根据其联想功能和容错功能将错误信息剔除。图1、控制方案方框图1.系统软件设计模糊控制规则涉及的论域有三个，它们是偏差X,偏差变化率Y以及控制变量U,用公式表示：U=[aX+(l-a)Y]其屮:

7、系数a为0—1之间的值。a的取值不同，意味着对偏差e和偏差变化率Ae的加权不同，所得的控制规则不同，通过调整系数a可以方便地修改控制规则，当偏差X的绝对值较大时,控制系统的主要矛盾是消除偏差，故此时应增大a值，使偏差X在控制规则中占较大的权重，以改善系统的动态特性。当偏差X的绝对值较小时，控制系统的主要矛盾时抑制系统超调，使系统尽快达到稳态，故此时应减小a值，而使(1-a)值增大，使Y在控制规则中有较大的权重。3.1带修正因子的模糊