基于OPC技術卡伯值軟測量的實現(xiàn)

湯 偉 甘文濤 黨世紅 王 震 于東偉

(陜西科技大學輕工與能源學院,陜西西安,710021)

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·卡伯值軟測量·

基于OPC技術卡伯值軟測量的實現(xiàn)

湯 偉 甘文濤*黨世紅 王 震 于東偉

(陜西科技大學輕工與能源學院,陜西西安,710021)

近年來蒸煮終點卡伯值軟測量的模型多采用高級智能算法來建立,其在工業(yè)控制器編程實現(xiàn)上存在較大難度。本文提出了一種新的軟測量設計方案：利用MATLAB軟件對高級智能算法的可實現(xiàn)性,將軟測量模型建立在MATLAB中,采用OPC通信技術,使MATLAB與上位機監(jiān)控軟件WinCC實時交換數(shù)據(jù),從而實現(xiàn)卡伯值的在線軟測量。通過實驗仿真表明,該系統(tǒng)設計方案簡單易行,仿真結果真實可靠。

蒸煮終點；卡伯值軟測量；OPC技術；MATLAB；WinCC

卡伯值是纖維原料經(jīng)蒸煮后所得粗漿中殘留木素的相對含量[1]。蒸煮終點卡伯值預測的研發(fā)將對促進我國造紙工業(yè)的發(fā)展和增收節(jié)支意義重大：如若達到蒸煮終點時適時放鍋,不僅能得到高質(zhì)量的紙漿,還能夠避免不必要的能耗和化學藥品消耗并減少環(huán)境污染。由于目前開發(fā)出的紙漿卡伯值在線傳感器價格昂貴,且調(diào)試、維護十分困難,暫不適合我國制漿造紙行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀。因此開發(fā)適合工業(yè)現(xiàn)場應用的蒸煮終點卡伯值軟測量系統(tǒng)將結束我國長期以來對該技術依賴進口的局面,還將為我國制漿蒸煮工藝的發(fā)展提供強有力的技術支撐。

1 卡伯值軟測量原理

蒸煮是一個非線性、時變性、不確定性的過程,蒸煮終點的卡伯值受影響的因素多而復雜,且大多數(shù)因素缺乏有效的測量手段[1]。蒸煮終點卡伯值軟測量的主要影響因素包括蒸煮溫度、蒸煮時間及H因子,蒸煮液的有效堿濃度、硫化度、木片合格率、木片水分以及蒸煮液比等。

卡伯值軟測量就是針對蒸煮過程中,真實的卡伯值不方便實時在線測量,故研究其主要的影響因素,在這些影響因素中選擇對卡伯值影響較大并且比較容易測量的作為輔助變量,利用輔助變量和卡伯值之間的數(shù)學關系來推斷和預測卡伯值。建立輔助變量和卡伯值之間的數(shù)學關系稱為卡伯值軟測量的建模,模型建立后可以通過與實際卡伯值的對比來進行卡伯值軟測量模型的校正,以提高模型的測量精度?？ú弟洔y量原理如圖1所示。

圖1 卡伯值軟測量原理

在1957年Vroom最早為蒸煮終點軟測量建立模型,將蒸煮溫度和時間兩個因素結合在一起,提出了H因子的概念[2]。H因子的提出代表了蒸煮自動化的發(fā)展,利用H因子判斷蒸煮終點要比單獨控制溫度或時間方便且準確。但該方法忽略了其他因素的影響,對蒸煮終點的判斷精度有待提高。

