柠檬酸回收中基于迭代学习策略的三钙中和过程控制.pdf

2023 年化 工 自 动 化 及 仪 表基金项目院国家自然科学基金项目渊61833007冤遥作者简介院裴笙渊1998-冤袁硕士研究生袁从事间歇过程控制的研究遥通讯作者院赵忠盖渊1976-冤袁教授袁从事间歇过程统计与监控等方面的教学与科研工作袁遥引用本文院裴笙袁赵忠盖袁刘飞.柠檬酸回收中基于迭代学习策略的三钙中和过程控制咱J暂.化工自动化及仪表袁2023袁50渊4冤院428-433曰458.柠檬酸是目前产量最大的有机酸袁全球年产量超过 170 万吨咱1暂袁被广泛用于化学化工尧医药保健尧食品饮料及化妆品等领域袁具有重要的商业价值咱2暂遥目前袁考虑到生产成本与生产效率袁工业生产柠檬酸通常采用发酵法遥 由于过滤了菌体尧底物等固体杂质后的柠檬酸发酵液中袁仍残留着部分杂酸尧醇类尧可溶性糖及金属离子等可溶性杂质袁因此为了获得纯净的柠檬酸产品袁需要对发酵液中的柠檬酸进行进一步提纯提取遥 钙盐沉淀法是目前应用最广泛的柠檬酸提取方法袁该方法的核心是利用碳酸钙或氢氧化钙等碳酸钙盐与柠檬酸反应生成柠檬酸钙固体沉淀袁经过过滤分离柠檬酸与发酵液中的其他可溶性杂质遥 柠檬酸钙固体沉淀经过后续一系列的水洗尧 酸化等工艺袁最终可以获得纯净的柠檬酸产品遥 钙盐沉淀法由于工艺简单可靠且资金投入少袁目前已成为主要的柠檬酸回收提纯方法咱3暂遥一次中和过程袁又称三钙中和过程袁是柠檬酸钙盐沉淀法回收中的关键工艺遥 实际工艺的一些特性给过程的稳定控制带来了困难遥 首先袁反应机理复杂袁难以建立准确的数学模型曰其次袁反应过程存在滞后袁并且该滞后会随着反应的进行逐渐增大曰最后袁虽然可以依靠 pH 计监控反应器内反应物的实时 pH 值袁 但是由于反应过程处在实时变化的不稳定状态中袁 并且过程中的 pH 值也并不能准确反映过程的进行程度袁因此无法给出反应过程的参考 pH 曲线遥 这使得常规控制方法难以实现三钙中和过程的稳定控制袁导致实际生产中该过程长期依赖人工经验控制遥 过程中的碳酸钙加料流速尧 加料时长等关键工艺参数袁全由操作工根据反应物的当前 pH 值并凭借生产经验自行判断遥 人工操作的不标准导致不同反应批次产品品质的波动剧烈袁反应时间不稳定袁给后续工艺带入了额外的处理成本袁给工厂总体的生产调度带来了困难遥迭代学习控制是一种成熟且应用广泛的先进控制方法袁适用于在一定时间内能够重复运行的间歇过程遥 迭代学习控制通过利用之前批次的控制输入与输出误差信号袁修正当前批次的输入信号以优化控制结果遥 迭代学习控制不依赖被控系统的数学模型袁计算简单尧应用方便袁因而一经DOI:10.20030/ki.1000鄄3932.202304005柠檬酸回收中基于迭代学习策略的三钙中和过程控制裴笙赵忠盖刘飞渊江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室冤摘要为了实现三钙中和过程的自动控制袁分析研究了该过程存在的问题与控制难点袁并提出基于迭代学习算法的控制策略遥 中试平台实验结果表明院迭代学习控制策略成功实现了三钙中和过程终点 pH值的稳定控制袁各项指标满足控制要求袁实现了该工艺的自动控制遥关键词迭代学习控制三钙中和过程柠檬酸回收中试实验平台pH 值监控中图分类号TP273文献标识码A文章编号1000鄄3932渊2023冤04鄄0428鄄07428第 50 卷第 4 期化 工 自 动 化 及 仪 表推出便在运动控制等诸多领域得到广泛应用咱4耀6暂遥为了深入研究三钙中和过程的特性袁实现该过程的自动控制袁笔者搭建了一套以 PLC 控制柜为硬件平台的三钙中和过程控制中试平台袁以进行中试级别的过程控制实验遥 选择停止加入碳酸钙的 pH 点作为控制输入袁 并提出了基于迭代学习控制渊Iterative Learning Control袁ILC冤的三钙中和过程控制策略遥 在所搭建的中试实验平台上进行三钙中和过程的迭代学习控制实验袁以证明该控制策略在三钙中和过程控制中的有效性遥1三钙中和过程工艺简介三钙中和过程中袁柠檬酸与碳酸钙的化学反应式如下院2C6H8O7+3CaCO3寅Ca3渊C6H5O7冤2引+3CO2尹+3H2O三钙中和过程的工艺流程如图 1 所示遥图 1三钙中和过程的工艺流程三钙中和过程是一个间歇反应过程袁在间歇反应器中进行遥 首先袁向反应器中加入定量待提纯的柠檬酸液袁并搅拌加热至目标温度袁以便保证后续的反应速度遥 随后开始逐渐加入碳酸钙浆料袁碳酸钙与柠檬酸不断反应袁柠檬酸液的 pH 值逐渐上升遥 通过控制加入碳酸钙的量袁并经过一段时间的搅拌以保证反应充分进行袁使得最终固液混合物的 pH 