非線性自適應溫

1、常州大學本科生畢業(yè)論文外文翻譯第 PAGE 13 頁 共 NUMPAGES 13 頁非線性自適應溫度控制的多產(chǎn)品，半間歇聚合反應堆摘要：本文認為半間歇聚合反應堆的溫度控制必須考慮以下幾個問題： （一）在同一反應器中生產(chǎn)多種產(chǎn)品; （二）在一個批次改變傳熱，批次的特點; （三）由于不斷變化的非線性反應率單體濃度和擴散控制終止反應（凝膠作用）隨時間變化 ; （四）缺乏詳細反應堆動力學模型。 Chylla和Haase Chylla ，RW和出版工業(yè)面臨的挑戰(zhàn)問題Haase， DR （1993）半間歇聚合反應器的溫度控制（更正更新） 。 Comput 。CHEM。 ENG。 17 ， 257-264

2、） ，是用來作為模擬的基礎上評估這些問題。一個非線性自適應控制器組成的非線性控制器（基于微分幾何的概念）加上一個擴展卡爾曼濾波（使用現(xiàn)成資料和知識）提供在所有上述情況的出色的控制。尤其是上線，估計表現(xiàn)強勁的關鍵是通過廣泛條件的非線性控制器，與前饋條款奠定控制器可以執(zhí)行在設定的條件之一，然而，他們需要重新調整條件和產(chǎn)品的變化。 關鍵詞：非線性控制，自適應控制;狀態(tài)估計;批式反應器;聚合1.簡介半間歇聚合的溫度控制反應堆是一項重要而不平凡的問題。由于其半一批性質的行為，這個過程是非線性的展品隨時間變化的。此外，更改結果從大的變化傳熱特性當然在聚合物溶液的粘度反應。從批一批因增加反應器壁結垢清理期間

3、條件經(jīng)常變化，由于在變化之間如外部溫度環(huán)境條件和冷卻水的溫度（例如夏天到冬天條件）。最后，這是通常情況下，一個給定的批次反應堆將用來產(chǎn)生一個以上的聚合物等級或類型。面對這種變化的條件，傳統(tǒng)的PID算法可能表現(xiàn)不佳，除非他們不斷地重新調整。此外還存在相當大的文學批量和半間歇聚合工藝控制。這些大致可列為修改的PID算法和Hamer（Juba于1986年，Davidson于1987），模型預測控制器（Inglis等于1991），自適應線性算法。Tzouanas ;（Defaye等人于1993年Shah于1989年）和非線性控制器（Soroush和Kravaris于1992; COTT Macchie

4、tto于1989年）。在一般情況下，在面對更多的經(jīng)典PID忽視雄辯的和復雜的解決方案。然而，在控制方面，改善往往是通過簡單的重新調整的可能或修改PID算法。線性模型預測自適應控制器提供了許多優(yōu)秀的控制反應堆，但不適合多批次或多種產(chǎn)品情況。在非線性微分方程領域，幾何控制器適用于批處理過程（ KozubMacGregor于1992年b ;Soroush和Kravaris于1992年）的非線性反應堆和動力學模型知識通常假設。在本文中，我們解決了這一問題。在這些地方詳細的反應堆的溫度控制知識是不適用的。這項工作的基礎和仿真模型，采用的是從工業(yè)面臨的挑戰(zhàn)問題Chylla和Haase（1993年）出版的方

5、法。關鍵細節(jié)總結如下。2.Chylla和Haase工業(yè)面臨的挑戰(zhàn)問題Chylla和Haase（1993）模擬是基于工業(yè)試驗廠半批式反應器。詳情過程中參閱他們的論文，唯一的主要經(jīng)營條件，就是必須由處理控制器概述：半間歇操作;在一個反應器生產(chǎn)的多種產(chǎn)品（兩個樣本乳液產(chǎn)品）;改變傳熱能力（在批處理，從一批一批，并從夏季到冬季條件下） ;隨時間變化的，由于非線性反應率改變單體濃度和擴散控制終止反應（凝膠效應） 。在五大系列聚合物產(chǎn)品批次與批次之間，產(chǎn)品刪除，但反應堆卻沒有清理。因此，與清洗后的第一批相比，傳熱第五批能力的系統(tǒng)要低得多。經(jīng)過五年批次，聚合物反應堆墻壁上（阻礙傳熱）被刪除。在一批處理過程中

