基于遺傳算法的天然氣液化工藝PID控制器參數(shù)整定與優(yōu)化

劉淼兒，單衛(wèi)光，朱建魯，劉金華，李恩道

（1.中海石油氣電集團(tuán)有限責(zé)任公司，北京 100028；2.中國(guó)市政工程華北設(shè)計(jì)研究總院有限公司合肥分公司，安徽 合肥 230061；3.中國(guó)石油大學(xué)（華東） 儲(chǔ)運(yùn)與建筑工程學(xué)院，山東 青島 266580）

天然氣工業(yè)因其清潔、高效和安全等特點(diǎn)在近幾十年得到快速發(fā)展，開發(fā)、利用天然氣已成為許多國(guó)家實(shí)施能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和可持續(xù)發(fā)展的重點(diǎn)戰(zhàn)略。在近年來(lái)提出的“碳中和”目標(biāo)下，天然氣的優(yōu)勢(shì)尤為突出。天然氣液化技術(shù)是液化天然氣（LNG）產(chǎn)業(yè)鏈的重要環(huán)節(jié)，其能耗和控制對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈的影響巨大，從液化工藝優(yōu)化、液化裝置設(shè)計(jì)與改進(jìn)等多方面提高我國(guó)天然氣領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)十分必要。而天然氣液化工藝是一個(gè)多參數(shù)耦合的非線性復(fù)雜系統(tǒng)，操作運(yùn)行的穩(wěn)定性對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量至關(guān)重要，因此需要在天然氣液化工藝中設(shè)置一系列的比例、積分、微分（PID）控制器。

PID控制器逐漸趨向于智能化、自適應(yīng)化和最優(yōu)化，目前針對(duì)PID控制器的參數(shù)整定的主要方法有理論計(jì)算整定、工程整定和智能控制[1]。許多學(xué)者[2-4]在LNG工業(yè)中采用PID控制器控制溫度和壓力，以改善過(guò)程的不穩(wěn)定性。作為如今工業(yè)過(guò)程中應(yīng)用最廣泛的控制器，PID控制器仍存在一些待改進(jìn)的問(wèn)題，其中最主要的問(wèn)題是參數(shù)整定[5-6]，即確定PID控制器中各環(huán)節(jié)作用的強(qiáng)弱，如比例參數(shù)、積分參數(shù)和PID參數(shù)的大小，使其在組合后對(duì)具體過(guò)程有最好的控制效果。

傳統(tǒng)PID參數(shù)整定通常采取試湊法與經(jīng)驗(yàn)公式相結(jié)合的方式，這種參數(shù)整定方法應(yīng)用于線性控制系統(tǒng)時(shí)表現(xiàn)較好，但是在非線性系統(tǒng)控制中的表現(xiàn)不盡人意。在天然氣液化工藝中，天然氣節(jié)流閥的控制器調(diào)節(jié)就存在控制參數(shù)整定困難的問(wèn)題。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與智能算法的發(fā)展，人們開始將遺傳算法與PID控制聯(lián)系起來(lái)[7]，遺傳算法具備良好的全局尋優(yōu)能力，且利用遺傳算法進(jìn)行問(wèn)題優(yōu)化時(shí)，僅用適應(yīng)度函數(shù)來(lái)評(píng)估個(gè)體就可以完成優(yōu)化過(guò)程[8-10]。利用遺傳算法的優(yōu)化作用進(jìn)行天然氣液化動(dòng)態(tài)模型的PID參數(shù)整定，目的是尋找PID控制器在具體工作環(huán)境下的最佳參數(shù)設(shè)置，改進(jìn)控制效果。

本文在天然氣液化工藝動(dòng)態(tài)模擬的基礎(chǔ)上，結(jié)合遺傳算法，主要對(duì)節(jié)流溫度串級(jí)控制、壓縮機(jī)壓力控制、分離器液位控制等關(guān)鍵控制器的PID參數(shù)進(jìn)行整定和優(yōu)化，目的是尋找PID控制器在具體工作環(huán)境下的最佳參數(shù)設(shè)置，改進(jìn)控制效果。

