先进控制软件在氨纶聚合过程中的应用

　　引 言

　　模型预测控制(MPC)是目前得到广泛应用的先进控制策略。预测控制具有预测模型、滚动优化、反馈校正等特点，适应复杂工业过程控制的要求。预测函数控制(PFC)是第三代模型预测控制算法，由于具有在线计算量少、对模型精度要求不高、有较强的稳定性和鲁棒性等特点，在工业过程中得到了广泛的应用。

　　氨纶是近年来发展最快的一种合成纤维。它是一种重要的高技术纤维, 具有软硬嵌段的区段结构特征, 性能优异, 越来越多的纺织品都混入适量氨纶以提高其服用性能。聚合过程是氨纶生产中的一个重要环节，聚合过程的好坏对氨纶质量起着决定性的作用。同时由于氨纶生产大多采用间歇方式，若干条生产线同时运行，存在着干扰因素多、非线性严重等问题，常规PID控制难以达到满意的控制效果，从而造成聚合质量不稳定，影响氨纶的质量。

　　因此，针对聚合过程存在的控制难题，应用了浙江中控软件技术有限公司开发的预测函数控制软件APC-PFC建立聚合过程的先进控制系统，并于2006年7月成功投入运行。聚合过程先进控制系统投运后大大减轻了操作人员的工作强度，提高了聚合过程的稳定性，取得了满意的控制效果。

　　氨纶聚合过程工艺和特点

　　氨纶聚合过程是典型的间歇过程，放热反应过程。由于反应釜温度太高，副反应加剧;反应釜温度太低，反应不够完全，因此聚合反应釜温度直接影响聚合质量，需严格按照一定的温度轨迹运行。

　　聚合过程工艺流程如图1所示。若干个聚合反应器同时进行生产，聚合反应温度通过夹套通恒温水时间的时间长短来控制，同时又将经过热交换的夹套冷却水排到公用恒温水槽中。公用恒温水槽温度通过调节蒸汽量的大小来控制。由于循环进入公用恒温水槽的夹套水温度和流量都在不断变化，恒温水槽的温度波动大，恒温水槽温度波动严重影响聚合反应釜温度的控制，最终影响氨纶产品的质量。单纯的PID控制很难综合地考虑这种干扰因素，公用恒温水槽温度控制不好。

　　APC-PFC先进控制软件原理及特点

　　APC-PFC先进控制软件的核心算法是预测函数控制(PFC)。PFC隶属于模型预测控制家族的一种，由法国的J.Richalet等人于1986年提出。与传统的模型预测控制算法不同，PFC注重控制变量的结构形式，将控制输入视为基函数的加权组合，引入误差反馈校正，进行在线优化。由于PFC仍属于模型预测控制的范畴，因此它仍具有模型预测控制的三大原理，即内部模型(预测输出)、滚动优化和反馈校正等三大部分。PFC的各个部分之间的关系可以用图2来描述。由于基函数及其响应均可事先离线计算，在线计算只在于少量线性加权系数的参数优化，因此PFC的在线计算量比一般的模型预测控制算法显著减少。同时PFC的控制变量结构规律明确，比模型算法控制有很大改进，这是PFC的一个优点。