6、，作為一個反應堆的增加粘度內(nèi)容，傳熱系數(shù)（ ）通常減少到其初始值的三分之一。最初的傳熱系數(shù)（U0 ）變化之一一批五個一批幾乎減半在單一產(chǎn)品的生產(chǎn)。凝膠效應原因增加了9倍左右的反應率。此外，單體飼料突然啟動并在幾個點停止，這取決于所生產(chǎn)的產(chǎn)品。讀者對模型方程的更多細節(jié)于Chylla和Haase（1993） 。能量平衡在這項工作中模擬略有不同，出版Chylla和Haase（見附錄A） 。為了生產(chǎn)所需的聚合物產(chǎn)品屬性，非常嚴格的溫度控制是必需的?？刂破鲬３址磻褱囟仍谠O定值的程度華氏。盡管如上所述的條件很廣泛，控制器應該使用知識是現(xiàn)成的（有限的測量，簡單的模型） 。目前，在試點的控制系統(tǒng)廠（公布的

7、模型是基于）級聯(lián)，如圖。一，主控制器控制通過操縱的給定的反應器的溫度進外套的溫度。一個從控制器調節(jié)閥崗位入口外套的溫度保持在由主控制器設定值計算。 PID算法目前正在實施兩個循環(huán)。結果發(fā)現(xiàn)，循環(huán)可以充分使用PI算法控制。因此，這項工作是為了找到一個更好的控制器主關注循環(huán)。仿真結果表明，作為主PID控制器不能維持室內(nèi)的溫度所需的限制，并使設定值超過5華氏度。這是與工業(yè)反應器觀測相一致（ Chylla和Haase，1993年）。圖1.Chylla -Haase反應堆的示意圖3.紙張概述文件的其余部分安排如下：首先，為Chylla-Haase反應堆準備非線性自適應（ NLA ）控制器。該算法由一個非

8、線性微分幾何控制器與擴展卡爾曼濾波（EKF ）提供的估計隨時間變化的參數(shù)。非線性自適應算法是對產(chǎn)品介紹，第一批清洗后的條件。 其二，NLA控制器相比，一個PID控制器和前饋補償?shù)腜ID。與前饋補償和的PID非線性自適應控制器是最有前途的解決方案?？梢钥闯?，在“理想的條件下”，兩個PID控制提供良好的前饋補償了NLA控制。當擴展到多批次和多產(chǎn)品，非線性自適應算法顯然優(yōu)于與前饋補償?shù)腜ID 。該文件的最后一節(jié)為總結的結果。4.非線性控制基于微分幾何的非線性控制器控制理論經(jīng)常用于自由基聚合反應器（ Kozub和MacGregor于1992年b ; Soroush和Kravaris于1992年） 。然

9、而，在許多成功的應用程序相比，在使用的過程中運用了非常復雜的模型。在這項工作中，幾何非線性控制器在一般能量平衡的基礎上衍生了semibatch反應堆。參數(shù)如沒有詳細的模型傳熱或粘度都被假定為可用。有許多等價的方法派生非線性控制算法。在這項工作中，非線性控制器是來自一個錯誤軌跡的基礎（McaAuley等人于1990年麥考利和MacGregor于1993年）?；拘枰哪芰科胶夥匠掏茖С隹刂破髌渲蠪L是一個集總參數(shù)的效果反應速率（即凝膠的粘度效應）和指前因子。后來被稱為自動加速因子。請注意，在這里詳細的動力學知識不可用，這樣的總體結構將適用于大多數(shù)間歇聚合反應堆。從（1） （2）能源平衡左右出現(xiàn)反

10、應堆及其內(nèi)容，在一般狀態(tài)空間的符號如下：其中y是控制變量（溫度）和向量x TTM T主控制器的操縱變量（U）是入口溫度設定值（ TJ . P ） 。為了推導出非線性控制器，它假定從動態(tài)非?？?。因此，實際進假定等于溫度（ TJ ，（2） ）設定值。這種假設顯著簡化控制器和介紹一些進程/型號不匹配。然而，錯配引入的假設不顯著影響的表現(xiàn)非線性控制器（克拉克 - 普林格爾，1995年） 。檢查過程方程，可以看出，過程有兩個相對順序（相對順序輸入次數(shù)（ TJ ， P ）必須集成到更多相對的討論影響輸出（7） ; 為了見Kravaris和坎特（1990） 。適當?shù)恼`差方程（即所需的閉環(huán)行為）一個相對順序兩