為了提高蒸煮終點的判斷精度,國內(nèi)外學者做了大量的研究。先后提出了基于經(jīng)驗的Hatton模型,以及基于脫木素機理建立的Kerr模型和Chari模型。這些蒸煮模型需要精確測量的輔助變量較多,而且對蒸煮的初始條件要求比較嚴格,實際應用中還需很多修正措施; 并且它們只適用于某一類蒸煮。隨著人們對產(chǎn)品質(zhì)量的要求進一步提高,對工業(yè)模型的精度要求也隨之提高,以往的經(jīng)驗模型以及機理模型往往不能滿足現(xiàn)代生產(chǎn)的要求。但與此同時,人工智能技術飛速發(fā)展,人們開始用智能控制技術建立蒸煮終點的軟測量模型，主要有模糊控制技術、神經(jīng)網(wǎng)絡技術、遺傳算法等[3]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術不依賴于精確的數(shù)學模型,需要的對象先驗知識少；具有很強的自適應性、自學習能力和容錯性；能夠以任意精度逼近任意非線性映射,且處理速度快。而蒸煮正好是一個高度非線性和非常不確定的過程,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的迅速發(fā)展和廣泛應用正好為蒸煮過程的建模提供了一種有效的方法。近年來在蒸煮過程建模方面的研究多采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡或人工神經(jīng)網(wǎng)絡與其他人工智能技術相結合的方法。

雖然這些基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的蒸煮模型大大提高了蒸煮終點的預測精度,但它們在工業(yè)現(xiàn)場的實現(xiàn)上又存在一定的困難。因為在當前的工業(yè)現(xiàn)場,要在下位機PLC中編程實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡,難度比較大,對編程人員的要求比較高；即使通過編程可以實現(xiàn),下位機PLC控制器中存儲空間有限,大量神經(jīng)網(wǎng)絡代碼的使用勢必會占用系統(tǒng)的資源,這樣不僅會增加控制程序的復雜程度,增加程序掃描時間,而且加重了PLC的運行負擔。所以為了使這些模型在工業(yè)現(xiàn)場得到實現(xiàn),需要開發(fā)出專門的軟件包。

2 卡伯值軟測量方案設計

針對上述問題,本課題提出了一種新的蒸煮終點軟測量系統(tǒng)的設計方法。該系統(tǒng)以蒸煮過程DCS系統(tǒng)為基礎,下位機采用西門子S7-400系列PLC,上位機軟件為西門子WinCC,蒸煮終點軟測量模型采用黃俊梅等人[4]所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡卡伯值預測模型,系統(tǒng)設計思路為：現(xiàn)場的變送器將現(xiàn)場數(shù)據(jù)送到蒸煮過程DCS系統(tǒng)下位機PLC中,上位機WinCC從下位機中讀取現(xiàn)場變量數(shù)據(jù)并放入WinCC數(shù)據(jù)庫中。將蒸煮終點預測模型放在上位機中,直接在WinCC數(shù)據(jù)庫中讀取預測模型所需要的輔助變量的數(shù)據(jù),并將模型預測的結果(卡伯值)寫入到WinCC中的預測卡伯值變量中去。WinCC將預測卡伯值進一步下傳至下位機PLC,下位機PLC根據(jù)預測卡伯值與設定目標卡伯值的關系發(fā)出相應的控制信號,來控制現(xiàn)場執(zhí)行器的動作。同理對于其他類型的上位機軟件(非WinCC),只要該軟件可以提供OPC服務器連接,該系統(tǒng)設計方法同樣適用。系統(tǒng)結構圖如圖2所示,系統(tǒng)的運行流程圖如圖3所示。

圖2 系統(tǒng)結構圖

MATLAB是Mathworks提供的一種用于數(shù)學分析和工程運算的專業(yè)軟件,提供了強大的數(shù)據(jù)處理能力和開放的應用程序接口,擁有豐富的控制算法工具箱,可以完成動態(tài)復雜控制系統(tǒng)的建模與仿真[5],故BP神經(jīng)網(wǎng)絡蒸煮終點預測模型在MATLAB環(huán)境中實現(xiàn)。同時MATLAB軟件與上位機軟件WinCC之間采用OPC技術進行數(shù)據(jù)的實時交換。

圖3 系統(tǒng)運行流程圖

3 基于OPC技術的軟測量系統(tǒng)的實現(xiàn)