1 遺傳算法優(yōu)化PID控制器參數(shù)的方法

1.1 參數(shù)整定流程建立

結(jié)合已有研究[11-12]，利用遺傳算法優(yōu)化進(jìn)行PID控制器參數(shù)整定的流程如圖1所示。其主要流程為：首先采用流程模擬軟件和遺傳算法工具箱聯(lián)合的方式，實(shí)現(xiàn)天然氣液化工藝中PID控制器的參數(shù)整定，建立液化工藝的動(dòng)態(tài)模型，便于接下來(lái)進(jìn)行不同PID參數(shù)下的動(dòng)態(tài)模擬；其次建立模擬軟件與Matlab連接，采用軟件的組件對(duì)象模型（COM）接口進(jìn)行調(diào)用，利用專用函數(shù)抓取工藝流程參數(shù)的數(shù)據(jù)，在天然氣液化動(dòng)態(tài)模型PID參數(shù)的優(yōu)化中，將抓取動(dòng)態(tài)模型從加入干擾至恢復(fù)穩(wěn)定過(guò)程中的控制變量誤差積分值作為適應(yīng)度函數(shù)，并進(jìn)行接下來(lái)的選擇、交叉和變異等遺傳操作；最后建立遺傳算法。

圖1 遺傳算法優(yōu)化PID控制器參數(shù)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程Fig.1 Realization process of optimizing PID controller parameters by genetic algorithm

1.2 適應(yīng)度函數(shù)的確定

利用遺傳算法進(jìn)行具體問(wèn)題的優(yōu)化時(shí)，適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)是最為關(guān)鍵的一環(huán)。優(yōu)化PID控制器參數(shù)的目的是提高動(dòng)態(tài)模型受到干擾后恢復(fù)穩(wěn)定的能力，因此適宜的溫度、壓力和液位比例、積分和微分參數(shù)組合應(yīng)使系統(tǒng)在受到外界干擾后，系統(tǒng)震蕩幅度較小、恢復(fù)穩(wěn)定更迅速。因此，本文采用控制變量的誤差對(duì)時(shí)間的積分值作為評(píng)判個(gè)體好壞的適應(yīng)度函數(shù)[13]，如式(1)所示。

式中，t1為系統(tǒng)加入擾動(dòng)時(shí)的時(shí)間，min；t2為系統(tǒng)恢復(fù)至穩(wěn)定時(shí)的時(shí)間，min；e(t)為被控變量當(dāng)前值與設(shè)定值間的誤差；t為當(dāng)前時(shí)間，min。

偏差（E）的計(jì)算如式(2)所示。

式中，Bpv為測(cè)量值；Bsp為給定值。

在遺傳算法的優(yōu)化中，個(gè)體的適應(yīng)度值越小，代表其對(duì)應(yīng)的控制器參數(shù)的控制效果越好，適應(yīng)度值小的個(gè)體將以更大的概率遺傳到下一代[14]。

1.3 約束條件和懲罰函數(shù)的確定

為了確定個(gè)體的適應(yīng)度值，需要向天然氣液化工藝動(dòng)態(tài)模型中加入干擾并展開動(dòng)態(tài)模擬。在遺傳算法的優(yōu)化過(guò)程中，難免會(huì)產(chǎn)生控制效果較差的參數(shù)組合。當(dāng)控制器的參數(shù)取值不當(dāng)時(shí)，動(dòng)態(tài)模擬有可能出現(xiàn)提前停止的情況，此時(shí)動(dòng)態(tài)模擬中的積分器也將提前停止工作。因此，將動(dòng)態(tài)模擬中積分器的停止時(shí)間作為約束。若動(dòng)態(tài)模擬積分器的停止時(shí)間小于規(guī)定值，則對(duì)該P(yáng)ID控制器參數(shù)對(duì)應(yīng)的種群個(gè)體進(jìn)行懲罰。

在HYSYS的動(dòng)態(tài)模擬中，當(dāng)控制器參數(shù)選擇不合理導(dǎo)致控制變量出現(xiàn)發(fā)散時(shí)，積分器可能提前停止工作，無(wú)法得到完整的控制變量響應(yīng)曲線，因此將tend≥ 300 min作為約束條件。當(dāng)不滿足約束條件時(shí)，懲罰函數(shù)如式(3)所示。