11、個過程其中e = （Y ， P - Y） =（T P - T ）。積分項允許注冊成立不可或缺的行動來消除偏移從模型產(chǎn)生與過程中的不匹配。參數(shù)d ，DE和D3控制器的調整常數(shù)，由選定的用戶可以指定所需的閉環(huán)行為。對于ChyllaHaase系統(tǒng)， DJ和DE選擇63 ， D3 = 0 ，這些值預測過阻尼閉環(huán)行為與建立時間10分鐘左右。價值OFD 3是通過試驗和錯誤調整（4）和差異，以彌補實際閉環(huán)廠行為。值D3 = 0.4提供良好的性能。對于兩個或兩個以上的，系統(tǒng)的相對順序衍生工具的符號顯著簡化控制器的推導。鑒于一個向量函數(shù)f（x ）和一個標量函數(shù)H（X） ，李導的H （X）修復方向）（3）項所述的

12、相對順序兩個系統(tǒng)可以重新使用李群衍生工具在以下形式表示：（6）代入誤差方程（4） （7） ，假設恒定的設定和重新安排，給人（8）為操縱非線性控制器的變量表達式。在模型（8）是完美的，（4） ，該工廠將表現(xiàn)為指定的表達式里衍生工具時，需要在本系統(tǒng)（ （6）（ 7） ）控制器（ （8） ）見附錄B。要落實控制器， （8）在每個評估時刻。要做到這一點，工藝參數(shù)值的模型方程（1）和（2）要求。對于許多人來說是常量參數(shù)，如單體的比熱，很好的估計可能是手冊或植物專有信息。然而，不同的是如傳熱系數(shù)或參數(shù)自動加速因子等小信息。一種選擇是使用在不斷的平均值控制器模型。圖2顯示的表現(xiàn)一個產(chǎn)品之一，其中之一的非線性

13、控制器仿真時的平均值的傳熱率（ UA）和自動加速因子（ / 3）被使用。一價值875 BTU / （ F H ）用于UA （真正的價值從1400 500 BTU / （ F H ）在批次范圍）和！ 3200分 - / 3 （ true參數(shù)提高到29700分 - 從3300分- I ） 。所有其他參數(shù)（1 ）（2）假定為完全已知和國家案例圖。 2。顯示為非線性控制器繪制虛線實線和一個PID控制器以供參考。設定值（ 180 F）的產(chǎn)品之一，良好的控制的限制（ + F），也方便顯示，設定值將不會被繪制在未來圖表。如圖2，無論是控制和操縱的行為變量，最初電抗器被控在環(huán)境與水和預聚物溫度90F（請注意，

14、只有堆溫圖的上半部分顯示）?！皟?nèi)容被加熱到設定值的程度內(nèi)（設定值180F）的產(chǎn)品之一。在179 F時，單體進料開始。單體是美聯(lián)儲為預先設定的在產(chǎn)品之一（70分鐘）的時間長度恒進給速度。 70分鐘后的飼料停止在批處理模式下運行的反應堆是一個額外的60分鐘。兩個產(chǎn)品的配方是相似的，不同的飼料率和飼料倍。執(zhí)行間隔主控回路（算法）是15秒; 從循環(huán)執(zhí)行每0.6秒一次。正如圖2可以看出，非線性控制器是不完美的。事實上， PID優(yōu)于非線性控制器。顯然，即使是納入在非線性控制器的積分也不一定與過程/型號相匹配。這突出表明，上線的參數(shù)估計是非線性控制器順利實施的關鍵。在接下來的部分，一個擴展卡爾曼濾波器是用來

