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    SCR汽車尾氣處理系統(tǒng)壓力自整定模糊PID控制

    2015-07-25 09:40:54段東海麥云飛
    通信電源技術(shù) 2015年5期
    關(guān)鍵詞:論域變化率控制算法

    段東海,麥云飛

    (上海理工大學(xué) 機械工程學(xué)院,上海 200093)

    0 引 言

    隨著柴油機排放法規(guī)的日益嚴(yán)格,后處理技術(shù)是滿足歐IV及以上排放法規(guī)必須采用的技術(shù)措施。2010年之后,國家計劃三年內(nèi)實施柴油車國Ⅳ標(biāo)準(zhǔn),這對EGR技術(shù)提出了極大挑戰(zhàn)。EGR技術(shù)難以適應(yīng)柴油車更加嚴(yán)格的排放要求,而SCR則能滿足國Ⅳ及國Ⅴ排放標(biāo)準(zhǔn),因此SCR技術(shù)成為了市場發(fā)展主流。在SCR系統(tǒng)中尿素壓力的穩(wěn)定對精準(zhǔn)控制噴射量很重要,但是由于量產(chǎn)后系統(tǒng)特性的差異和系統(tǒng)本身的非線性化特性對傳統(tǒng)的控制算法提出了很大的挑戰(zhàn),為此本文提出用自整定模糊PID算法來實現(xiàn)管道壓力的自動控制,將在SCR尾氣處理試驗臺上進(jìn)行測試,并與常規(guī)PID控制進(jìn)行了比較。

    1 系統(tǒng)組成及工作原理

    SCR噴射系統(tǒng)由控制器、壓力傳感器、信號調(diào)理電路、直流無刷電機驅(qū)動器、直流無刷電機、泵、噴嘴組成,系統(tǒng)框架如圖1所示。管道的壓力信號由壓力傳感器實時采集并變換為模擬量信號,經(jīng)控制器內(nèi)部計算轉(zhuǎn)換為壓力反饋信號Uc(k)??刂破髯x取管道壓力Uc(k)和設(shè)定噴射壓力Ur(k)后,交由模糊PID控制器算法在線調(diào)整PID參數(shù),然后由PID算法計算出控制量Un(k),將控制量Un(k)輸出到驅(qū)動器的控制端子,改變直流無刷電機的轉(zhuǎn)速,實現(xiàn)噴射管道壓力的恒定。

    圖1 系統(tǒng)框架圖

    2 控制器結(jié)構(gòu)及算法設(shè)計

    壓力信號誤差E(k)及壓力信號誤差的變化率Ec(k)為模糊控制器的輸入量,控制器的輸出量為PID三個參數(shù)的調(diào)整量△Kp(k)、△Ki(k)、△Kd(k)[1]。Ur(k)為管道噴射系統(tǒng)設(shè)定壓力值,壓力信號經(jīng)壓力變送器實時采集后轉(zhuǎn)化為壓力信號采樣值Uc(k),計算得到壓力信號誤差值E(k)

    式中,k=1,2,3,…,E(0)=0MPa。

    式中,k=1,2,3,…,Uc(0)=0MPa,T為采樣周期。

    在控制器里,三個PID參數(shù)的調(diào)整量△Kp(k)、△Ki(k)、△Kd(k)與三個PID參數(shù)基準(zhǔn)量Kp(r)、Ki(r)、Kd(r)分別相加,得到三個 PID 參數(shù)Kp(k)、Ki(k)、Kd(k)[2],如圖2所示。

    三個PID參數(shù)送到PID控制器,經(jīng)計算得到控制量Un(k)。

    圖2 控制算法結(jié)構(gòu)圖

    3 模糊控制器設(shè)計

    3.1 輸入輸出變量的模糊化

    模糊自整定PID控制器是在fuzzy集的論域中進(jìn)行討論和計算的,因而首先要將輸入變量變換到相應(yīng)的論域,并將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成合適的語言值,也就是要對輸入量進(jìn)行模糊化。用“大、中、小”描述輸入輸出變量的狀態(tài),“正、負(fù)”判斷方向,描述輸入變量的變化趨勢是“增加”還是“減少”,設(shè)[負(fù)大,負(fù)中,負(fù)小,負(fù)零,正零,正小,正中,正大]為輸入輸出變量的詞集,用英文縮寫[NB,NM,NS,N0,P0,PS,PM,PB]表示上述詞集[3]。詞集有8個,為了確保模糊子集盡量覆蓋論域,避免出現(xiàn)失控現(xiàn)象,誤差E論域設(shè)為[-6,6],誤差變化率Ec論域設(shè)為[-5,5],然后由E、Ec隸屬函數(shù)三角形隸屬度函數(shù)得出相應(yīng)的模糊變量[4],圖3、圖4分別是E和Ec的隸屬度函數(shù)。

    圖3 誤差E隸屬度函數(shù)

    圖4 誤差變化率Ec隸屬度函數(shù)

    3.2 建立模糊規(guī)則表

    基于傳統(tǒng)PID算法控制的管道噴射系統(tǒng)壓力階躍響應(yīng)曲線如圖5所示,Ur(k)、Uc(k)是系統(tǒng)壓力的采樣值和設(shè)定值。分析Kp、Ki、Kd三個參數(shù)對壓力系統(tǒng)特性的影響,以此來設(shè)定模糊控制器三個參數(shù)的調(diào)整規(guī)則[5]。

    圖5 系統(tǒng)階躍響應(yīng)

    (1)圖5所示響應(yīng)曲線第一階段,壓力過程值Uc(k)小于目標(biāo)值20%Ur(k),這時E(k)比較大,在這個階段主要目標(biāo)是加快壓力響應(yīng)速度,Kp(k)取較大值,為了避免積分飽和,Ki(k)取無窮大值,去掉積分作用;