2 液化裝置及數(shù)學(xué)模型

2.1 液化裝置介紹

混合制冷劑液化裝置和流程如圖2所示，包括制冷劑循環(huán)和原料氣流程。在本工藝系統(tǒng)中，可以采用對(duì)節(jié)流溫度串級(jí)控制、壓縮機(jī)壓力控制和分離器液位控制的控制方式，但是這些控制方式針對(duì)不同的適用條件和環(huán)境，當(dāng)需要改變控制的設(shè)定值來(lái)對(duì)工藝系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)節(jié)時(shí)，控制的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度對(duì)整個(gè)液化工藝有重大影響，所以需要對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)仿真[15-19]。

圖2 混合制冷劑液化裝置和流程Fig.2 Liquefaction devices and flow of mixed refrigerant

預(yù)冷循環(huán)中，預(yù)冷制冷劑先進(jìn)入入口緩沖罐，經(jīng)兩級(jí)壓縮后進(jìn)入出口緩沖罐，冷卻后形成氣液兩相，均進(jìn)入預(yù)冷換熱器1中。液相的預(yù)冷制冷劑經(jīng)過(guò)預(yù)冷換熱器1冷卻，節(jié)流后與回流的氣相預(yù)冷制冷劑共同回流進(jìn)入預(yù)冷換熱器1中，作為冷源提供冷量。深冷循環(huán)中，深冷制冷劑先進(jìn)入入口緩沖罐，經(jīng)兩級(jí)壓縮后依次經(jīng)過(guò)預(yù)冷換熱器1和預(yù)冷換熱器2，經(jīng)預(yù)冷換熱器2的深冷制冷劑經(jīng)過(guò)氣液分離器分為氣液兩相。液相的深冷制冷劑經(jīng)過(guò)深冷換熱器1冷卻，節(jié)流后與回流的氣相深冷制冷劑共同回流進(jìn)入深冷換熱器1中，作為冷源提供冷量。原料氣流程中，原料氣依次經(jīng)過(guò)預(yù)冷換熱器1、預(yù)冷換熱器2和深冷換熱器1、深冷換熱器2，被降溫、液化和過(guò)冷形成LNG。

液化裝置的主要控制方案包括：壓縮機(jī)控制、冷劑節(jié)流控制和LNG節(jié)流控制。壓縮機(jī)控制為壓縮機(jī)入口壓力調(diào)節(jié)，通過(guò)調(diào)節(jié)壓縮機(jī)旁通回流管線上的氣動(dòng)閥，調(diào)節(jié)壓縮機(jī)入口壓力，當(dāng)入口壓力過(guò)高時(shí)調(diào)小氣動(dòng)閥開度，壓力下降，當(dāng)入口壓力過(guò)低時(shí)增大氣動(dòng)閥開度，壓力升高。冷劑節(jié)流控制包括：（1）預(yù)冷冷劑一級(jí)節(jié)流，預(yù)冷壓縮機(jī)后緩沖罐液位聯(lián)鎖控制，以預(yù)冷冷劑出換熱器溫度為主環(huán)，一級(jí)節(jié)流前流量為副環(huán)的串級(jí)控制；（2）預(yù)冷冷劑二級(jí)節(jié)流，以預(yù)冷冷劑二級(jí)節(jié)流前溫度為主環(huán)，二級(jí)節(jié)流前流量為副環(huán)的串級(jí)控制；（3）深冷冷劑一級(jí)節(jié)流，以深冷分離器液位為主環(huán)，一級(jí)節(jié)流前流量為副環(huán)的串級(jí)控制；（4）深冷冷劑二級(jí)節(jié)流，以二級(jí)節(jié)流前溫度為主環(huán)，二級(jí)節(jié)流前流量為副環(huán)的串級(jí)控制。LNG節(jié)流控制以節(jié)流前溫度為主環(huán)，進(jìn)冷箱原料氣流量為副環(huán)的串級(jí)控制。