值在目标范围之内遥 将固液混合物静置一段时间后袁排出上排液袁剩余固体沉淀将被送往后续工艺遥由于柠檬酸钙沉淀所需的 pH 值要低于其他杂质酸的钙盐沉淀所需的 pH 值袁 故过高的反应终点 pH 值会导致其他杂质酸钙盐的沉淀生成袁影响最终提取柠檬酸的纯度遥 反应终点 pH 值也不能过低袁否则会使柠檬酸沉淀不完全袁降低柠檬酸的提取率遥 因此袁反应过程中需要严格控制固液混合物的最终 pH 值袁 以保证柠檬酸的提取率和提取纯度遥 通过大量的实验并结合生产经验袁固液混合物的最终 pH 值范围在 5.0耀5.2遥 在该范围内袁能保证柠檬酸尽可能沉淀且无其他杂质酸的钙盐沉淀生成遥 另外袁反应会放出二氧化碳气体袁导致反应初期会产生大量气泡遥 为了防止气泡生成过量导致泡沫溢出袁需要加入适量消泡剂袁并对碳酸钙的加入速度加以限制遥2三钙中和过程存在的问题与控制难点2.1存在的问题虽然三钙中和过程中较易实现反应器温度尧搅拌转速等的稳定控制袁以及实现反应器内泡沫液位的监控与报警等任务袁但是过程中关键的碳酸钙加入量及其加入速度仍依赖操作员的经验袁这使得目前三钙中和过程存在以下问题院a.由于缺乏准确的 pH 值监控和碳酸钙加入量的控制袁 导致三钙中和过程反应终点的 pH 值不稳定袁这会出现两种情况遥 第 1 种袁碳酸钙加入过量导致终点 pH 值偏高袁 生成其他杂质酸的钙盐沉淀袁影响最终柠檬酸产品的纯度袁并且过量的碳酸钙会导致后续工艺的处理成本增加曰 第 2种袁碳酸钙加入欠量导致终点 pH 值偏低袁柠檬酸沉淀不完全袁降低柠檬酸的提取率遥b.由人工经验判断碳酸钙的加入速度袁若碳酸钙的加入速度过快使得泡沫大量生成并溢出反应器袁则会造成危险袁若碳酸钙的加入速度过慢袁导致批次的运行时间过长袁则会影响生产线的生成效率或提早结束运行袁导致反应不充分遥c.生产过程中 pH 值的变化缺乏数据记录袁影响生产部门总结与发现生产中存在的问题袁不利于后续企业的发展升级遥2.2控制难点三钙中和过程工艺的特性给反应终点 pH 值的稳定控制算法设计带来了以下困难院a.由于柠檬酸与碳酸钙反应过程的复杂性袁目前缺乏相应的研究成果袁因此缺少描述反应过程的机理模型袁故难以从反应机理方面对反应过程进行研究袁也无法应用基于模型的控制方法曰b.反应过程的 pH 值变化存在不确定性袁导致无法给出能够描述过程 pH 值变化的参考轨迹袁因此在批次内袁反应过程没有合适的参考设4292023 年化 工 自 动 化 及 仪 表定值曰c.系统的状态随着反应的进行不断变化袁在反应的不同时间加入相同量的碳酸钙袁反应器内的 pH 值变化不同曰d.柠檬酸与碳酸钙的化学反应速度慢袁导致反应过程中存在较大的滞后袁即加入碳酸钙后的pH 值变化需要一段时间的反应后才能稳定下来袁反应物 pH 值的上升会加剧这种滞后曰e.不同批次发酵液中的组分不同袁其中的柠檬酸含量以及杂质含量变化巨大袁反应所需的碳酸钙的量也不同袁所设计的控制算法必须能够应对这些变化曰f.反应过程中袁pH 值随着碳酸钙的加入不断上升袁不能下降袁因此在每一批次反应内袁无法通过反馈控制的方式控制反应终点的 pH 值遥3三钙中和过程的迭代学习控制策略3.1迭代学习控制算法迭代学习控制的基本思想是袁对于重复运行的相同控制任务袁利用之前运行批次的输入信息和输出误差袁修正当前批次的控制输入袁使得当前批次的控制任务取得更好的控制效果遥 如此重复袁直至取得最优的控制结果遥迭代学习控制算法的一般形式可以表示为院uk+1=uk+祝渊ek冤其中袁uk是第k批次的控制输入曰ek是第k批次的输出误差曰祝渊 窑 冤是对误差的学习律曰根据所选取学习律的不同袁 迭代学习控制有多种形式袁常用的形式有 P 型尧PD 型及 PID 型等遥由于迭代学习控制仅利用了控制输入与输出误差信号袁可以不需要任何控制系统的模型信息袁因此可以解决三钙中和控制中的问题 a遥迭代学习控制中袁当前批次的控制信号在批次运行前即可计算得到袁无需批次内的运行信息袁可以解决三钙中和控制中的问题 d 与 f遥 由于迭代学习控制的控制输入能根据上一批次的运行结果不断学习与优化袁可以适应控制系统的变化袁因此能够解决三钙中和控制中的问题 e遥可见袁迭代学习控制算法是解决三钙中和控制问题的合适工具遥3.2迭代学习在三钙中和控制中的应用碳酸钙的加入量作为控制三钙中和过程反应终点 pH 值的控制输入袁 可通过改变碳酸钙的加入速度与加料时长来改变遥 出于对安全性与加料效率的考虑袁固定碳酸钙的加入速度袁以加料时长为控制量遥 为了更好地利用反应过程中 pH值的变化信息袁提高控制效果袁当反应物的 pH 值上升到停止加料的 pH 值后停止加料袁 以此来决定碳酸钙的加料时长遥 