15、提供幾個時間估計的不同參數(shù)。反應溫度時間（分鐘）時間（分鐘）圖2.與非線性控制使用UA和B（實線）的平均值相比，P1D的控制（虛線） 5.擴展卡爾曼濾波從上一節(jié)的結果表明，時變參數(shù)的信息需要執(zhí)行的非線性控制器。在本節(jié)中，擴展卡爾曼濾波提供所需的估計。這種特殊的方法狀態(tài)和參數(shù)估計已成功地應用于聚合反應堆（Gagnon和MacGregor于1991年，麥考利和MacGregor于1991年; Kozub和MacGregor于1992 ; Kim等人于1992年。Dimitratos等于1989）?？柭臉藴世碚撨^濾可以發(fā)現(xiàn)在這些出版物中并不會在這里重復。在非線性控制方程包含幾個參數(shù)可能不知道的。

16、然而，卡爾曼濾波器的自由是有限度的，而不是所有都可以更新未知數(shù)。出于這個原因，只有是隨時間變化的參數(shù)，其值無法通過其他途徑獲得被認為是由EKE更新ChyllaHaase反應堆，給出確定性的狀態(tài)模型微分方程（1）（2） （ TTjojT ） 。這也是實測變量。未知的隨時間變化的參數(shù)作為增強國家必須估計是熱傳熱系數(shù)（U）自動加速因子（ FL ）和單體的痣（N ） 。由于佛羅里達州和痣單體只出現(xiàn)在所有的過程作為一個產(chǎn)品方程，F(xiàn)L和納米的價值是無法估計的分開。然而，產(chǎn)品的估計，魚翅，是從溫度測量。最終，只有有價值的bnm，才是必需的非線性控制器。為了適用于EKF這些參數(shù)，必須承擔他們的時間模型結構整個

17、批次的持續(xù)時間變化。一隨機游走模型通常假定的行為未知參數(shù)，如果一個人有沒有更好的先驗知識。參數(shù)產(chǎn)品的預期的行為finm是復雜的，從隨機游走（實線，圖3）。假設在EKF的一個隨機步行結構導致貧困的估計，尤其是當單體進料開始（虛線，圖3標記“非結構化EKF的）。在圖3，假定（現(xiàn)在）衡量的傳熱系數(shù)是可用FL和納米所需的估計。應該指出非結構化EKF的使用非常大的價值方差元素與finm相關的國家協(xié)方差矩陣R。這意味著，EKF的依賴幾乎完全是在溫度測量而忽略在這個過程中的任何信息模型。圖3.估計未知參數(shù)長期N米在這種情況下，更應該了解的是一般行為的各個參數(shù)。為了提高估計of/3nm ，并利用現(xiàn)有的過程模型

18、（1）（2） ，提供信息有關的各個組成部分（ / 3和納米）可注冊成立。一個痣的結構模型單體可以合并使用摩爾平衡許多不同型號的自動加速因子可能提出的。從聚合物過程中的經(jīng)驗，它是眾所周知，凝膠效應的增加是由于聚合物粒子的粘度。通常情況下，粘度成倍增加和指數(shù)模型可能假設：其中“ massfed ”是單體美聯(lián)儲累積質量更新參數(shù)s 是作為一個隨機游走。因此， / 3取代（10）在所有的過程方程，小號是仿照作為一個隨機游走（ K = K - J + WK ） 。在實施擴展卡爾曼濾波下面的方式。在執(zhí)行步驟K +1 ，痣平衡， （9），集成的過程方程（1 ）（2） ，從上一步“K ”當前步驟“ K + ”

19、。這給出了一個反應堆模型的預測和溫度：XD = TTJ NM + 。由于它是作為一個隨機建模步行，隨機狀態(tài)的預測值（ X = 0當溫度測量變得可用，擴展卡爾曼濾波更新模型預測的溫度狀態(tài)，隨機狀態(tài)s 作為其中x *= T TJ適合和卡爾曼增益，KK是基于關于預測的作業(yè)點的線性X *（ TK + DTK ） 。它沒有更新沒有觀察到的獨立的未來EKE XD（執(zhí)行tklt ） （11）是由更新T和TJ ，和預測值的納米值。當然，人們所期望的模型預測單體的摩爾開始出現(xiàn)分歧，給出的開環(huán)摩爾平衡的狀態(tài)。然而，在EKF調整模型 （ ，因此/ 3 ） ，并提供一個優(yōu)秀的product/3n估計。虛線圖3顯示了這

