摘要
本发明公开了一种超临界流体分离萃取控制方法,属于计算机辅助分离工艺技术领域;应用于下述结构的分离萃取设备,分离萃取设备包括萃取罐、分离罐组件、声波导流装置和热交换循环系统;具体分离萃取控制方法如下:采集物料粒度、总量、萃取罐分段温度值、级间压力差参数,构建特征向量;利用神经网络模型预测分离罐组件的温度/压力设定值及萃取时间,所述模型输入包括特征向量和超临界流体密度;根据预测结果调控各级分离罐的温度、压力,并通过声波导流装置优化物料运动路径。本发明通过融合神经网络预测与MPC动态优化,显著提升萃取效率与产物纯度,降低能耗,解决了传统设备因参数滞后导致的控制精度不足问题。