2.2 數(shù)學(xué)模型建立

壓縮機(jī)是石油、天然氣加工等化工行業(yè)中的重要設(shè)備，用于提高氣相物流的壓力，適用于處理量較大和壓縮比較低的場(chǎng)景。相對(duì)于液化流程中其他設(shè)備，如換熱器、儲(chǔ)罐等，壓縮機(jī)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)比較迅速，因此可以按照穩(wěn)態(tài)模型來(lái)近似處理來(lái)簡(jiǎn)化壓縮機(jī)模型。天然氣液化流程中，節(jié)流過(guò)程與外界的換熱可以忽略不計(jì)。將板翅式換熱器的動(dòng)態(tài)模型簡(jiǎn)化為一維模型：流體在垂直于流動(dòng)方向的性質(zhì)均勻，每股流道內(nèi)的換熱系數(shù)不變，流道內(nèi)的壓降為流量的函數(shù)，兩相流動(dòng)過(guò)程中，氣、液的流速相同，忽略換熱器的熱損失，忽略流體以及換熱器隔板的縱向?qū)?。設(shè)備的數(shù)學(xué)模型如表1所示。

表1 設(shè)備數(shù)學(xué)模型Table 1 Mathematical models of equipment

3 天然氣液化工藝PID控制器參數(shù)優(yōu)化

3.1 LNG節(jié)流溫度的串級(jí)控制分析

在天然氣液化工藝中，為了保證LNG的流量，采用串級(jí)控制方案調(diào)節(jié)節(jié)流前的天然氣溫度，該處的串級(jí)控制包括流量控制器和溫度控制器。其中，LNG溫度控制作為串級(jí)控制器的主環(huán)，原料氣的流量控制作為串級(jí)控制的副環(huán)。溫度控制器對(duì)節(jié)流前天然氣的溫度進(jìn)行檢測(cè)，然后對(duì)流量控制器的設(shè)定值進(jìn)行調(diào)節(jié)，從而改變?cè)蠚獾牧髁?，兩個(gè)控制器的共同作用使節(jié)流前的天然氣溫度保持穩(wěn)定。天然氣節(jié)流溫度串級(jí)控制動(dòng)態(tài)模擬如圖2所示，為了對(duì)比PID控制器在經(jīng)驗(yàn)整定與遺傳算法優(yōu)化整定下的控制效果，在穩(wěn)定運(yùn)行的天然氣節(jié)流溫度串級(jí)控制動(dòng)態(tài)模型中加入原料氣壓力擾動(dòng)，記錄動(dòng)態(tài)模型在不同控制器參數(shù)下的控制效果。動(dòng)態(tài)模型穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，原料氣壓力為3900 kPa，節(jié)流前的天然氣溫度穩(wěn)定在設(shè)定值-157.6 ℃。動(dòng)態(tài)模擬開始后，原料氣的壓力隨時(shí)間作正弦波動(dòng)，如式(4)所示。

設(shè)置優(yōu)化變量及其上、下限，天然氣節(jié)流溫度串級(jí)控制中有溫度和流量?jī)蓚€(gè)控制器，在HYSYS的動(dòng)態(tài)模擬中，天然氣節(jié)流溫度的控制效果主要取決于控制器的增益和積分時(shí)間常數(shù)，而微分時(shí)間常數(shù)的加入不能有效改善控制效果。因此，本文分別將溫度控制器和流量控制器的增益和積分時(shí)間常數(shù)作為優(yōu)化變量，并利用遺傳算法尋優(yōu)，變量的優(yōu)化范圍如表2所示。

表2 變量的優(yōu)化范圍Table 2 Optimization range of variables

使用式(1)作為適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化求解，遺傳算法優(yōu)化迭代曲線如圖3(a)所示。優(yōu)化進(jìn)行到第118代時(shí)結(jié)束，得出最優(yōu)個(gè)體對(duì)應(yīng)的變量值。根據(jù)優(yōu)化結(jié)果設(shè)置控制器參數(shù)，進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬，并與經(jīng)驗(yàn)整定的參數(shù)進(jìn)行控制效果對(duì)比，結(jié)果如圖3(b)所示。

圖3 LNG節(jié)流溫度的串級(jí)控制結(jié)果Fig.3 Cascade control results of LNG throttling temperature

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)整定和遺傳算法優(yōu)化整定得到的LNG節(jié)流溫度串級(jí)控制的控制器參數(shù)以及在動(dòng)態(tài)模型恢復(fù)穩(wěn)定的過(guò)程中，兩種控制器參數(shù)對(duì)應(yīng)的節(jié)流溫度誤差積分值如表3所示。改變?cè)蠚獾膲毫螅捎趽Q熱過(guò)程的影響，節(jié)流前的天然氣溫度滯后約8 min開始升高。天然氣節(jié)流溫度控制動(dòng)態(tài)模型的PID控制器參數(shù)在進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化后，溫度控制過(guò)程累計(jì)誤差降低了17.7%，控制效果得到了改善。