20、種“結構性的估計of/3n米EKF的“一個產(chǎn)品之一，首批模擬?，F(xiàn)在重要的瞬態(tài)in/3n米的初始部分是為藍本。已知圖3傳熱系數(shù)（U）是假設，但是它也必須估計。由于增加粘度反應器的內(nèi)容，它是已知的傳熱系數(shù)會脫落指數(shù)（上圖圖。4 ，實線） 。因此，如果有一項指標粘度，如攪拌功率（W） ，然后一個模型的形式可以推測的傳熱系數(shù)作為由于沒有在電力攪拌器表達ChyllaHaase系統(tǒng)， （14）修改，實際粘度是用來表示攪拌器功率：（15）包含兩個未知參數(shù)， 。一個指出，在可表達為結束重新整理和代入式（15 ）的結果在（17）介紹了如何在傳熱系數(shù)在單體進料期間的變化。為了實現(xiàn)初值和終值的U （U0 ，UR ）

21、和最后粘度/攪拌器功率（）是必需的。對于聚合物產(chǎn)品，所有批次應該有大致相同的最終粘度，因此，基于對過去的平均值可用于批次。 Chylla-Haase系統(tǒng)，最終傳熱系數(shù)僅略有不同從一批批為給定的的產(chǎn)品。因此，烏爾平均值就足夠了。這類型的信息可從能源在幾個批次最終實施的平衡之間獲得。獲得最初的傳熱系數(shù)值是比較困難的。與U的最終值， U0顯著不同的批次。對于每個批次，U0使用上線的能源，可估計平衡在采暖期，然后再開始單體進料：實現(xiàn)了上線的能量平衡（18 ）表明，當操縱變量時，U0的優(yōu)良估計是可能的， T）的 ，P，是其最大值。在這段時間里，堆溫在一個幾乎恒定的速度范圍內(nèi)增加，并準確dTldt估計是可

22、能的。操縱后可變關閉上限，堆溫少可預見的行為，并估計傳熱系數(shù)惡化。因此，最后UO的估計，TJ . 是在其約束時用來在（17） 。如果沒有過程的變化，預計，能源（ 8 ）平衡，最終可能被替換每批在初始熱轉移值清洗順序。返回的傳熱系數(shù)模型（ （17） ） ，只有tk4仍然不明。模擬（不所示）表明，一個恒定值， B充分車型傳熱的軌跡系數(shù)為所有批次的產(chǎn)品之一。因此，沒有必要更新4行。當然，如果不知道，人們可以將其與擴展卡爾曼過濾器繼續(xù)作為一個隨機模型 4步行和更新上線。最終4行估計可刪除并替換為適當?shù)墓烙嬛?。?7）隨時間變化的傳熱系數(shù)，與從熱能量平衡的初始值U0（ （18） ） ，用于控制和狀態(tài)估計

23、。表1根據(jù)要求供應估計算法總結了用戶的參數(shù)值。相同的參數(shù)為產(chǎn)品兩個要求，但是，它們將有不同的價值觀。我正在使用的值在此提出模擬出版，。靈敏度研究（克拉克 - 普林格爾于1995年）表明，性能非線性自適應算法是在這些估算參數(shù)合理的不確定性。結合上述方程，圖4顯示了估計長期/ / NM和傳熱系數(shù)為一個產(chǎn)品之一，一批一個仿真。有些對溫度的測量噪聲（O = 0.04 F）， （注意，噪音O = 0.5 F測試）。正如圖4所示，結合擴展卡爾曼濾波和離線參數(shù)化是成功估算未知的工藝參數(shù)。類似的性能在五個條件下觀察。傳熱系數(shù)時間（分鐘）時間（分鐘）圖4.未知參數(shù)的估計表摘要所需產(chǎn)品一的參數(shù)值，6.非線性自適應

24、控制估計算法的目標是提供所需的參數(shù)估計的非線性控制器。最終確定，估計性能所產(chǎn)生的溫度控制。參數(shù)估計產(chǎn)品/ 3納米和傳熱系數(shù)，U是提供估計算法而單體是被使用。初步能源在加熱過程中為實施的平衡（18）提供了一個最初的熱傳遞系數(shù)，估計EKE衍生物的熱傳遞模型（6）（ 7 ）和控制器方程（8），這種非線性溫度控制器是在附錄B圖5顯示了一個產(chǎn)品，批次的溫度控制一個仿真。無論是控制和操縱變量顯示。同樣噪音已經(jīng)被添加到溫度測量（CR = 0.04 F）。非線性自適應控制器可以輕松地保持溫度在控制的范圍內(nèi)。在目前為止的所有案件中，有一些固有的過程/模式不匹配。之間有小錯誤估計和真實的參數(shù)和結構U和/ /真實與

