基于模糊PID算法的船舶錨機控制系統(tǒng)設(shè)計

李元貴，付煥森，曹先鋒

（1.泰州學(xué)院 機電工程學(xué)院，泰州 225300；2.泰州三福船舶工程有限公司，泰州 225300）

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，船舶自動化水平也在不斷提高，其中船舶錨機的控制方式也日趨自動化和智能化。目前，船舶錨機控制大都是采用機電液控制方式，速度控制分為有級調(diào)速和無級調(diào)速：有級調(diào)速是指交流雙速和交流3速兩種類型，通過凸輪開關(guān)可以實現(xiàn)電動機的正反轉(zhuǎn)，以及低、中、高3速的控制；無級調(diào)速是指以PLC為控制核心，采用變頻器的速度調(diào)節(jié)器控制速度，實現(xiàn)無級調(diào)速。前者控制方式的特點是控制方式簡單，成本也較低，但是精度比較低，特別是低速特性不理想，機械振動和各種損耗大；后者控制方式的特點是控制方法也簡單，成本較高，但是維護維修工作大幅度降低，上位機的界面操作比較人性化，而且能夠?qū)崟r顯示相關(guān)參數(shù)；采用無級調(diào)速是錨機控制發(fā)展的趨勢。

錨機控制主要是起錨和拋錨，拋錨相對比較簡單，只要電機反轉(zhuǎn)和速度可調(diào)即可，起錨比較復(fù)雜，受力不斷變化，共分為4個過程，每個過程因為受力轉(zhuǎn)矩的不同，環(huán)境改變差異更大，電機的轉(zhuǎn)速也需要相應(yīng)的變化，所以錨機很難建立精確的數(shù)學(xué)模型。對于上述分析的2種方法，無級調(diào)速要優(yōu)于有級調(diào)速。模糊控制是不依賴于系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，結(jié)合常規(guī)PID控制，能夠使錨機根據(jù)不同的環(huán)境迅速改變電機速度，實現(xiàn)錨機的智能化控制[1]。

1 錨機模糊控制

1.1 起錨過程分析

錨機控制主要是起錨工作過程比較復(fù)雜，可分為4個階段，如圖1所示。第1階段，收錨準(zhǔn)備階段，錨機收起躺臥在海底的錨鏈，此過程錨機的負(fù)載轉(zhuǎn)矩基本沒有變化；第2階段，錨機拉動錨鏈逐漸收緊，此時錨機的負(fù)載轉(zhuǎn)矩也慢慢增大；第3階段，錨機拔錨出土，此時錨機的負(fù)載會突然增至最大，此時電機沒有及時調(diào)整最大力矩拖出船錨，一定時間內(nèi)必須切斷電機主電源，否則將會導(dǎo)致電機堵轉(zhuǎn)燒毀；第4階段，錨機收起懸掛在海中的船錨，此時錨機負(fù)載轉(zhuǎn)矩因為船錨出土后突然減為最小，此階段后期負(fù)載轉(zhuǎn)矩變化不大，錨機全部收好船錨后完成全部動作[2]。

圖1 收錨過程示意圖Fig.1 Schematic diagram of closing anchor

收錨過程中，錨機錨鏈上的受力不斷變化，其中第3階段船錨出土?xí)r為最大，根據(jù)圖1可分析得到錨鏈?zhǔn)芰Ψ治鋈鐖D2所示。

1.2 模糊PID控制

圖2 收錨過程受力分析Fig.2 Stress analysis process of closing anchor

從圖2可以發(fā)現(xiàn)，錨機在整個起錨過程中受力是不斷變化的，文獻[3]給出第3階段的最大值計算公式

式中：K是錨鏈與鏈輪、擎鏈器的摩擦系數(shù)；φ是錨鏈在海水中的失重系數(shù)；m為錨質(zhì)量；ρL為錨鏈每米質(zhì)量；h為拋錨深度。錨機的最大功率Ne為

