고차 반복 학습 제어에 기반한 부틸렌-부탄 증류 기둥의 분리 제품 품질 제어

이 논문은 고차 반복 학습 제어(HOILC)에 기반한 부틸렌-부탄 증류 기둥(BBDC)의 제품 품질을 위한 고급 제어 시스템 설계를 제시한다. 다성분 증류 과정은 제품의 품질을 위한 자동 제어 시스템 개발을 위해 의사 이진 증류 프로세스에 적응되었다. 이 가정을 시작으로, 입력-출력 채널 재플로우 유량 – 의사 경량 구성 성분의 농도 및 바닥 제품 유량 – 의사 중량 구성 성분의 농도에 대한 과정의 동적 모델이 얻어졌다. 제품 품질의 제어 정확성을 향상시키기 위해, 본 논문은 부텐-부탄 증류 타워의 제품 품질 제어 시스템의 정확성을 최적화하기 위해 고차 반복 학습 알고리즘을 채택한다. 기존의 반복 학습과 비교했을 때, 고차 반복 학습 알고리즘은 더 많은 자유도를 포함하여 알고리즘 성능을 상당히 개선하고 수렴 과정을 가속화하며 필요 배치 수를 줄이고 궁극적으로 트레이 수를 줄이고 효율성을 향상시키는 목표를 달성한다. Simulink에서 부텐-부탄 증류 기둥의 제품 품질 제어 시스템의 시뮬레이션 및 모델링과 MATLAB 코딩 및 Simulink를 통한 검증은 고차 ILC가 이 유형의 증류 기둥을 위한 제품 품질 제어 시스템의 성능과 비용을 효과적으로 개선함을 보여주었다.