用于天然气深冷工艺中的自动调节系统的研究
作者单位：青岛科技大学
学位级别：硕士
导师姓名：安世奇
授予年度：2019年
学科分类：081702[工学-化学工艺] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
摘 要：天然气对于当今这个能源紧缺的时代来说是一种非常重要的能源,同时也是一种至关重要的化工原料。天然气储量丰富,价格低,燃烧热值高,相对清洁,在工业生产与居民家用燃料等领域上占据着越来越重要的地位,因此正在逐渐取代煤炭、石油等传统化石燃料。在天然气的开采过程中,耗费大量的人力物力,自动化调节系统可以大大提高效率,减少人力物力的损耗。PDI具备系统结构清晰、算法简单明了,可控性强等特点,可以改善系统的动态特性和稳态特性的优点,且PID具有算法精炼易用,参数提供明确物理含义,具有完备的理论系统等优势,非常适用于天然气工业的自动控制中。本课题目的就是要将自动化调节系统引入到天然气深冷工艺生产过程中,针对天然气深冷工艺中精馏塔侧换热器出口温度控制、天然气压力控制环节以及压缩机主动喘振控制环节,将天然气深冷工艺与自动调节系统联系起来,通过实践运用将自动化调节系统应用到实际的工作生产,得到了良好的效果,本论文具体分为四个部分:第一部分主要介绍了天然气深冷工艺的原理、流程及生产设备,以及分析将PID控制系统应用到天然气深冷工艺中的可能性。天然气低温工艺通过压缩,分馏和压缩三个过程进行。整个生产过程非常复杂,设备发生不良状况不易及时表现出来,并且液化天然气的温度低于零下100℃,易燃易爆,天然气低温装置一旦出现问题,很可能会造成极大的安全事故,因此天然气低温工艺与智能控制相结合是必要的。通常在化工生产中,一般控制系统多使用常规PID控制。对于这些较简单的系统,其模型容易建立,可使用算法简单的常规PID。由于复杂性和许多不确定性,很难将现有的PID控制器应用于控制,应当进行PID参数的模糊控制器调整。第二部分主要对智能控制方法做了深入的讨论。要使系统能够实现智能控制,主要问题就是如何研发能够仿照人类思维运行的机器或者程序,这样就可以完成简单机器无法完成的高级工作。人工智能(Artificial Intelligence)即是一种能够让机器仿照人类工作的新技术,它具备一定的学习能力,储存信息能力,应对外界刺激能力以及逻辑能力等功能。人工智能系统包括模糊控制和神经网络控制。自动控制(Automatic control)在没有人操作的情况下进行运作,对受控系统产生动态反馈,反应其动力学特征。智能控制方法理论也为实际化工生产智能化提供了良好的基础。第三部分主要利用PDI系统控制天然气深冷工艺中精馏塔侧天然气换热器系统,精确控制出口温度。在天然气深冷工艺中,精馏塔侧天然气换热器系统的精确温度控制是可取的,换热器的温度控制直接影响着塔釜的液面高度和馏出组分的纯度,最后对设备的稳定性和产品的合格率造成影响。本章设计了一种用于换热器出口温度控制的PID控制器。我们提出了一种优化算法的PID控制器,并对其进行了仿真模拟,证明了采样时间的增加使系统在各种工况下的稳定时间都相应增加。第四部分主要把传统线性PID和模糊控制结合起来,对天然气深冷工艺中压力控制环节以及压缩机主动喘振的控制进行了改进。相对于常规PID方法具有的算法简明,结构清晰等特点,模糊控制可以对无法精确建模的对象进行控制,并且将人的经验技术引入控制当中去。模糊控制的这些特点使得它在控制领域的应用非常普遍。PID控制和模糊控制的优点和缺点不尽相同,可以互相补足,因此将常规PID和模糊控制相融合,可以让控制系统具备更多的优势,使系统的功能性得到进一步提升,形成一种新的实用控制系统。本章将模糊控制与PID相结合,应用在天然气深冷工艺中的一些环节和体系中,达到了较好的效果。
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