碳酸钙加料过程流程如图2 所示遥图 2碳酸钙加料过程流程停止加料的 pH 值是控制输入信号袁其值用 s表示遥 当发酵液中柠檬酸含量偏高时袁加入碳酸钙后 pH 值上升的速度慢袁 达到停止加料的 pH值的时间增加袁此时会加入更多的碳酸钙遥 利用反应物 pH 值的变化信息袁 可以取得更好的控制效果遥三钙中和过程可简化为院yk=f渊xk袁sk袁vk冤其中袁yk是第 k批次系统的输出袁即批次终点反应物的 pH 值曰xk是第 k 批次系统的初始状态袁即反应物的初始 pH 值曰sk是第k批次的停止点曰vk是第k批次系统的干扰袁即其他影响反应终点 pH值的因素曰f渊 窑 冤是函数映射关系遥 批次终点的 pH值主要与反应物的初始 pH 值与停止碳酸钙加料的 pH 值有关袁其中存在一个未知的函数关系遥迭代学习控制目标是袁通过改变控制输入u袁使得系统输出误差ek=yr-yk=0渊其中 yr是期望的目标值冤遥 笔者选用 P 型迭代学习控制算法袁其表达式为院sk+1=sk+Kp窑 ek其中袁Kp是学习增益遥迭代学习控制算法框图如图 3 所示遥430第 50 卷第 4 期化 工 自 动 化 及 仪 表图 3三钙中和过程的迭代学习控制算法框图4中试控制实验4.1中试实验平台为了进行三钙中和过程控制实验袁搭建中试实验平台遥 平台使用一台 30 L 不锈钢间歇式反应器渊图 4冤袁该反应器配备了 pH 电极袁能够利用图 430 L 不锈钢间歇式反应器对应的 pH 变送器输入反应器内当前 pH 值的模拟信号遥 配置一台蠕动泵负责碳酸钙加料袁并利用一套磁力搅拌器不断搅拌碳酸钙浆料使之保持均匀遥控制系统分为上位机和下位机两部分遥 其中袁 上位机是一台搭载 S7鄄200 PLC 的控制柜袁配备有昆仑通态 MCGS 触摸屏遥 上位机负责 pH 信号的读取与转换袁并根据控制算法计算当前批次的控制信号袁 从而驱动蠕动泵控制碳酸钙的加料遥 触摸屏上可以设置并监控当前的运行参数袁并控制反应的启动与停止袁触摸屏的用户操作界面如图 5 所示遥 下位机是一台安装有组态王软件的 PC 机袁主要负责隶属数据的记录与显示袁下位机的用户操作界面如图 6 所示遥图 5触摸屏的用户操作界面图 6下位机的用户操作界面4312023 年化 工 自 动 化 及 仪 表4.2迭代学习控制实验结果三钙中和过程的迭代学习控制中试实验所用的柠檬酸发酵液和碳酸钙原料皆直接取自生产线袁工艺过程与实际生产过程保持一致遥 终点pH 的设定值根据工艺要求设定为 5.10袁 迭代初始的停止 pH 值设定为 4.75袁 控制算法的学习律设定为 0.5遥 首先保持柠檬酸发酵液的酸度为生产中出现的标准柠檬酸袁对停止 pH 点进行迭代袁实验结果见表 1尧图 7渊图中红色虚线为终点 pH的设定值袁蓝色虚线为参考酸液的初始 pH 值曰由于记录数据的缺失袁图 7b 中的实时 pH 值变化只展示实验 3 与实验 5 两个批次冤遥注院pH 误差是终点 pH 的设定值与实际终点 pH 的差值遥表 1迭代学习控制实验结果实验编号1235发酵液酸度4.434.554.604.60pH 初始值2.702.642.652.6844.602.68停止 pH 点4.754.804.904.954.97终点 pHpH 误差5.010.094.910.194.960.145.14-0.045.080.02结合表 1尧 图 7 所示的实验结果与实时 pH变化可以看出袁以 4.95 作为停止 pH 点可以取得较好的控制结果遥 因此袁保持该停止 pH 点不变袁改变柠檬酸发酵液的酸度以模拟生产中可能出现的原料变化情况袁 从而验证该停止点的有效性袁实验结果见表 2尧图 8遥图 7迭代学习控制实验结果与实时 pH 变化表 2停止 pH 点验证实验结果实验编号567发酵液酸度4.603.305.98pH 初始值2.682.872.4286.082.21停止 pH 点4.954.954.954.95终点 pHpH 误差5.080.025.100.005.14-0.045.060.04432第 50 卷第 4 期化 工 自 动 化 及 仪 表实验编号发酵液酸度pH 初始值停止 pH 点终点 pHpH 误差95.282.564.955.060.04103.622.694.955.17-0.07113.002.884.955.16-0.06122.582.914.955.13-0.03上述实验结果表明袁迭代学习控制算法能够满足三钙中和过程反应终点 pH 的稳定控制袁并在反应原料变化较大时仍能保持良好的控制效果遥 