近几十年随着电子信息技术和计算机技术的飞速发展,自动化控制技术也得到了快速的进步。在化工领域中经常会使用到搅拌罐设备,为实现更高的生产目标,工厂需要不断提高搅拌罐设备的生产效率。具体而言,搅拌罐在配制试剂时应确保罐内溶液浓度快速到达到预期值,并且搅拌罐内溶液的实际液位高度不能高于预设液位警戒线。这些目标全部基于搅拌罐的控制算法来实现。传统控制算法存在求解速率低且容易受到外界扰动干扰等缺点,进一步地,配有传统控制算法的搅拌罐生产效率较低,且准确率易受外界扰动波动。因此,设计一种新的搅拌罐控制算法成为化工领域中急需解决的问题。本文主要进行了基于神经动力学的搅拌罐快速控制和降扰动算法研究。该算法能够极大地提高搅拌罐所制试剂的生产速率,使得混合溶液的浓度误差能够快速收敛到零。具体而言,搅拌罐输出溶液浓度能够在很短的时间内近似等于期望浓度,且罐内溶液液位变化轨迹能迅速趋近于期望轨迹。除此之外,搅拌罐在实际作业过程中,可能会受到外界扰动的干扰。比如,原料试剂进出口出现局部堵塞,搅拌罐出现大幅度晃动等。这些外界扰动极有可能会造成搅拌罐最终配制试剂失败,造成化工资源浪费。为了弥补现存搅拌罐控制算法的不足,本文基于神经动力学对现有的搅拌罐控制算法进行了改进。解决扰动问题也必然会消耗额外的运算时间,进而降低搅拌罐的实际生产效率。与使用现存控制算法的搅拌罐相比,使用本文所提控制算法的搅拌罐具有更短的响应时间以及良好的降扰动能力。本文的主要研究工作和创新性内容如下:1.提出基于神经动力学的搅拌罐快速控制算法。该控制算法比现有的控制算法具有更快的响应速度。我们在神经动力学模型的基础上,给出了搅拌罐快速控制算法的设计步骤,所提算法能针对搅拌罐的原料输入量进行有效控制。之后,对配置有该快速控制算法的搅拌罐系统的快速响应性能进行了理论分析,并对配备有所提出算法和原控制算法的搅拌罐进行了对比仿真实验。实验结果验证了理论分析的正确性,进一步证实了快速控制算法的快速性。2.搅拌罐在现场作业时常常会受到扰动的干扰,现有的控制算法不具备降低扰动的能力。因此,当使用传统控制算法的搅拌罐受到外界扰动时,很可能会影响所制试剂相关参数的准确性。因此,为提升搅拌罐的降扰动能力,基于搅拌罐的降扰动算法被提出。我们从理论方面进一步研究了配备有该控制方法的搅拌罐系统的降扰动性能。然后利用计算机进行对比仿真实验,通过仿真实验最终验证所提控制方法具有降扰动的实际意义。3.基于神经动力学的搅拌罐快速控制和降扰动算法被提出。该控制算法考虑了搅拌罐在实际工作中遇到的扰动问题以及在处理扰动问题时所产生的时延问题。与现有算法相比,所提控制算法具有较好的快速响应性能和降噪声能力。从理论的角度对含有该控制算法的搅拌罐所制溶液参数误差收敛性能和降噪声性能进行分析。随后,通过计算机进行仿真实验,实验结果验证了该控制算法具有优越性。