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    小波基預(yù)測函數(shù)控制在陶瓷燒成溫度控制中的應(yīng)用*

    2014-10-19 01:30:20費樹岷
    陶瓷 2014年9期
    關(guān)鍵詞:小波基均勻分布窯爐

    侯 寧 費樹岷

    (1 江蘇開放大學(xué) 江蘇 無錫 214011)(2 東南大學(xué)自動化學(xué)院 南京 210096)

    陶瓷燒成窯爐是陶瓷生產(chǎn)過程最主要的設(shè)備,是生產(chǎn)過程的“心臟”,對提高陶瓷產(chǎn)品的品質(zhì)起著決定性的作用。但是由于陶瓷燒成窯爐具有大純滯后的特征,并且控制關(guān)系具有非線性,系統(tǒng)與控制指標(biāo)(如溫度,氣氛,壓力)之間為較強耦合,又表現(xiàn)為不確定性,普通的控制策略很難對其實現(xiàn)有效控制。為此一些針對陶瓷燒成窯爐控制策略被提出,文獻(xiàn)[1]提出變結(jié)構(gòu)溫度控制方法,即通過模糊控制和時間比例分割相結(jié)合應(yīng)用于陶瓷燒成窯爐中,并證明控制方法是有效的;文獻(xiàn)[2~4]將智能控制與PID控制技術(shù)相融合,通過整合兩種控制思想形成了模糊PID控制器的設(shè)計方法,對窯爐各工作區(qū)的溫度的調(diào)節(jié)是可行的;文獻(xiàn)[5]通過模糊控制和預(yù)測控制2種策略的結(jié)合來控制燒成溫度,在精度和快速性方面取得較好的效果。文獻(xiàn)[6]通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立對窯爐的溫度特性進行建模,解決了用普通控制算法建立非線性對象精確模型的問題,并結(jié)合動態(tài)矩陣預(yù)測控制實現(xiàn)對溫度變化的跟蹤控制;文獻(xiàn)[7]將窯爐內(nèi)的溫度偏差及偏差變化率通過智能邏輯控制器得到控制信號,實現(xiàn)燒成溫度的智能控制。

    預(yù)測函數(shù)控制(Predictive Functional Control, 簡稱PFC)是第三代模型預(yù)測控制算法,由J Richalet于1986年提出[8],廣泛應(yīng)用于機器人跟蹤、雷達(dá)跟蹤、熱焓控制等領(lǐng)域[9~14]。該方法的特點是在控制量的結(jié)構(gòu)中加入了基函數(shù)的內(nèi)容,基函數(shù)的形式以及數(shù)量可以根據(jù)控制過程預(yù)先選定,控制量的解析解為與基函數(shù)相關(guān)的線性組合,各基函數(shù)作用系統(tǒng)形成的輸出為加權(quán)組合結(jié)構(gòu),通過目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化得到加權(quán)系數(shù)。在普通PFC控制方法中,基函數(shù)一般可取階躍函數(shù)、斜坡函數(shù)、指數(shù)函數(shù)以及正弦多項式函數(shù)等。這類基函數(shù)結(jié)構(gòu)簡單,離線計算方便,不足的是以上函數(shù)都是全局函數(shù),對信號的逼近不能根據(jù)信號的局部特征即不同逼近精度而靈活設(shè)置,難以達(dá)到預(yù)期的控制效果[15]。筆者提出一種基于小波基函數(shù)的陶瓷燒成窯溫度預(yù)測函數(shù)控制方法,仿真結(jié)果表明該方法的有效性。

    1 陶瓷燒成窯爐溫度預(yù)測函數(shù)控制

    根據(jù)控制系統(tǒng)的要求,對陶瓷燒成溫度進行控制,要求控制過程輸出即燒成溫度能夠快、準(zhǔn)、穩(wěn)地達(dá)到設(shè)定溫度值。

    1.1 陶瓷燒成窯爐數(shù)學(xué)模型[16]

    為了獲得陶瓷燒成窯爐數(shù)學(xué)模型,可以從數(shù)學(xué)途徑分析其工藝過程,寫出有關(guān)的數(shù)學(xué)關(guān)系表達(dá)式,然后推導(dǎo)出被控對象的模型。作為具有代表性的生產(chǎn)過程,陶瓷燒成窯爐模型可表示為以下常見工業(yè)過程:

