復雜系統(tǒng)模糊邏輯控制器設計和參數(shù)優(yōu)化及其在線性低密度聚乙烯裝置中的應用.pdf

1、五大通用合成樹脂之一的聚乙烯(PE)，由于其便宜的價格及優(yōu)秀的性能，被廣泛應用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)及日常生活中，在塑料工業(yè)中占有舉足輕重的地位。聚乙烯生產(chǎn)是典型的聚合反應過程，具有高度復雜性、強關聯(lián)性和非線性的特征，建模過程復雜，而且一些重要參數(shù)無法在線測量，因此目前的控制手段以PID控制結合人工經(jīng)驗為主，缺乏先進的控制手段。如何在現(xiàn)有基礎上改善控制品質，提高產(chǎn)品質量，是亟待探索的問題，具有重要的社會經(jīng)濟價值。 本文嘗試對部分關鍵參數(shù)進

2、行模糊邏輯控制。模糊邏輯控制是建立在操作經(jīng)驗和專家知識上的先進控制方法，在處理模型的非線性，模型結構和干擾的不確定性，模型的時變特性以及面臨復雜模型時具有獨特的優(yōu)勢。而聚乙烯在實際生產(chǎn)中是一個復雜、時變、大時滯的非線性模型，因此模糊邏輯控制在實際的生產(chǎn)過程中具有較好的應用前景。模糊控制規(guī)則的選取、模糊變量的隸屬度函數(shù)參數(shù)的選擇主要依靠經(jīng)驗，因此有必要對原有的模糊控制器進行優(yōu)化?？紤]到模糊控制器的優(yōu)化涉及到大范圍、多參數(shù)、復雜和不連續(xù)的搜

3、索，適合遺傳算法的特點。此外，遺傳算法的運行僅由適應度數(shù)值驅動而不需要被優(yōu)化對象的局部信息，和模糊控制類似，對模型的依賴度低，因此遺傳算法應用于模糊控制器的優(yōu)化設計是合適的。 乙烯生產(chǎn)過程建模問題非常復雜。本文以美國聯(lián)合碳化物公司Unipol低壓氣相流化床線性低密度聚乙烯生產(chǎn)工藝為基礎，針對現(xiàn)階段生產(chǎn)中所面臨的參數(shù)測量問題，在定性研究的基礎上，結合反應機理方程、反應動力學方程及實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，建立了聚乙烯產(chǎn)品的半機理、半經(jīng)驗熔融指