OPC(OLE for process control) 是以Microsoft 公司的OLE /COM 和DCOM 機制作為應用程序的通信標準,采用客戶/服務器模式[6]。WinCC 支持OPC連接,并提供3 個OPC 服務器:OPC_DA Server,OPC_HDA Server,OPC A & E Server,分別對工控過程的實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和報警信息開放接口,使外部程序可以與WinCC 進行數(shù)據(jù)交互[7]。

為了連接到WinCC的OPC服務器,首先要保證WinCC服務器處于激活狀態(tài),其次需要知道服務器的主機名和服務器ID。通過下面命令可以查詢主機的數(shù)據(jù)。

hostInfo=opcserverinfo('localhost')

hostInfo=

Host:′localhost′

ServerID:{′OPCServer.WinCC′}

ServerDescription:{′OPCServer.WinCC′}

OPCSpecification:{′DA2′}

ObjectConstructor:{′opcda(′localhost′,′OPCServer.WinCC′)′ }

當知道了主機名和要連接到OPC服務器的服務器ID,就可以創(chuàng)建與該服務器關聯(lián)的OPC_DA對象,實現(xiàn)以WinCC為OPC服務器,MATLAB 為OPC客戶端的實時數(shù)據(jù)通信鏈接。其通信流程主要有[5]：①建立起與OPC服務器的連接。②添加組對象。本設計將建立2個組對象,分別為“group1”(輔助變量讀入)和“group2”(預測卡伯值輸出)。③將所要讀寫的變量從OPC服務器中添加到客戶端中的組對象中。在組對象“group1”中添加H因子,有效堿濃度和硫化度3個變量；在組對象“group2”中添加預測卡伯值變量。④對所建立連接的變量進行讀寫。本設計將讀取3個輔助變量的值,然后調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡M文件,將網(wǎng)絡的輸出寫入預測卡伯值變量中,并通過OPC連接傳給WinCC。⑤若要斷開連接,在斷開連接后,需要清除MATLAB客戶機中的數(shù)據(jù)項、組以及服務器對象。

主要程序代碼如下：

da=opcda(′localhost′,′OPCServer.WinCC′); ∥創(chuàng)建OPC數(shù)據(jù)訪問服務器

connect(da);

group1=addgroup(da);∥添加一個名為“group1”的組對象

在group1中添加3個輔助變量,分別為“H因子”、“有效堿濃度”和“硫化度”。

itm1=additem(group1,′H_factor01′);

itm2=additem(group1,′Con_alkali01′);

itm3=additem(group1,′sulphidity01′);

set(grp,′updaterate′,0.5);∥設置數(shù)據(jù)更新周期

Start (group);

Wait (group);

Connect (da);

group2=addgroup(da);∥添加一個名為“group2”的組對象

itm4=additem(group2,′Kappa01′);∥在group2中添加卡伯值變量“Kappa01”

Writeasync(item4,25);

斷開與服務器的連接,釋放變量與內(nèi)存。

Disconnect (server);

Delete (server);

Clear Server group item1 item2 item3 item4.

4 仿真結果

在MATLAB 7.0版本中集成了OPC Toolbox,大量豐富的OPC函數(shù)省去了復雜的語言編程,能夠更方便的建立服務器和客戶端的連接。通過調(diào)用工具箱函數(shù)讀取OPC服務器里的數(shù)據(jù)進行計算,并把結果寫回WinCC。

采用OPC Toolbox建立服務器和客戶端的連接簡單直觀。主要有以下步驟：①保證所要連接的WinCC服務器處于激活狀態(tài)。②在MATLAB的command窗口中輸入“opctool”,即可打開OPC工具箱。③在OPC Network中添加的一個本地Host,命名為“l(fā)ocalhost”。然后就可以看見本地可連接的服務器,選擇所要連接的WinCC服務器“OPCSever.WinCC”,并在屬性中選擇“Connect”。④添加2個組,分別命名為“輔助變量讀入”和“預測卡伯值輸出”。⑤在“輔助變量讀入”組中添加變量“H-factor01”、“Con_alkali01”和“sulphidity01”,在“預測卡伯值輸出”組中添加“Kappa01”。添加完成結果如圖4所示。