    (1)

    式中:K——比例常數(shù);

    τ——時延時間;

    T——過程時間常數(shù)。

    式(1)表示的是一階慣性加純滯后模型。當(dāng)式中τ與T的比值大于0.3時,稱為大純滯后慣性環(huán)節(jié);當(dāng)比值小于0.3時,稱為一般純滯后慣性環(huán)節(jié)。筆者在對象數(shù)學(xué)模型的仿真過程中取K=5,τ=10,T=20,即大純滯后慣性環(huán)節(jié)。

    1.2 控制輸入與模型輸出

    預(yù)測函數(shù)控制方法在控制量的結(jié)構(gòu)中加入了基函數(shù)的內(nèi)容,控制量為:

    (2)

    式中:μj——線性組合的加權(quán)系數(shù);

    fbj(i)——基函數(shù)在t=iT時的取值;

    nB——基函數(shù)的個數(shù);

    h——預(yù)測優(yōu)化時域的長度。

    陶瓷燒成溫度預(yù)測函數(shù)控制的模型輸出ym(k+i)可以表示為:

    ym(k+i)=yU(k+i)+yF(k+i)

    (3)

    式中:yU——自由(unforced)響應(yīng)輸出,即為輸入控制為零情況下模型的響應(yīng);

    yF——由式(2)所給的新增控制輸入作用下的強迫響應(yīng),可以由下式得到:

    (4)

    式中:ybj(i)為過程在第j個基函數(shù)fbj(i)作用下的模型輸出,不需要在線計算出;加權(quán)系數(shù)μj(k)可以通過在線求解得到。

    陶瓷燒成溫度預(yù)測函數(shù)控制的預(yù)測模型為:

    Xm(k)=EmXm(k-1)+Fmu(k-1)

    ym(k)=CmXm(k)

    (5)

    式中:Xm∈Rn*1——狀態(tài)向量;

    u∈R1*1——控制輸入;

    ym∈R1*1——預(yù)測模型輸出;

    Em∈Rn*n、Fm∈Rn*1、Cm∈R1*n——分別是模型的系數(shù)或向量。

    由式(2)、(3)、(4)、(5)得到:

    ym(k+1)=CmXm(k+i)

    (6)

    式中:μ(k)=[μ1(k),μ2(k),L,μnB(k)]T;

    yb(i)=[yb1(k),yb2(k),L,ybnB(k)]T。

    1.3 控制系統(tǒng)參考軌跡

    為了達(dá)到預(yù)期的控制目標(biāo),系統(tǒng)的模型輸出在控制過程中要能跟蹤參考軌跡,從而使系統(tǒng)控制溫度能夠平穩(wěn)的達(dá)到預(yù)期溫度值(設(shè)定值)。預(yù)測函數(shù)控制的參考軌跡在形式上沒有特別限制,筆者選取以下指數(shù)形式作為過程跟蹤參考軌跡,其表達(dá)式為:

    (7)

    式中:yR(k+1)——k+i時刻參考軌跡的值;

    s(k)——設(shè)定溫度值軌跡;

    yp——實際過程輸出;

    sb(k)——多項式系數(shù);

    Bs——表示多項式階數(shù)。

    1.4 誤差補償與優(yōu)化計算

    對于過程輸出與模型輸出之間的誤差問題,通過反饋進行未來誤差的預(yù)測和補償,通常取未來誤差為:

    (8)

    式中:et(k)和Be分別為多項式的系數(shù)和階數(shù)。

    (9)

    預(yù)測函數(shù)控制方法中控制量是通過優(yōu)化實現(xiàn)的。具體做法是在預(yù)測時域上取若干優(yōu)化點,使得優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式為:

    (10)

    式中:nh——擬合點的個數(shù),且nh≥nB;

    hj——第j個擬合點的值,即為介于優(yōu)化時域之間的一些離散點。求 ?J/?μ(k)=0,求解出[μ1(k),μ2(k),KμnB(k)]后,通過式(2)可得到控制量的解析式。

