碱回收过程控制系统集成及苛化工段BP神经网络操作优化

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碱回收是造纸厂处理黑液的有效方法,碱回收过程分为燃烧、蒸发和苛化三个工段,它们属于复杂的工业过程,具有复杂性、非线性、大时滞、强耦合和参数检测困难等特点,而且人们对控制系统的要求越来越高,常规的PID控制已经不能满足生产的需要,因此先进控制便应用在造纸工业过程来解决复杂的控制问题。 苛化工段是碱回收工艺中的最后一个环节,在碱回收中有着重要的作用,它为蒸煮工段得到优质、足量的白液提供了保证。要使苛化过程反应控制得恰当,必须进行一些必要的测控,比如:分别控制好绿液的浓度和流量;石灰的质量和加入量;反应温度;反应时间;生产物苛性钠(白液)与碳酸钙(白泥)的分离等。而这一过程是一个非线性时变过程,而且又有很大的滞后时间,各变量之间机理复杂,比较难以建立机理模型。论文主要以河南某纸业碱回收苛化工段为工程应用背景,主要工作和创新点包括以下两个方面: (1)针对当前制浆造纸行业自动化系统的特点和存在的问题,结合CIPS体系结构和全集成自动化(TIA)思想,提出了基于新一代过程控制系统SIMATIC PCS7的碱回收车间全集成自动化解决方案。针对碱回收生产流程的控制系统,着重研究其过程控制(PCS)层的实现方法。本论文选用西门子公司的SIMATIC PCS7 V6.1系统,PCS7包括SIMATIC S7 PLC硬件和STEP7/WINCC等编程软件,在PCS7系统中可以采用工业以太网、PROFIBUS-DP、PROFIBUS-PA/HART等现场总线构成自上而下的通讯连接。PCS7的软件提供PLC、Server和OS(Operation Station)站软件编程的开发平台,在PCS7软件中组态硬件、采用CFC、SFC和SCL等编制程序,产生的变量和OS画面自动生成到OS软件WinCC中。简要介绍了现场总线的通讯机制,包括实时工业以太网、PROFIBUS现场总线。 (2)基于BP神经网络建立了苛化过程的数学模型,完成了苛化过程的设计、实施以及操作优化。在分析了影响苛化效果因素的基础上,确立了以绿液的浓度、流量和苛化度为输入变量,以反应温度和石灰的加入量为输出变量,隐层数为1,隐层节点数为3的三层网络模型。采用BP神经网络对苛化过程进行建模,并对此网络模型进行了仿真。仿真结果表明该模型能较好地描述过程地行为,各操作变量对过程输出的影响符合实际的工艺情况,网络模型的验证也说明模型的记忆能力和泛化能力都比较理性,能够满足工业生产的实际要求。操作优化本质上是稳态优化。通常采用递阶控制系统结构,将优化层置于直接控制层之上,由上位机给出几个控制器的设定值。在此模型基础上,同时在保证苛化度满足工艺要求的情况下,以生产成本为目标函数,对碱回收苛化过程进行优化。通过根据上位机上给出的该工艺主要工艺操作参数的设定值,通过基本控制级的调节作用,使上述工艺参数运行在优化区,从而在满足苛化效果的同时,节约生产成本。
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