式中：ν是起錨速度；η為錨機機械效率。通過式（1）和式（2），可為選擇電機功率做參考，但船在行駛過程中，環(huán)境是根據(jù)四季不斷變化的，可能在收錨過程中遇到水草等障礙物，也會造成錨機負(fù)載的變化，錨機系統(tǒng)很難建立精確的數(shù)學(xué)模型，所以利用模糊控制和PID控制，根據(jù)不同階段的負(fù)載轉(zhuǎn)矩變化調(diào)整錨機速度。模糊PID控制系統(tǒng)如圖3所示，通過測量轉(zhuǎn)矩Mc，計算給定轉(zhuǎn)矩M和測量轉(zhuǎn)矩Mc的誤差和誤差變化率，進行模糊化、模糊控制規(guī)則得出 ΔKp、ΔKi、ΔKd， 解模糊得出 Kp、Ki、Kd的參數(shù)值，送入PID控制器再至變頻器，從而控制錨機的轉(zhuǎn)速[3-4]。模糊控制過程如圖3所示。

圖3 模糊PID控制系統(tǒng)框圖Fig.3 Block diagram of Fuzzy PID control system

1）模糊化

設(shè)計轉(zhuǎn)矩模糊PID的控制器時，可以利用雙輸入、3輸出模式的Fuzzy控制器結(jié)構(gòu)，輸入量為e（kT）、ec（kT），輸出量為 Kp、Ki、Kd，為了方便描述，定義如下：

式中：T為采樣周期；M（kT）為第 k個轉(zhuǎn)矩給采樣值；eM（kT）為第 k 個轉(zhuǎn)矩誤差輸出采樣；ecM（kT）為第k個轉(zhuǎn)矩誤差變化率輸出采樣；Ze和Zec分別為控制誤差和誤差變化率輸出范圍的數(shù)值。

2）建立數(shù)據(jù)庫

設(shè) e（kT）、ec（kT）的論域定義為 X={-3，-2，-1，0，+1，+2，+3}在論域上取七個量，NL、NM、NS、ZE、PS、PM、PL，對應(yīng)為負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、不變、正小、正中、正大；e（kT）、ec（kT）采用對稱而且均勻分布的高斯三角函數(shù)。

3）規(guī)則庫和模糊推理

規(guī)則庫是根據(jù)專家的經(jīng)驗積累，共有64條規(guī)則。

IF E=NL AND EC=NL，THEN ΔKp=PL，ΔKi=NL，ΔKd=PS

如果負(fù)載轉(zhuǎn)矩的誤差是負(fù)大，并且負(fù)載轉(zhuǎn)矩的誤差變化率是負(fù)大，說明錨機給定的負(fù)載轉(zhuǎn)矩和錨機實際需要的負(fù)載轉(zhuǎn)矩差別較大，所以需要ΔKp參數(shù)為正大，ΔKi參數(shù)為負(fù)大。ΔKp參數(shù)正大表示系統(tǒng)偏離程度嚴(yán)重，急需調(diào)整給定負(fù)載轉(zhuǎn)矩。

IF E=NL AND EC=NS，THEN ΔKp=PL，ΔKi=NM，ΔKd=NL；

IF E=NL AND EC=ZO，THEN ΔKp=PL，ΔKi=NB，ΔKd=PS；

IF E=NL AND EC=NM，THEN ΔKp=PL，ΔKi=NL，ΔKd=NS；

…

4）解模糊

輸出量為 Kp、Ki、Kd，論域、語言變量和 e（kT）、ec（kT）一樣，解模糊一般采用加權(quán)平均解模糊的方法[4-5]，即：

式中：u（kT）為清晰化值；ui（kT）為模糊控制器輸出；μc（ui（kT））為對應(yīng)于 ui（kT）的隸屬度。

通過模糊PID控制，錨機不管在哪個階段，只要比較給定負(fù)載轉(zhuǎn)矩和測量負(fù)載轉(zhuǎn)矩的差值以及差值變化率，就可以得到對應(yīng)的Kp、Ki、Kd的參數(shù)值，而不需要錨機起錨時精確的數(shù)學(xué)模型。

2 硬件設(shè)計

硬件設(shè)計選用三菱PLC控制器，通過編程實現(xiàn)船錨錨機的手動和自動控制；選用施耐德變頻器作為錨機速度調(diào)節(jié)的控制器，電路圖如圖4所示，共有兩臺電機M1和M2，M1為錨機的潤滑電機，功率不大，星三角啟動即可；M2為錨機的拖動電機，由變頻器控制，M1先于M2起動。FX2N-48MR的FX2N-4AD和FX2N-2DA分別為PLC的模擬量輸入和輸出拓展接口，用于接收負(fù)載轉(zhuǎn)矩的信號和輸出給變頻器的調(diào)頻信號。