    針對式(1)所示的一階慣性加純滯后系統(tǒng),在τ=0模型上進行修正,思路如下:

    ypa(k)=ym(k)+yp(k)-ym(k+D)

    (11)

    設(shè)跟蹤預(yù)期溫度值為階躍設(shè)定值,則s(k+i)=s(k),經(jīng)優(yōu)化計算可得到k時刻的控制量:

    (12)

    式中各系數(shù):

    式中:A=(GGT)-1G;

    G=[yb(h1),yb(h2),K,yb(hnh];

    yb(i)=[yb1(k),yb2(k),K,ybnB(k);

    fb(0)=[fb1(0),fb2(0),L,fbnB(0)]T。

    1.5 小波基函數(shù)的選擇

    根據(jù)預(yù)測函數(shù)控制的方法,系統(tǒng)的控制精度取決于基函數(shù)的選取[17],而基函數(shù)的選取則依賴設(shè)定值以及控制對象的性質(zhì)?;瘮?shù)選得越少越簡單,需優(yōu)化計算的加權(quán)系數(shù)也就越少,算法的快速性可以提高,但控制精度將降低。在普通的預(yù)測函數(shù)控制研究中,大多選取階躍函數(shù)、斜坡函數(shù)、指數(shù)函數(shù)以及正弦多項式函數(shù)[18]作為PFC的基函數(shù),由于這些函數(shù)是全局函數(shù),對參考軌跡的逼近不能隨預(yù)測時域的遞增作靈活的調(diào)整,為了解決這一不足,考慮選擇某種具有緊支撐局部特征且在布局上能靈活設(shè)置的函數(shù)作基函數(shù)。

    fbj(i)=B(i,j)

    (13)

    nB——基函數(shù)的個數(shù);

    nh——擬合點個數(shù)。

    選擇Mexican Hat(Mexh)小波基作為陶瓷燒成窯爐溫度PFC的基函數(shù)。該小波基是Gauss函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù),在時域和頻域都具有很好的局部化特征,小波基系數(shù)衰減很快。其表達(dá)式為:

    (14)

    小波基函數(shù)的選取方法是:在預(yù)測時刻較小時段對參考軌跡逼近要求較高,為了滿足一定的精度要求可以設(shè)置以多個細(xì)尺度的小波基函數(shù)逼近;隨著預(yù)測時刻的增大,對參考軌跡逼近要求逐漸降低,則以少量粗尺度的小波基函數(shù)逼近,盡量減少基函數(shù)的個數(shù)。圖1和圖2為不同設(shè)置的小波基函數(shù)分布圖。

    圖1 Mexican Hat(Mexh)小波基函數(shù)不均勻分布

    Fig.1 Uneven distribution of Mexican Hat(Mexh )Wavelet basis function

    圖2 5個小波基函數(shù)均勻分布Fig.2 Even distribution of 5 Wavelet basis functions

    圖1利用小波基的多尺度特性,靈活選取了3個不均勻分布小波基函數(shù)。在逼近精度較高處設(shè)置了2個細(xì)尺度的小波基函數(shù);隨著預(yù)測時刻增大,在精度要求相對降低處設(shè)置了一個粗尺度的小波基函數(shù),在滿足一定精度要求的同時減少基函數(shù)的個數(shù),提高算法的快速性。圖2為在預(yù)測時域內(nèi)設(shè)置的5個均勻分布小波基函數(shù)。

    利用小波基函數(shù)PFC方法另外還有一個特點就是由于小波基函數(shù)是緊支局部函數(shù),因此在式(12)表示的當(dāng)前控制量u(k)時只需計算第一個小波基函數(shù)fb1(0)的權(quán)系數(shù)μ1,并不需要計算所有的權(quán)系數(shù),因此快速性得到了進一步的提高。

    2 陶瓷燒成窯爐閉環(huán)系統(tǒng)性能分析 [19]

    假設(shè)被控對象的實際模型為:

    (15)

    陶瓷燒成窯爐模型為常見一階系統(tǒng),因此式(15)中的系數(shù)矩陣都是1×1維矩陣。當(dāng)跟蹤設(shè)定值為階躍變化,由式(12)得到PFC的控制作用為:

    u(k)=no(s(k)-yp(k))+nmXm(k)

    (16)