表3 不同方法下的控制器及溫度誤差積分參數(shù)Table 3 Controller and temperature error integral parameters under different methods

3.2 壓縮機(jī)出口壓力控制分析

二級(jí)壓縮機(jī)出口壓力控制動(dòng)態(tài)模擬如圖2所示，壓力控制器通過(guò)控制節(jié)流閥的開度來(lái)調(diào)節(jié)氣相制冷劑的回流流量，從而調(diào)節(jié)二級(jí)壓縮機(jī)的出口壓力。為了對(duì)比PID控制器在經(jīng)驗(yàn)整定與遺傳算法優(yōu)化整定的控制效果，展開動(dòng)態(tài)模擬對(duì)比，將進(jìn)氣緩沖罐入口的混合制冷劑壓力作為擾動(dòng)，記錄動(dòng)態(tài)模型在不同控制器參數(shù)下的壓力控制效果。其中，進(jìn)氣緩沖罐入口的混合制冷劑壓力隨時(shí)間作正弦波動(dòng)，如式(5)所示。未加入擾動(dòng)前，進(jìn)氣緩沖罐入口的冷劑的壓力為950 kPa，二級(jí)壓縮機(jī)的出口壓力穩(wěn)定在設(shè)定值 1700 kPa。

在壓縮機(jī)出口壓力控制的HYSYS動(dòng)態(tài)模擬中，壓縮機(jī)出口壓力的控制滯后性很小，控制效果主要取決于控制器的增益和積分時(shí)間常數(shù)，因此，將壓力控制器增益（X5，上限和下限分別為5.000000和0.000000）和積分時(shí)間常數(shù)（X6，上限和下限分別為5.000000 s和 0.100000 s）作為優(yōu)化變量。使用式(1)作為適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化求解，得到的迭代曲線如圖4(a)所示。經(jīng)遺傳算法優(yōu)化迭代到第117代時(shí)，得到了最優(yōu)個(gè)體，其代表的控制器參數(shù)具有在設(shè)定擾動(dòng)下的最佳壓縮機(jī)出口壓力控制效果，兩種方法對(duì)控制器參數(shù)的控制效果對(duì)比如圖4(b)所示。

圖4 壓縮機(jī)出口壓力控制結(jié)果Fig.4 Control results of compressor outlet pressure

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)整定和遺傳算法優(yōu)化整定得到的二級(jí)壓縮機(jī)出口壓力控制器參數(shù)以及壓力控制過(guò)程中，兩種控制器參數(shù)整定方案對(duì)應(yīng)的壓力誤差積分值如表4所示。二級(jí)壓縮機(jī)出口壓力控制動(dòng)態(tài)模型的PID控制器參數(shù)在進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化后，壓力控制累計(jì)誤差降低了71.4%，控制效果得到了改善。

表4 不同方法下的控制器及壓力誤差積分參數(shù)Table 4 Controller and pressure error integral parameters under different methods

3.3 混合制冷劑液位控制分析

混合制冷劑液位控制動(dòng)態(tài)模擬如圖2所示，液位控制器檢測(cè)分離器中的液位，通過(guò)調(diào)節(jié)液相制冷劑回路中的節(jié)流閥開度來(lái)調(diào)節(jié)液相制冷劑的流量，從而使分離器中的液位穩(wěn)定在設(shè)定液位上。為了對(duì)比PID控制器在經(jīng)驗(yàn)整定與遺傳算法優(yōu)化整定下的控制效果，展開動(dòng)態(tài)模擬對(duì)比，將分離器入口的混合制冷劑壓力作為擾動(dòng)，記錄動(dòng)態(tài)模型在不同控制器參數(shù)下的壓力控制效果。其中，分離器入口的混合制冷劑壓力隨時(shí)間作正弦波動(dòng)，如式(7)所示，未加入擾動(dòng)前，分離器入口的混合制冷劑壓力為2000 kPa，分離器中的液位穩(wěn)定在設(shè)定值的50%。在HYSYS的動(dòng)態(tài)模擬中，分離器液位控制的控制效果主要取決于液位控制器的增益和積分時(shí)間常數(shù)，因此，將液位控制器的增益（X7，上限和下限分別為10.000000和 1.000000）和積分時(shí)間常數(shù)（X8，上限和下限分別為 100.000000 s和 1.000000 s）作為優(yōu)化變量，進(jìn)行遺傳算法尋優(yōu)。