圖4 OPC Tool添加完對象、組和項后的界面

圖5 系統(tǒng)仿真框圖

為了便于仿真,將兩個組導入到Simulink中去,在“輔助變量讀入”組上右鍵選擇“Export To Simulink OPC Read”,在“預測卡伯值輸出”組上右鍵選擇“Export To Simulink OPC Write”,這樣就可以在Simulink中得到兩個模塊：一個OPC讀入模塊,一個OPC讀出模塊。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡卡伯值預測模型的算法編寫為m文件,并用gensim命令生成卡伯值軟測量模塊。利用生成的模塊可以在Simulink中搭建如圖5所示的仿真框圖。

設置Simulink的仿真時間為inf,便可以開始仿真。在MATLAB中查看各個變量的趨勢圖,也可以在WinCC中建立過程變量的趨勢圖。如要在MATLAB中查看變量的趨勢圖,可以在所要查看的變量所在組選擇“Logging”,并設置采樣周期和采樣數(shù)量,然后點擊“start”開始采集變量數(shù)據(jù)。當“l(fā)ogging task”的進度條達到100%時,點擊“plot”就可得到該變量組的趨勢圖。在該仿真中,卡伯值的趨勢圖如圖6(a)所示,由于卡伯值的變化較慢,所以選擇采樣周期為30 s,采樣數(shù)量240個。從圖6(a)看出,預測的卡伯值有波動,這主要是由于預測模型的精確度不夠,存在一定的誤差造成的。圖6(b)是WinCC監(jiān)控畫面中卡伯值軟測量系統(tǒng)的各個變量的監(jiān)控畫面。

圖6 仿真結果圖

5 結 論

在原有DCS控制系統(tǒng)的基礎上,采用OPC技術,在幾乎不增加任何硬件設備的情況下,可以實現(xiàn)卡伯值實時在線軟測量以及蒸煮終點的在線預測,解決了不同監(jiān)控系統(tǒng)間實時數(shù)據(jù)交換難題,實現(xiàn)先進控制算法的無縫傳輸和實驗測試,較好地滿足了軟測量系統(tǒng)對數(shù)據(jù)實時、高效的要求。并且在現(xiàn)場實際應用時,對于大多數(shù)監(jiān)控軟件平臺,只要用實際對象代替仿真對象,而后臺算法不需要做任何變化。將為制漿造紙以及其他工業(yè)過程控制中的高級控制算法的實現(xiàn)提供了一種實時在線的簡單方法。

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(責任編輯：董鳳霞)

The Realization of OPC Based Kappa Number Soft Measurement

TANG Wei GAN Wen-tao*DANG Shi-hong WANG Zhen YU Dong-wei

(CollegeofLightIndustryandEnergy,ShaanxiUniversityofScienceandTechnology,Xi’an,ShaanxiProvince,710021)(*E-mail:15829556865@139.com)

In recent years,many advanced intelligent algorithms are used to establish Kappa number soft measurement model of cooking endpoint,and those algorithms are difficult to programming on the industry controller.This paper proposed a new soft measurement design:Advanced algorithms could be realized by MATLAB software,so soft measurement model could be established in MATLAB,and the real-time data exchange between MATLAB and PC WinCC became possible by using OPC communications technology,then the on-line soft measurement of Kappa number was realized.Simulation experiments showed that the system design was simple and convenient,the simulation results were true and reliable.

cooking endpoint；Kappa number soft measurement；OPC technology；MATLAB; WinCC

湯 偉先生，博士，教授；主要研究方向：制漿造紙全過程自動化、工業(yè)過程高級控制、大時滯過程控制及應用。

2014-09-20(修改稿)

本課題受國家國際科技合作項目(基金號：2010DFB43660)以及陜西省科技廳國際科技合作項目(基金號：2011KW-11(2))的資助。

*通信作者：甘文濤先生，E-mail:15829556865@139.com。

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0254-508X(2015)02-0045-05