圖4 模糊PID控制硬件接線圖Fig.4 Hardware wiring diagram of Fuzzy PID control

3 軟件設(shè)計

軟件設(shè)計分為上位機觸摸屏界面設(shè)計和PLC程序設(shè)計。

3.1 上位機設(shè)計

上位機觸摸屏分為手動和自動控制，手動控制用低、中和高檔等按鈕控制錨機的4段速度調(diào)節(jié)，與圖1提到的4個階段的速度基本一致；自動控制即是模糊PID的智能控制。上位機除此之外，還能在線顯示電機轉(zhuǎn)速、錨機負(fù)載轉(zhuǎn)矩的變化以及出現(xiàn)意外時的報警信號，如圖5所示[5-6]。

圖5 上位機設(shè)計界面Fig.5 Design of PC Interface

3.2 PLC程序設(shè)計

錨機手動和自動控制都是通過PLC、變頻器、PID控制器實現(xiàn)。手動部分較簡單，4段速度由ENCO指令即可完成；自動部分較為復(fù)雜，主要是模糊 PID 程序設(shè)計，首先把變量 X={-3，-2，-1，0，+1，+2，+3}分別存儲到地址 D={D1，D2，D3，D4，D5，D6，D7}中，其次把負(fù)載轉(zhuǎn)矩的初定值和PLC采集到的轉(zhuǎn)矩值存儲到D100、D101中，計算eM、ecM的值分別存儲到D102、D103，然后經(jīng)過數(shù)據(jù)處理量化至變量論域中的數(shù)據(jù)存儲到D104、D105，查詢模糊規(guī)則表得出 ΔKp、ΔKi、ΔKd并存儲 D201、D202、D203，再通過解模糊得出 Kp、Ki、Kd的值， 最后把 Kp、Ki、Kd的參數(shù)值送至PID控制器，進而控制變頻器至錨機，直至滿足要求后退出程序，程序流程圖如圖6所示。

4 運行結(jié)果

圖6 錨機自動控制程序流程圖Fig.6 Flow chart of Windlass automatic control program

在Matlab里建立仿真模型，測試錨機在起錨第3階段抗負(fù)載突變的能力。分別設(shè)計了傳統(tǒng)型PID控制和模糊PID控制，速度變化曲線如圖7和圖8所示，通過兩種控制方法的仿真結(jié)果比較可看出，模糊PID控制下的錨機轉(zhuǎn)速很快達到200 r/min，無超調(diào)；在第3 s錨機突加負(fù)載，模糊PID控制和常規(guī)PID控制下的錨機轉(zhuǎn)速都有變化，但模糊PID響應(yīng)較快；在第4 s時模糊PID速度調(diào)整到200 r/min，而常規(guī)PID控制要到第7 s。由此可見，不管是響應(yīng)速度還是突加負(fù)載，模糊PID控制都是優(yōu)于常規(guī)PID控制。

圖7 傳統(tǒng)PID控制Fig.7 Speed of traditional PID control

圖8 模糊PID控制Fig.8 Speed of Fuzzy-PID control

5 結(jié)語

模糊PID算法嵌入到PLC程序設(shè)計中，利用組態(tài)觸摸屏和變頻器實現(xiàn)錨機的無級調(diào)速，克服了錨機手動控制和有級調(diào)速存在的缺點。該設(shè)計具有可視化的人機界面，快速的響應(yīng)速度和負(fù)載轉(zhuǎn)矩變化處理能力，實現(xiàn)了船舶錨機的自動化和智能化。經(jīng)泰州某船廠的運行調(diào)試，系統(tǒng)可靠穩(wěn)定，操作方便簡單，可視化程度好，得到船廠用戶的認(rèn)可。

[1] 張書忠.錨機自動控制技術(shù)發(fā)展綜述[J].船電技術(shù)，2012，32（4）：46-48.

[2] 張慶舉，呂洪君.錨機液壓驅(qū)動改裝的研究及設(shè)計[J].中國修船，2012，25（6）：37-38.

[3] 馬南琦.基于模糊算法的船舶錨機自動控制的研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報，2002，26（3）：362-363.

[4] 吳雷，付煥森，韋凱，等.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感應(yīng)加熱電源機組研究[J].電力電子技術(shù)，2007，41（12）：93-95.

[5] 宋向前，趙振江.基于PLC的變頻器多段速控制系統(tǒng)[J].電工技術(shù)，2012（11）：33-34.

[6] 楊慶堂.PLC在船用三速錨機控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].制造，2008（24）：112-114.■