1引言

　　蒸氨生產屬于鈦黃生產廢液處理同時也是副產品鐵紅生產的一個重要環節，對蒸氨系統控制的好壞直接影響整個生產系統的運行，蒸氨槽槽內溫度的控制又是該工藝的關鍵。然而蒸氨系統具有很強的非線性、大時滯和不確定性等特點，難以用精確的數學模型來描述，一般的控制方法很難達到理想控制效果[1]。

　　本文結合重慶魯潤鈦黃粉有限公司的實際，介紹了一種基于Smith預估器的自適應控制系統。該系統將Smith預估器和自適應控制技術結合，采用閉環控制方式調節入槽蒸汽流量的大小來實現對槽內溫度的自動控制，達到了較好效果。

　　2蒸氨槽溫度控制算法研究

　　2.1系統建模

　　針對蒸氨分離過程，通過熱力學原理進行相應計算及簡化，蒸氨槽溫度控制對象的傳遞函數可以近似表示為含滯后的一階慣性環節[2]：

　　2.2自適應Smith預估控制算法

　　考慮到蒸氨槽溫度控制系統是一個大時滯系統，而Smith預估器自提出以來就被認為是理論上解決時滯系統很有效的方法。但常規的Smith預估控制只有在預估模型與蒸氨槽溫度控制系統完全一致的情況下才能完全消除時滯的影響[3]。但是蒸氨槽中的環境很復雜，會出現很多不定因素，因此模型與實際系統肯定會存在誤差，除此以外，如果控制過程中存在擾動，那么系統的參數將會發生變化，同樣會導致預估模型和系統的不一致。鑒于此，考慮將模型參考自適應和Smith預估控制結合起來，通過參考模型與被控對象的輸出廣義誤差來在線辨識被控對象，通過調節參考模型，使參考模型的動態性能與被控對象的動態性能盡可能一致，這里的參考模型就是要采用的Smith預估控制器，然后通過自適應機構來調整Smith預估控制器，這樣就可以得到較好的控制效果。

　　自適應Smith控制系統的結構圖如圖1所示。

　　圖1自適應Smith控制系統結構圖

　　根據本文所討論的實際系統可知（2）式的誤差在控制系統的誤差允許范圍之內。這樣就將時滯對象從非線性系統變成了近似線性系統。傳遞函數為：

　　本文所討論的模型是一個一階慣性環節加純時滯環節，前面已將時滯環節近似線性化，因此本文討論的模型近似成二階系統，數學模型為

　　3算法仿真

　　為了驗證自適應Smith控制算法的效果，本文與常規Smith控制算法進行

圖3 模型匹配時的仿真比較

　　從圖3中可以看出，自適應Smith控制器，與常規Smith預估控制器相比，系統超調量更小，但是由于自適應Smith控制器的計算量要大于常規Smith預估控制，響應速度會相應降低。然后保持控制器參數不變，讓對象模型靜態增益K增大一倍，變為2.4時，常規Smith控制器和自適應Smith控制器的響應曲線如圖4所示。

圖4 模型失配時的仿真比較

　　從圖4中可以看出，常規Smith控制器，出現嚴重震蕩，并且峰值過大；而自適應Smith控制器雖然也出現一定超調，但控制性能依然能夠很好的滿足控制需求。

　　4結論

　　對于蒸氨槽溫度的控制，常規Smith預估控制算法在模型匹配時具有良好的控制性能。但在模型失配的情況下，自適應Smith控制算法比常規算法更能滿足控制需求，具有更好的穩定性和魯棒性。

　　作者簡介：王隨平（1956－），男，河南焦作人，博士學位，教授。研究領域：人工智能，深海機器人，現場總線，計算機控制系統等。

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　　參考文獻

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