使用式(1)作為適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化求解，得到的迭代曲線如圖5(a)所示。經(jīng)遺傳算法優(yōu)化迭代到第105代時(shí)，得到了最優(yōu)個(gè)體，對(duì)應(yīng)的最優(yōu)變量值即為遺傳算法優(yōu)化后的增益與積分時(shí)間常數(shù)。對(duì)比兩種參數(shù)，展開動(dòng)態(tài)模擬，兩種控制器參數(shù)整定方案對(duì)應(yīng)的液位控制效果如圖5(b)所示。

圖5 混合制冷劑液位控制結(jié)果Fig.5 Control results of mixed refrigerant liquid level

經(jīng)驗(yàn)整定和遺傳算法優(yōu)化整定下的分離器液位控制器參數(shù)設(shè)置以及在液位控制動(dòng)態(tài)模型恢復(fù)穩(wěn)定的過(guò)程中，兩種控制器參數(shù)對(duì)應(yīng)的液位誤差積分值如表5所示。相對(duì)于經(jīng)驗(yàn)整定，通過(guò)遺傳算法優(yōu)化得到的控制器參數(shù)改進(jìn)了分離器液位控制的控制效果?；旌现评鋭┮何豢刂苿?dòng)態(tài)模型的PID控制器參數(shù)在進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化后，液位控制累計(jì)誤差降低了92.9%，控制效果得到了改善。

表5 不同方法下的控制器及液位誤差積分參數(shù)Table 5 Controller and liquid level error integral parameters under different methods

4 結(jié)論

本文針對(duì)天然氣液化工藝控制問(wèn)題，建立了液化裝置與數(shù)學(xué)模型，將動(dòng)態(tài)模擬中積分器的停止時(shí)間作為約束，以累計(jì)誤差作為目標(biāo)，對(duì)基于遺傳算法理論的PID控制器參數(shù)整定的方法進(jìn)行了研究，得到以下結(jié)論。

（1）采用串級(jí)控制方案調(diào)節(jié)節(jié)流前的溫度，利用遺傳算法進(jìn)行了天然氣節(jié)流溫度控制，優(yōu)化整定積分時(shí)間常數(shù)和溫度控制器增益，優(yōu)化后的結(jié)果分別為 11.990380 s和 908.078200 ，溫度控制過(guò)程累計(jì)誤差降低了17.7%。

（2）對(duì)壓縮機(jī)出口壓力分析，將進(jìn)氣緩沖罐入口的混合制冷劑壓力作為擾動(dòng)，利用遺傳算法優(yōu)化整定積分時(shí)間常數(shù)和壓力控制器增益，優(yōu)化后的結(jié)果分別為0.100461 s和4.982500，與經(jīng)驗(yàn)整定方法控制效果相比，壓縮機(jī)出口壓力累計(jì)誤差降低了71.4%。

（3）對(duì)混合制冷劑液位控制分析，將分離器入口的混合制冷劑壓力作為擾動(dòng)，利用遺傳算法優(yōu)化整定積分時(shí)間常數(shù)和液位控制器增益，優(yōu)化后的結(jié)果分別為1.031654 s和9.998923，與經(jīng)驗(yàn)整定方法控制效果相比，優(yōu)化后混合制冷劑液位控制累計(jì)誤差降低了92.9%。

本文的研究方法可以為實(shí)際天然氣液化裝置的穩(wěn)定運(yùn)行提供指導(dǎo)，提高控制精度、縮短穩(wěn)定時(shí)間，同時(shí)在設(shè)計(jì)階段，通過(guò)天然氣液化工藝的動(dòng)態(tài)仿真，開展不同工況的運(yùn)行校核，可提前模擬并預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的可靠性，為設(shè)計(jì)參數(shù)選擇和余量確定提供依據(jù)。