一、研究背景与意义

1.1 行业背景

      气体分离技术作为化工、能源、环保等领域的核心支撑技术，广泛应用于天然气提纯、工业尾气回收、医用气体制备等关键场景。传统单通道气体分离系统存在处理效率低、适应性差等问题，难以满足复杂工业场景下“多组分、高纯度、高稳定性”的分离需求。多通道管式气体分离系统通过并行设置多个分离单元，可显著提升气体处理量，但同时也带来了系统耦合性强、工况波动响应复杂等控制难题。

      阵列传感技术凭借其“多维度、高精度、实时性”的优势，能够同步采集系统内温度、压力、组分浓度等多源参数，为多通道系统的精准控制提供数据支撑。将阵列传感与智能控制算法相结合，实现多通道管式气体分离系统的自适应调节，已成为推动气体分离技术向高效化、智能化发展的关键方向。

1.2 研究意义

       从理论层面来看，本研究建立阵列传感数据与多通道分离过程的耦合关系模型，突破传统单变量控制的局限性，丰富多输入多输出（MIMO）系统智能控制的理论体系。从工程应用层面讲，研究提出的智能控制策略可有效提升气体分离纯度与系统运行稳定性，降低能耗与运维成本，为多通道管式气体分离设备的工业化推广提供技术保障，对推动能源高效利用与环保产业升级具有重要现实意义。

二、国内外研究现状

2.1 气体分离系统控制技术研究

      目前，气体分离系统的控制多采用PID控制、模糊控制等传统算法。PID控制因其结构简单、易实现的特点，在单通道分离系统中应用广泛，但对于多通道耦合系统，难以解决参数耦合与工况波动带来的控制精度下降问题。模糊控制与神经网络控制等智能算法虽在非线性系统中展现出优势，但现有研究多针对单通道或双通道系统，缺乏对多通道并行运行时“全局优化”与“局部调节”协同机制的深入探索。

2.2 阵列传感技术在工业过程中的应用

      阵列传感技术已在化工反应过程监测、环境污染物检测等领域得到应用。在气体分离领域，现有研究多利用单一传感器采集关键参数，采用阵列传感同步获取多通道内温度场、浓度场分布的研究较少，且缺乏传感数据与分离效率之间的关联建模方法，难以充分发挥多源数据的决策支撑作用。

2.3 研究现状总结与不足

      综上，现有研究存在三大不足：一是多通道分离系统的控制策略未充分考虑通道间耦合特性，全局控制性能不佳；二是阵列传感数据与分离过程的关联模型缺失，数据价值未得到充分挖掘；三是智能控制算法的鲁棒性不足，难以适应复杂工况下的参数波动。本研究针对上述问题，构建“阵列传感-数据融合-智能控制”的完整技术体系。

三、系统总体设计与核心问题

3.1 多通道管式气体分离系统结构

      系统由进气模块、多通道分离模块、阵列传感模块、执行机构与控制单元组成。其中，多通道分离模块包含4-8个并行管式分离单元，每个单元配备独立的流量调节阀与压力传感器；阵列传感模块采用“温度-压力-浓度”三合一传感阵列，在每个分离单元的进气端、中段、出气端分别布置传感节点，实现多维度参数同步采集；控制单元负责数据处理、算法决策与执行机构调控。

3.2 核心科学与工程问题

（1）多源传感数据的融合与降噪问题：阵列传感数据存在噪声干扰与冗余信息，需建立高效的数据预处理模型，提升数据可靠性。（2）多通道耦合特性建模问题：各分离单元的流量、压力等参数相互影响，需量化通道间耦合关系，为解耦控制提供依据。（3）        自适应智能控制策略设计问题：需开发兼具全局优化与局部调节能力的控制算法，应对工况波动与系统参数漂移。（4）控制策略的实时性与稳定性平衡问题：确保算法在复杂计算过程中满足工业控制的实时性要求，同时保证系统长期运行稳定性。

四、关键技术研究

4.1 阵列传感数据预处理与融合技术

4.1.1 数据降噪算法设计

      针对传感数据中的随机噪声与脉冲噪声，提出“小波阈值去噪+卡尔曼滤波”的组合算法。首先利用小波阈值去噪消除高频随机噪声，通过优化阈值函数减少信号失真；再采用卡尔曼滤波对去噪后的数据进行平滑处理，基于系统状态方程预测参数变化趋势，提升数据稳定性。实验表明，该算法的噪声去除率可达92%以上，优于单一去噪算法。

4.1.2 多源数据融合模型

      构建基于改进D-S证据理论的数据融合模型，解决不同类型传感数据的异构性问题。首先对温度、压力、浓度数据进行归一化处理，计算各数据的可信度因子；然后引入冲突系数修正规则，优化证据合成过程，避免传统D-S理论在高冲突数据下的融合偏差；最终输出融合后的系统状态评估结果，为控制决策提供统一数据支撑。

