【摘 要】
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不饱和聚酯树脂作为近代塑料工业发展中的一个重要品种,在工业、农业、建筑、交通以及国防工业等领域有广泛的应用,其中反应釜温度控制系统是不饱和聚酯树脂生产过程中的重要组
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不饱和聚酯树脂作为近代塑料工业发展中的一个重要品种,在工业、农业、建筑、交通以及国防工业等领域有广泛的应用,其中反应釜温度控制系统是不饱和聚酯树脂生产过程中的重要组成部分。随着经济的迅猛发展,人们对化工产品的质量有了更高的要求,因此对反应釜的研究也越来越得到人们的关注。在对反应釜的控制中,温度控制是最重要的,它直接影响到釜内的化学反应环境并对其产品质量起到了决定性的作用。目前国内大部分生产线的温度控制系统多采用常规PID控制,但是由于不饱和聚酯在生产过程中具有非线性、大迟延、时变性等特点。常规PID虽然简单易操作,但是在一些复杂工况情况下很难达到理想的控制效果。因此自动化智能控制技术一直是专家和学者普遍关心的问题,其中神经网络具有逼近任意非线性函数的能力,而且结构和学习算法简单明确,通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。本文以辽阳市某厂新建不饱和聚酯树脂生产线项目的反应釜为控制对象,针对现场的实际情况,通过对反应釜工作原理和产品生产工艺特性的学习,详细介绍了本项目温度控制系统的设计过程。本系统选用德国西门子S7-300PLC作为数据采集和控制系统,采用PROFIBUS-DP现场总线技术实现PLC主站和分布式从站之间的通信。控制系统中对反应釜(一酯化釜,酯化缩聚釜)温度的升温阶段采用积分分离PID控制,在恒温阶段采用BP神经网络PID控制。这样当设备自动运行工艺温度曲线过程中控制系统就将神经网络PID控制以及PID控制各自的优势融合起来,使系统输出响应更迅速、降低了超调量而且很好地消除静差。在项目实际试运行状况中效果比较理想,可以应用于工程实践。
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