针对药膏生产过程中反应器温度控制的非线性特性，提出了一种由模糊控制算法组成的反应器控制器。药物生产中控制乳膏生产过程中的反应器被认为是控制对象。细介绍了控制器设计。制的实际结果证明了该控制器的有效性和可用性。主题来自某制药公司承担的“奶油反应堆控制系统”项目，该项目由西安工业大学承担。膏的生产是制药公司的药物生产的重要部分之一。去，药品的生产是人工完成的，但是体力劳动的问题是每个人的功能肯定不同，并且会有很大的差异。样，产品质量不能得到合理控制，这将导致大量浪费，例如原材料和劳动力，并严重损害经济和患者。此，旧的生产方法已不再适应市场需求，而现在新的方法正在陆续出现。奶油反应堆控制系统的设计应能够使用计算机控制来实现生产过程的安全性和经济性，并在提高产品质量的基础上实现目标。赢局面。应器的结构框图如图1所示。论文基于“奶油反应容器控制系统”，分析了模糊控制算法，并基于该算法进行设计以满足工艺要求。
油生产。
控制对象的角度来看，“奶油反应器控制系统”是均匀且非绝热的间歇式反应器。于系统本身不是线性的，因此给设计增加了相当大的困难。始的工业级联控制通常在化学工程中广泛使用并取得了一些成果，但也有级联控制带来的问题。用了积分微分比例控制器的初级和次级控制器。分微分比例控制器的参数调试通常需要较长的时间，容易产生共振，并且很难获得生产反应的控制对象的非线性和时变特性。油。糊控制器的结构图如图2所示。于受控变量的影响，奶油生产反应过程的控制过程会受到中间层温度变化的干扰，因此有可能能够控制它。面以保温反应过程为例来说明该控制器的设计：主模糊控制器的设计必须首先确定模糊分区的边界。般而言，当误差E为最大值时，其应在±2摄氏度的范围内。糊量与以前相同。[-6，-5，-4，-3，-2，-1，恒温阀芯0，1，2，3，4，5，6]量化因子的整个宇宙中对七个模糊值进行量化。于系统温度变化缓慢，因此有必要根据观测值确定温度变化率，但是您需要记住该△E±0.5摄氏度的最大值及其模糊可以为负大，负小，这五个值分别为零，正小和正。后在[3，-2，-1，0，1，2，3]的整个域中量化这五个值。化因子传递阀门U位置的模糊量，取大负，中负，小负，零，正7个小，中和正值，然后量化到其整个范围[-4，- 3，-2，-l，0，l，2，3，4]，分别对应于阀门的位置是[10％，20％，30％，40％，50％，60％，70％， 80％，100％]这些量化因素。二步，应根据系统控制的要求选择数量所有权功能。系统的偏差较大时，控制量可以较大且较粗，以这种方式获得的偏差较小且精确。此，模糊量的非线性除法总是以E为例。隶属度函数如图3所示。E的隶属度函数根据该原理进行划分，但模糊量为小一点。三是主要根据系统的输出值和西门子用户手册确定模糊控制规则，总结经验并总结两层模糊控制规则。离反应过程中共有35条模糊控制规则。
个概念的关系不是很大。
四种方法是计算模糊控制查找表，使用Matlab的模糊控制工具包，或使用其他软件计算模糊控制查找表，然后输入计算机。
五是现场校正步骤。以上四个步骤中获得的模糊控制查找表与实际变化之间仍然存在差异。此，人员需要坚持的过程特征和调整系统控制系统，根据实际的查询表满足系统控制要求，从而优化模糊控制规则。成了主控制器的设计，并设计了模糊控制器。控制器的设计类似于主模糊控制器的概念。
为它用于控制中间层的温度，温度范围约为89±2摄氏度，所以如果有波动但波动不大，则影响不会很大。糊控制器的设计步骤与滴灌反应过程的模糊控制器类似，不同之处在于模糊集的数量相对较少，因此模糊控制规则也相对简化，我不再赘述。这里单独讨论。糊控制算法的流程图如图4所示。温反应过程长达两个半小时，而且过程复杂，因此可以看出曲线在图上的这个阶段。于从动反应堆本身的非线性，强耦合和时变特性，模仿人们思维的基于模糊推理的模糊控制方法具有非常针对性的对策。计算机批量控制中，模糊控制算法是一种有效的方法，已在实践中得到证明。
效果图中可以看出，由于模糊控制器并不是消除静态误差的理想选择，因此控制精度需要进一步提高。
如，蒸制过程中的受控温度低；保温过程温度控制系统波动后，无法立即消除控制错误。
此，可以得出结论，模糊控制算法的效率受到锅内真空度和蒸汽质量两个因素的限制，这两个因素也是系统的主要干扰因素。作系统的效果如图5所示。
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