4.2 多通道耦合特性建模

4.2.1 耦合特性分析方法

      通过正交实验法设计工况参数组合，调节各通道进气流量、操作压力等参数，采集对应的出气浓度数据。利用互信息熵计算各通道参数间的关联度，识别主要耦合因素；采用偏最小二乘回归（PLSR）量化耦合强度，构建耦合特性矩阵，明确“某一通道参数变化对其他通道分离效率的影响规律”。

4.2.2 系统数学模型建立

      结合耦合特性分析结果，建立多通道分离系统的状态空间模型。以各通道的进气流量、加热功率为输入量，以出气浓度、系统能耗为输出量，通过系统辨识方法确定模型参数。引入自适应遗忘因子递推最小二乘法（FFRLS）对模型参数进行在线更新，确保模型能够实时跟踪系统工况变化，模型预测误差控制在5%以内。

4.3 智能控制策略设计

4.3.1 分层控制架构构建

      设计“全局优化层-局部调节层”的分层控制架构。全局优化层以“总分离效率最高、总能耗最低”为目标，基于改进粒子群优化（PSO）算法，结合系统数学模型与实时传感数据，优化各通道的目标运行参数（如目标流量、目标压力）；局部调节层采用模糊PID算法，针对每个通道的实际参数与目标参数偏差，实现精准调节，消除通道间耦合干扰。

4.3.2 改进智能算法设计

      针对传统PSO算法易陷入局部最优的问题，引入自适应惯性权重与混沌变异算子，动态调整粒子搜索能力，提升全局优化精度；在模糊PID算法中，采用神经网络优化模糊规则库，通过样本训练自适应调整模糊隶属度函数，解决传统模糊控制规则依赖经验设计的缺陷。通过算法改进，控制策略的响应速度提升30%，超调量降低至5%以下。

4.3.3 鲁棒性补偿机制

      为应对工况突变（如进气组分波动、设备老化），引入滑模变结构控制作为鲁棒性补偿。通过设计滑模面与趋近律，使系统在参数摄动或外部干扰下快速收敛至稳定状态；结合扩张状态观测器（ESO）估计系统不确定性，动态调整控制量，减少滑模控制的抖振现象，确保系统在复杂工况下的稳定性。

五、实验验证与结果分析

5.1 实验平台搭建

       搭建多通道管式气体分离实验平台，以“氮气-氧气”混合气体为分离对象，采用中空纤维膜分离模块，设置6个并行分离通道。阵列传感模块选用高精度温度传感器（精度±0.1℃）、压力传感器（精度±0.01MPa）与红外气体浓度传感器（精度±0.1%），传感数据采样频率设为10Hz。控制单元基于PLC与工业计算机构建，实现算法运行与执行机构控制。

5.2 实验设计与指标

      设计三类实验：（1）稳态性能实验：固定进气组分与流量，对比所提智能控制策略与传统PID控制、单一模糊控制的分离纯度与能耗；（2）动态响应实验：模拟进气浓度阶跃变化（如氧气浓度从21%突变至30%），测试不同控制策略的响应时间与超调量；（3）鲁棒性实验：在系统运行中引入设备参数漂移（如某通道阀门开度偏差），评估控制策略的抗干扰能力。实验评价指标包括分离纯度、系统能耗、响应时间、超调量与稳态误差。

5.3 实验结果与分析

（1）稳态性能：所提策略的氧气分离纯度稳定在99.2%以上，较传统PID控制提升3.5%，系统单位能耗降低12.3%，表明全局优化层有效实现了效率与能耗的平衡。（2）动态响应：在进气浓度突变时，所提策略的响应时间为0.8s，超调量为4.2%，均优于传统控制算法，证明局部调节层的快速调节能力。（3）鲁棒性：当设备参数漂移5%时，所提策略的稳态误差仍控制在1%以内，而传统PID控制的稳态误差超过5%，验证了鲁棒性补偿机制的有效性。

六、结论与展望

6.1 研究结论

      本研究围绕基于阵列传感的多通道管式气体分离系统智能控制问题，完成了以下工作：（1）提出“小波阈值-卡尔曼滤波”组合降噪算法与改进D-S证据理论数据融合模型，有效提升了多源传感数据的可靠性；（2）通过正交实验与系统辨识，建立了多通道耦合特性模型，量化了通道间相互作用规律；（3）设计了“全局优化-局部调节”分层控制架构，结合改进PSO算法、神经网络模糊PID与滑模控制，实现了系统的高效、稳定控制。实验验证表明，所提控制策略在分离纯度、能耗控制与鲁棒性方面均表现优异。

6.2 研究展望

      未来研究可从三方面展开：（1）传感技术升级：引入光纤传感阵列，实现高温、高压恶劣工况下的参数监测，拓展系统应用场景；（2）算法优化：结合深度学习构建端到端的控制模型，进一步提升对复杂非线性系统的控制精度；（3）系统集成：开发基于工业互联网的远程监控平台，实现多台分离设备的协同控制与故障预警，推动智能化升级。

产品展示

      气固体系，通过温度和压力变化实现气体分离和提纯，自动化程度高。