    (2)圖5所示響應(yīng)曲線第二階段,過程值Uc(k)大于目標(biāo)值20%Ur(k),小于80%Ur(k),誤差值E(k)和誤差值變化率Ec(k)為中等大小,這個階段在保證響應(yīng)速度的同時要減小超調(diào)量,Kp(k)值應(yīng)適當(dāng)減小并取較小Ki(k);

    (3)圖5所示第三階段,過程值Uc(k)大于目標(biāo)值80%Ur(k),E(k)較小,這個階段主要是減小累積誤差并使系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性,Kp(k)和Ki(k)應(yīng)增大。

    由上述規(guī)則來設(shè)定三個PID參數(shù)的調(diào)整量△Kp(k)、△Ki(k)、△Kd(k)的模糊調(diào)整規(guī)則表[6],表1是△Kp(k)的模糊調(diào)整規(guī)則表,△Ki(k)的模糊調(diào)整規(guī)則表略。

    表1 △Kp(k)的模糊調(diào)整規(guī)則表

    3.3 變量基本論域,比例因子的選定

    (1)E(k)及Ec(k)基本論域的選定

    噴射系統(tǒng)理想壓力為5.5個Bar。系統(tǒng)剛啟動時初始壓力為0Bar,目標(biāo)壓力為5.5 Bar,根據(jù)壓力變送器的參數(shù)標(biāo)定可知,這時5.5 Bar的壓力誤差對應(yīng)5.5 V的模擬量信號,故壓力信號誤差的基本論域選為[-5.5,5.5]。根據(jù)測試系統(tǒng)管道壓力在提升的時候最大變化率不超過2.5 Bar/T,對應(yīng)的電信號為2.5 V/T,故壓力誤差變化率基本論域選為[-2.5,2.5]。

    (2)參數(shù)的調(diào)整量△Kp(k)、△Ki(k)、△Kd(k)基本論域選定

    對于壓力的控制,通常只采用PI控制[7]。通過PLC自整定面板整定及參數(shù)進(jìn)一步優(yōu)化得到Kp(r)、Ki(r)兩個參數(shù)分別為0.15、0.0096,首先固定系統(tǒng)參數(shù)Ki(r),上下試整定參數(shù)Kp(r)得知其在[0.04,0.26]范圍內(nèi)可控,故△Kp(k)的基本論域選定為[-0.11,0.11];同樣的方法得知參數(shù)Ki(r)在[0.003,0.0162]范圍內(nèi)可控,基本論域選定為[-0.0066,0.0066]。

    (3)計算量化因子

    壓力誤差論域最大值5.5對應(yīng)論域最大值5,故壓力誤差量化因子Ke=6/5.5=1.09;

    壓力誤差變化率最大值2.5 Bar/T對應(yīng)論域最大值5,故壓力誤差變化率量化因子Kec=5/2.5=2。

    (4)計算比例因子

    ①△Kp(k)在[-0.11,0.11]范圍內(nèi),論域最大值為5,故△Kp(k)的比例因子Qp=0.11/5=0.022;

    ②△Ki(k)在[-0.0066,0.0066]范圍內(nèi),論域最大值為5,故△Ki(k)的比例因子Qi=0.0066/5=0.00132

    4 試驗結(jié)果及結(jié)論

    把算法離散化寫進(jìn)程序后,開始管道壓力噴射系統(tǒng)控制試驗。分別用傳統(tǒng)PID控制算法和模糊PID自適應(yīng)控制算法在模擬汽車工況進(jìn)行了控制性能對比試驗,從直流無刷電機啟動算起直到壓力達(dá)到目標(biāo)值5.5 Bar并穩(wěn)定,進(jìn)行多次試驗,記錄壓力響應(yīng)曲線并對比。圖6、圖7是兩種壓力控制算法響應(yīng)曲線,表2是兩種壓力控制算法控制性能對比。

    從表2可以得到,相比傳統(tǒng)PID控制算法,采用模糊PID自適應(yīng)控制算法管道壓力系統(tǒng)響應(yīng)時間縮短53.8%,誤差減小57.1%,而且隨后進(jìn)行的大量隨機試驗證明采用模糊PID自適應(yīng)控制算法,系統(tǒng)的可靠性、適應(yīng)性得到顯著提高,克服了系統(tǒng)差異性,很好地實現(xiàn)了非線性控制。

    表2 兩種算法控制性能對比

    圖6 傳統(tǒng)PID壓力響應(yīng)曲線

    圖7 自整定模糊PID壓力響應(yīng)曲線

    [1] 殷云華,樊水康,陳閩鄂.自適應(yīng)模糊PID控制器的設(shè)計和仿真[J].火力與指揮控制,2008,33(7):96-99.

    [2] 劉漢忠,官元紅.模糊PID自適應(yīng)算法在流量壓力控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].化工自動化及儀表,2011,38(5):567-569.

    [3] 楊云飛.基于PLC的自適應(yīng)模糊-PID壓力控制系統(tǒng)[J].微計算機信息,2007,23(9):89-90.

    [4] 王吉龍.基于模糊PID的溫度控制系統(tǒng)[J].電子工程師,2008,34(5):77-79.

    [5] 劉壯志,洪添勝,李 霞,等.基于模糊控制的流量控制閥仿真[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2009,25(2):83-86.

    [6] Servet Soyguder,Mehmet Karakose,Hasan Alli.Design and simulation of self-tuning PID-type fuzzy adaptive control for an expert HVAC system[C].Expert System with Applications,2008:4566-4573.

    [7] 任彥碩.自動控制系統(tǒng)[M].北京:北京郵電大學(xué)出版社,2006.

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