25、假定模型是不同的。也存在結構不匹配的冷卻系統(tǒng)。非線性自適應控制范圍其他的相當大的未建模影響也調查由克拉克 - 普林格爾（1995），說明這里討論情況。通常，參數(shù)是假設的一個常量，然而，其真正的價值是在艙口中的變化。為了說明這一點，單體的比熱（CP ），在真正的過程中被改變時變參數(shù)與初始值的0.4，在反應過程中提高到最終值2。在模型非線性控制器和卡爾曼濾波器，保留了0.4的恒定值。如圖6，非線性性能根據(jù)這種不匹配的自適應控制器。 product/3n米估計所示溫度圖。盡管CPM顯著和未知的變化，非線性控制器還提供了良好的溫度規(guī)管。其控制器特性是一種直接擴展卡爾曼濾波的結果。正如圖6所示，估計價值

26、of/3n M（虛線）慢慢背離參數(shù)的真值（實線）。為了所推出的模型誤差補償增加CPM值，因此必須提供更大的冷卻， EKF的跌幅估計反應速率的長期/納米。任何進程/型號不匹配這可以解釋為在釋放的熱量變化分為廣泛的一類，將處理的錯誤在這種方式EKF的。因此，擴展卡爾曼過濾器是在提供一個靈活的特性功能與非線性控制器。7.算法的比較在本節(jié)中，三個不同的控制算法比較：一個PID ，前饋補償?shù)腜ID ，非線性自適應控制器。這些控制器選擇部分來說明整合效果知識的過程控制算法。特別是多大的過程信息的問題需要控制好回答。一個簡短的PID與前饋的PID會在本文章介紹。PID算法被認為是“調整” 。其初步調整確定可

27、接受的整定規(guī)則，Smith和Corripio ，在反應堆的第一順序的基礎上，近似獲得多批次的試驗和錯誤。PID是速度形成與實施下列調整參數(shù)： K = 5; TT = 7分鐘; TD = 0.3分鐘。除了調整， PID控制器使用沒有過程的信息。下圖的溫度調節(jié)可以看出此控制器。圖2溫度PID控制超過限額控制兩倍。因此，引入前饋補償，以彌補釋放的熱量。使用簡單的上線，估計釋放（QR）的熱量能量平衡（Juba和Hamer于1986 ; COTT Macchietto于1989年） ：從溫度為dTIdt值計算數(shù)據(jù)采用向后差分數(shù)值分化方程。傳熱的行值系數(shù)，U也是必需的（假定其他參數(shù)（19） ） 。一個簡單

28、的二多項式模型可確定從反應堆和溫度時間從前面的批次數(shù)據(jù)。以下多項式MIAL獲得的產(chǎn)品之一：（20）代表一個產(chǎn)品的平均軌跡和五個一批的周期內(nèi)所有批次。 （ 21 ）（22）總結前饋算法產(chǎn)品之一：兩個前饋傳遞函數(shù)的微調，通過試驗和錯誤。前饋信號是結合前面討論的反饋PID控制器（ （23） ） 。 feedforwardlfeedback算法有更多的進程信息納入其結構比非線性自適應控制器的PID ，但小于（尤其是傳熱系數(shù)）。PID和前饋補償?shù)腜ID相比，非線性自適應控制器在接下來的章節(jié)介紹。 反應溫度入口外套溫度設定值圖5.非線性自適應控制器的性能8.理想的條件下的性能圖7顯示了三個控制器的性能一個