    考慮系統(tǒng)外部干擾,令:

    y(k)=yp(k)+d(k)

    (17)

    式中:d(k)——外部擾動;

    y(k)——系統(tǒng)的實際輸出。

    由式(5)、(15)、(16)、(17)得出陶瓷燒成溫控閉環(huán)系統(tǒng)的輸出y(z)方程:

    y(z)=yp(z)+d(z)

    (18)

    由上式得到傳遞函數(shù):

    (19)

    (20)

    式中:n0=fb1(0)yb1(h1)-1(1-αh1)

    當(dāng)模型匹配時,可得到

    (21)

    (22)

    式(21)、(22)表明,預(yù)測函數(shù)控制能夠?qū)﹄A躍設(shè)定值實現(xiàn)無偏差跟蹤,理論上無穩(wěn)態(tài)誤差,并且完全能夠抑制外部干擾,因此具有較強的魯棒性。

    由式(18)還可以得到溫度控制閉環(huán)系統(tǒng)的特征方程為:

    1-nm(zI-Em)-1Fm+n0C(zI-E)-1F=0

    (23)

    其特征根為:

    (24)

    由式(7)和(10)可得出:0<α<1,h1>1。01。因此上式特征根0

    3 仿真比較

    筆者選取純滯后一階慣性環(huán)節(jié)為陶瓷燒成溫度控制仿真對象:

    其中參數(shù)取K=5,τ=10,T=20。該模型同時也作為小波基函數(shù)PFC的預(yù)測模型,并且在仿真過程中預(yù)測模型都不改變。

    3.1 選取不均勻分布基函數(shù)

    選取如圖1所示的3個不同預(yù)測時刻不均勻分布的小波基函數(shù)。在預(yù)測時刻較小且逼近要求較高時(p=0,15)選取細(xì)尺度(a=10)的Mexh小波;而在預(yù)測時刻較大時(p=50)選取粗尺度(a=20)的Mexh小波進行逼近。

    圖3 跟蹤階躍設(shè)定值時的仿真結(jié)果比較Fig.3 Tracking the simulation results when the step setpoint

    3.2 選取均勻分布基函數(shù)

    選取5個均勻小波基函數(shù),其不同預(yù)測時刻的均勻分布如圖2所示。仿真參數(shù)不變。同時對圖1、圖2所示2種不同分布的小波基函數(shù)情況進行仿真,并進行比較,結(jié)果如圖4所示。

    圖4 不同分布的小波基函數(shù)的仿真結(jié)果比較

    Fig.4 Simulation results of the different distribution of the wavelet basis function

    由圖4可知,不均勻分布的即具有申縮特性的小波基函數(shù)的動態(tài)特性要比均勻分布的小波基函數(shù)更好些,可見在保證一定精度的前提下,選定不均勻分布的小波基函數(shù),減少了基函數(shù)個數(shù),優(yōu)化了待求變量的個數(shù),提高了系統(tǒng)的整體控制效果。

    3.3 受干擾情況

    為說明基于小波基函數(shù)PFC的抗干擾能力,在系統(tǒng)進入穩(wěn)定時間 200 s處,加入20% 干擾信號后的響應(yīng)曲線如圖5所示。仿真結(jié)果表明,加入干擾后,小波基函數(shù)PFC的溫度回到設(shè)定值的時間比普通PFC要快5~8 s??梢娨种聘蓴_的能力優(yōu)于普通PFC。

    4 結(jié)語

    筆者利用小波基函數(shù)的緊支局部性、多尺度分析特性等特征,針對普通PFC方法中基函數(shù)的選取存在的不足,提出基于小波基函數(shù)的陶瓷燒成窯溫度預(yù)測函數(shù)控制方法。通過不同情況的仿真比較,表明小波PFC算法在顧及優(yōu)化目標(biāo)整體性的同時,又滿足了在不同預(yù)測時刻對參考軌跡逼近的精度要求,實現(xiàn)了基函數(shù)的個數(shù)和分布根據(jù)不同要求的靈活設(shè)置。該方法算法簡單,易于實現(xiàn),在響應(yīng)速度、控制精度、抑制外部干擾等方面比普通PFC方法都有明顯的改善,具有良好的應(yīng)用前景。

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