进一步分析实验结果袁加料时长与反应时长合适袁生产的柠檬酸钙固体沉淀品质优异袁各方面参数皆能够满足三钙中和过程的工艺要求遥5结束语为了实现三钙中和过程的自动控制袁针对所遇到的问题与控制难点袁开发了一套以迭代学习控制算法为基础的控制策略遥 中试控制实验平台上的实验结果表明袁 迭代学习控制策略切实有效袁控制效果优秀袁能够在实际生产过程中大范围推广应用遥参考文献咱1暂DHILLON G S袁BRAR S K袁VERMA M袁et al.Recentadvances in citric acid bio鄄production and recovery咱J暂.Food and Bioprocess Technology袁2011袁4 渊4冤院505-529.咱2暂CIRIMINNA R袁MENEGUZZO F袁DELISI R袁et al.Ci鄄lric acid院Emerging applications of key biotechnologyindustrialproduct咱J暂.ChemistryCentralJournal袁2017袁11渊1冤.DOI:10.1186/s13065鄄017鄄0251鄄y.咱3暂PAZOUKI M袁PANDA T.Recovery of citric acid要Areview咱J暂.Bioprocess Engineering袁1998袁19渊6冤院435-439.咱4暂BRISTOW D A袁THARAYIL M袁ALLEYNE A G.Asurvey of iterative learning control 咱J暂.IEEE ControlSystems Magazine袁2006袁26渊3冤院96-114.咱5暂AHN H S袁CHEN Y Q袁MOORE K L.Iterative learningcontrol院Briefsurveyandcategorization 咱J暂.IEEETransactions on Systems袁Man袁and Cybernetics袁Part C渊Applications and Reviews冤袁2007袁37渊6冤院1099-1121.咱6暂孙明轩袁黄宝健.迭代学习控制咱M暂.北京院国防工业出版社袁1999.渊收稿日期院2022-11-19袁修回日期院2023-05-27冤渊下转第 458 页冤渊续表 2冤图 8停止 pH 点验证实验结果与实时 pH 变化4332023 年化 工 自 动 化 及 仪 表Control of Tricalcium Neutralization Process Based onIterative Learning Strategy in Citric RecoveryPEI Sheng袁 ZHAO Zhong鄄gai袁 LIU Fei渊MOE Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry袁 Jiangnan University冤AbstractFor purpose of realizing auto鄄control over the tricalcium neutralization process袁 the mattersbothering this process and the difficulties in the control were analyzed and a control strategy based on itera鄄tive learning was proposed.The experiment on the pilot test platform shows that袁 the iterative learning con鄄trol strategy can successfully realize the stable control over terminal pH in the tricalcium neutralization pro鄄cess袁 all indicators meet control requirements and the auto鄄control of the process can be realized.Key wordsiterative learning control袁 tricalcium neutralization process袁 citric acid recovery袁 pilot testplatform袁 pH control咱6暂KAREEM A F A袁ALI A A H.Robust Stability Controlof Inverted Pendulum Model for Bipedal WalkingRobot咱J暂.Al鄄Nahrain Journal for Engineering Scien鄄ces袁2020袁23渊1冤院81-88.