连续搅拌搪瓷反应釜温度控制方法
连续搅拌搪瓷反应釜温度控制方法
在正常情况下。 化学反应复杂且非线性，因此任何化学反应过程都不能仅用一种控制方法达到理想的效果，随着科学技术信息技术的发展，许多智能控制方法被广泛用于连续搅拌。 控制反应器的温度，并获得某些结果。
1.神经网络预测控制
该预测控制主要由四部分组成：参考轨迹，预测模型，模型修正和滚动优化。 主要研究对象是单输入单输出离散时间非线性动态系统。 可以使用NARMAX模型（非线性自回归移动平均模型）。 描述如下：
y（k）= f（y（k-1），u（k-1），... u（k-m））（3.1）
其中y（k）和u（k）分别是在时间k处的过程的鞘和输入变量，并且m是其顺序，并且f是连续非线性函数，其中预测模型被部分地前馈 神经网络。 同时，在预测模型中，输入数据的不正确选择使得神经网络学习算法容易陷入局部较小值或者网络不能收敛。 为避免此问题，需要对输入数据进行标准化。 对于（3.1）中描述的控制对象，图3.2中所示的BP神经网络可用于建立预测模型。
通常，类似的网络预测控制是基于闭环控制策略优化模型的算法。 核心是使用动态模型来预测未来的流程和行为。 其中，介绍了模型误差反馈校正机制，并推出了有限时域优化策略。 重复本地目标在线优化。 为了获得模型不匹配的较好实际控制并避免由此产生的不确定性干扰。
2.自适应控制由于化学反应本身是一个时变非线性系统。 每个反应阶段呈现出明显不同的情况，因为过程模型是未知的并且自适应控制基于具有未知参数的系统的数学模型。 参数自适应控制随着系统行为的变化而变化，以适应其变化特性，确保整个系统的性能满足要求。 虽然复杂的自适应算法在程度上影响了自适应控制的实际应用，但它符合自适应控制理论的发展，在控制电抗器的自适应控制方面具有更大的发展前景。