29、產(chǎn)品之一，首批模擬。噪聲添加到溫度測量。而良好優(yōu)化PID是顯示為破折號 - 點線，帶前饋的PID補償圖點，非線性自適應控制器是為實線所示。1華氏度限制也有繪制。PID控制，前饋補償和非線性自適應控制器保持反應堆溫度所需的邊界內(nèi)。顯然，信息關于釋放的熱量有助于PID控制前饋最大限度地減少初始溫度過沖。然而，溫度慢慢偏離設定值附近的期值。 PID的展品約80分鐘的相同的行為。這種緩慢的向上漂移溫度由于這一事實，傳熱系數(shù)下降，大大晚于反應，固定增益PID控制器變得非常呆滯。非線性自適應控制器展出這樣一個控制問題EKF提供U的最新估計從圖7，非線性自適應和PID前饋行動提供良好的控制，定義Chylla

30、和Haase（1993）。非線性自適應算法保持最接近的溫度設定值（ 180 F）的整體。反應溫度圖6.非線性自適應控制中存在未建模效果非線性自適應溫度控制圖7.比較控制器：產(chǎn)品一，首批9.廣泛的防污在本節(jié)中，呈現(xiàn)了控制器的魯棒性的污染。每個算法應用于每個產(chǎn)品之一，一批五模擬。調音從上一節(jié)（批號一）使用。從圖中顯示的結果8，在控制PID算法中顯示嚴重退化，都允許反應器溫度設定值過沖幾乎5 E的非線性自適應控制器是非常強大的從批次不同批次，并說明仿真變化不大。當然，非線性自適應魯棒性控制器是一個行參數(shù)的直接結果估計?；叵胍幌拢@個算法有一個初步的上線能量平衡，以提供一個估計最初的傳熱系數(shù)（U0 ）

31、在升溫。因此，它知道如何傳熱變化從批次。為了提高性能PID類控制器，不同的調整，將有用于每個批次。對于一個多批次的過程中，為每個新形勢尋找新的調整參數(shù)很費時。在這種情況下，非線性自適應控制器將非常有吸引力。其結構變化用的工藝參數(shù)，如值傳熱系數(shù)，以提供相同的閉環(huán)響應（所需的錯誤軌跡）工廠模式的轉變。在本節(jié)中，工廠模型作為結垢造成不同程度的改變。 反應溫度圖8.比較控制器：產(chǎn)品之一，第五批10.多種產(chǎn)品第二個產(chǎn)品首要關注的是增加所需的信息。在本節(jié)解決了兩個問題：調整;過程的參數(shù)。對于PID類控制器（ PID和PID控制前饋補償） ，就是重新調整以至于呈現(xiàn)最大的多個產(chǎn)品系統(tǒng)的障礙。對于每個新產(chǎn)品，新

32、的調整需要良好的性能。良好優(yōu)化的控制器是無數(shù)時間的結果耗時的試驗和錯誤批次。對于Chylla-Haase需要為每個反應堆，獨立PID調節(jié)因素每個產(chǎn)品的批次，兩個產(chǎn)品共10套調整規(guī)則。對于前饋發(fā)布和熱量的算法，傳輸功能飼料站必須為每個產(chǎn)品進行微調。上線QR能量平衡能以產(chǎn)品的相同形式實施。非線性自適應控制器的優(yōu)勢因為其機理模型的PID控制器為基礎的方法。所需的閉環(huán)軌跡可以指定產(chǎn)品（如有必要，每個的ChyllaHaase反應堆產(chǎn)品之一， D ， D2和D3的值也給兩個產(chǎn)品控制好）?？刂破麽槍Σ煌Y構的變化自動在線測量和工藝參數(shù)的值。第二點是利益工藝參數(shù)。對于三個控制器，表2總結了其過程中每個算法所需的參數(shù)。唯一的參數(shù)是不容易測量或很難找到列出比熱值，如水和飼料溫度的假定。每個工藝參數(shù)的值需要為每個聚合物產(chǎn)品。由于U ， FL和納米更新上線，這些參數(shù)如何預期需要改變方法。顯然，非線性控制器需要更多的知識過程和更加努力落實建模。一般最初建模的性質是完整的。圖9顯示了兩個產(chǎn)品的模擬，首先：只有非線性自適應控制器能夠維持界內(nèi)的溫度并控制好產(chǎn)品;其次，傳熱能力系統(tǒng)脫落時，更新迅速產(chǎn)品兩個，因此， PID類控制器有溫度調節(jié)的顯著問題飼料期結束（約70-75分鐘）。它應該值得注意的是，非線性自適應控制器直接延伸到產(chǎn)品的兩個部分，因為在相