咱7暂YANG G H袁LI H H.Design and Application ofModernControlTheorySimulationExperimentPlatform Based on MATLAB 咱J暂.Open Access LibraryJournal袁2020袁7渊12冤院1-12.咱8暂韩治国袁许锦袁陈能祥.基于Kalman滤波与滑模控制的倒立摆控制器设计 咱J暂.实验室研究与探索袁2021袁40渊6冤院101-105.咱9暂韩治国袁陈能祥袁许锦袁等.基于BP神经网络的倒立摆智能控制研究 咱J暂.实验技术与管理袁2021袁38渊6冤院101-106.咱10暂王鹏飞袁杜忠华袁牛坤袁等.基于改进粒子群算法的倒立摆LQR优化控制咱J暂.计算机仿真袁2021袁38渊2冤院220-224曰272.咱11暂王俊伟袁于新海袁温荣袁等.倒立摆状态观测器的输出反馈控制器研究咱J暂.机床与液压袁2021袁49渊8冤院152-155.咱12暂张新荣袁马杰袁张才斗袁等.基于MATLAB倒立摆可视化建模仿真与控制 咱J暂.计算机工程与设计袁2018袁39渊10冤院3214-3219.咱13暂易磊袁张蓉袁邓春花袁等.基于直线倒立摆的自控实验平台研究咱J暂.实验技术与管理袁2021袁38渊1冤院99-104.渊收稿日期院2022-11-25袁修回日期院2023-05-14冤Optimization and Real鄄time Simulation of InvertedPendulum Control SystemLIU Jia鄄weia袁 SONG Nanb袁 DONG Wen鄄qia袁 CAO Yu鄄boa渊a.College of Information and Control Engineering曰 b.College of Petrochemical Engineering袁Jilin Institute of Chemical Technology冤AbstractThrough taking a linear first鄄order inverted pendulum as the object of study and based on New鄄ton爷s second law of motion袁 the mathematical model of space expression for the inverted pendulum was es鄄tablished and analyzed in inertial coordinate system.On this basis袁 the simulation of inverted pendulumcontrol system based on classical PID controller袁 state feedback controller and the state feedback controllerof full鄄dimensional state observer was designed and implemented袁 including having MATLTB script lan鄄guage based to design a real鄄time simulation experiment platform for the inverted pendulum.Operating re鄄sult indicates that袁 the state feedback controller of the optimized full鄄dimensional state observer has bettercontrol effect.The simulation results are in good agreement with the actual equipment running stateKey wordsfirst鄄order inverted pendulum袁 full鄄dimensional state observer袁 state feedback controller袁 PIDcontroller袁 scripting袁 real鄄time simulation渊上接第 433 页冤458