制粒機(jī)模糊解耦控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

周凡，周民，趙明俊，楊維明

(湖北大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430062)

制粒機(jī)模糊解耦控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

周凡，周民，趙明俊，楊維明

(湖北大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430062)

制粒過程屬于多變量、強(qiáng)耦合、非線性和大時(shí)滯系統(tǒng)，無法確立其精確的數(shù)學(xué)模型，因此常規(guī)解耦控制無法滿足系統(tǒng)的要求.為了解決在飼料生產(chǎn)制粒過程中出現(xiàn)的堵塞、打滑和停機(jī)問題，我們根據(jù)模糊控制不依賴于對(duì)象模型的特性，采用模糊解耦方法設(shè)計(jì)主機(jī)電流和調(diào)質(zhì)溫度的模糊控制規(guī)則，實(shí)現(xiàn)主機(jī)電流和調(diào)質(zhì)溫度的相互去耦，并且采用以西門子S7-300 PLC為核心，配合采用西門子WinCC組態(tài)軟件，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)制粒機(jī)模糊控制系統(tǒng).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)穩(wěn)定高效、可靠性高.

模糊控制；制粒控制系統(tǒng)；解耦；S7-300；WinCC

0 引言

制粒工藝是現(xiàn)代飼料生產(chǎn)中的重要步驟，為了提高生產(chǎn)產(chǎn)品的質(zhì)量，改善制粒機(jī)堵塞、打滑和停機(jī)的現(xiàn)象，確保制粒機(jī)主機(jī)電流和調(diào)質(zhì)溫度準(zhǔn)確的控制在目標(biāo)值附近，消除制粒過程中主機(jī)電流和調(diào)質(zhì)溫度兩個(gè)控制參數(shù)之間的相互耦合非常關(guān)鍵.本文中根據(jù)飼料生產(chǎn)中制粒工藝的特點(diǎn)，采用S7-300 PLC以及WINCC組態(tài)軟件，設(shè)計(jì)具有模糊解耦功能的制粒機(jī)控制系統(tǒng)，試驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)穩(wěn)定性好、可靠性高.

1 制粒機(jī)生產(chǎn)過程工藝

制粒機(jī)工作時(shí)，物料倉中待制粒的配比粉料由喂料器經(jīng)螺旋給料器送入調(diào)質(zhì)器，粉料被攪拌均勻并在攪拌過程中通入蒸汽進(jìn)行混合，經(jīng)調(diào)質(zhì)后達(dá)到一定溫度和濕度的配合粉料，通過斜槽經(jīng)過吸鐵裝置進(jìn)入壓制室進(jìn)行制粒，飼料通過壓膜罩和喂料刮刀，將粉狀飼料送入兩個(gè)壓制區(qū)，空軸傳動(dòng)輪帶動(dòng)壓模旋轉(zhuǎn)，飼料被卷入壓模和壓輥之間，兩個(gè)相對(duì)旋轉(zhuǎn)件對(duì)飼料逐漸擠壓，而擠入壓?？祝谀？字谐尚?，并不斷向?？淄舛藬D出，再由切刀把成形顆粒切成所需的長度，最后成形顆粒料流出機(jī)外，如圖1所示.

圖1 制粒機(jī)工藝流程(a)及參數(shù)(b)的設(shè)置

2 制?？刂葡到y(tǒng)的整體設(shè)計(jì)

制粒過程存在大時(shí)滯、多變量、強(qiáng)耦合的特性，其中最主要的兩個(gè)耦合變量就是主機(jī)電流和調(diào)質(zhì)溫度.當(dāng)主機(jī)電流變小時(shí)，說明制粒機(jī)不在滿負(fù)荷狀況下工作，需要增大喂料器頻率，這也就使得進(jìn)入調(diào)質(zhì)腔內(nèi)的物料增多，降低了溫度，蒸汽閥開度便隨之增大,水分也會(huì)增加，變得容易制粒，主電機(jī)負(fù)荷變小，所以主機(jī)電流變小.同理，調(diào)質(zhì)溫度的變化也影響著主機(jī)電流，如圖2所示.

圖2 制?？刂葡到y(tǒng)設(shè)計(jì)

3 模糊解耦控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 解耦控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) 根據(jù)主機(jī)電流和調(diào)質(zhì)溫度的耦合關(guān)系，設(shè)計(jì)溫度及電流的解耦補(bǔ)償作為控制器對(duì)主機(jī)電流和調(diào)質(zhì)溫度之間的耦合影響進(jìn)行補(bǔ)償，解耦的本質(zhì)在于設(shè)置一個(gè)解耦網(wǎng)絡(luò)，它最大程度地去抵消制粒過程中主機(jī)電流和調(diào)質(zhì)溫度之間的關(guān)聯(lián)，以保證電流回路和溫度回路能夠互不干擾地穩(wěn)定工作，如圖3所示.

圖3 補(bǔ)償解耦控制框圖

(1)

(2)

要實(shí)現(xiàn)解耦，就必須使C1和C2分別只受U1和U2的控制，由此推得：

(3)

3.2 模糊控制器設(shè)計(jì) 在模糊控制系統(tǒng)中，廣泛采用二維模糊控制器.其工作原理是通過檢測設(shè)備得到被控量的實(shí)際值y，將其與設(shè)定值x作差得到e和偏差變化值ec.將e和ec作為輸入，通過模糊化處理得到對(duì)應(yīng)的模糊值E和EC.根據(jù)實(shí)際控制過程中的經(jīng)驗(yàn)得到模糊控制規(guī)則，將E和EC通過模糊推理，得到被控對(duì)象的模糊控制量U.最后經(jīng)去模糊化得到需要的準(zhǔn)確量u，再將u作用于被控對(duì)象實(shí)現(xiàn)模糊控制,如圖4所示.

圖4 二維模糊控制器基本結(jié)構(gòu)圖

3.2.1 輸入量模糊化 模糊化實(shí)際上就是將輸入量的確定值轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的模糊語言變量值的過程.其中，包括量化、模糊劃分和模糊表達(dá)這幾個(gè)步驟.量化也就是把連續(xù)輸入量的范圍離散化；模糊劃分即針對(duì)論域范圍來對(duì)模糊量的個(gè)數(shù)進(jìn)行確定；模糊表達(dá)即對(duì)模糊量的隸屬函數(shù)進(jìn)行定義.

3.2.2 模糊規(guī)則的建立 由操作經(jīng)驗(yàn)可知，主機(jī)電流的偏差e1的實(shí)際論域?yàn)閇-45,45]，誤差變化ec1的實(shí)際論域?yàn)閇-8,8]，經(jīng)量化因子量化到離散模糊論域[-6.6].調(diào)質(zhì)溫度的誤差e2的實(shí)際論域?yàn)閇-30，30]，誤差變化ec2的實(shí)際論域?yàn)閇-6,6].取主機(jī)電流和調(diào)質(zhì)溫度的偏差e、偏差變化ec和中間控制輸出量U的模糊語言集合為:{NS、NL、ZO、PS、PL}，相應(yīng)的表示為{負(fù)大、負(fù)小、零、正小、正大}，模糊論域均設(shè)定為{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}，通過三角形隸屬度函數(shù)表示模糊論域?qū)?yīng)的模糊集合，以主機(jī)電流模糊論域元素取值為例.如表1.

表1 主機(jī)電流的模糊論域取值

1) 隸屬度函數(shù)

隸屬度函數(shù)反映了一個(gè)量對(duì)于另一個(gè)量的所屬程度，在MATLAB里面設(shè)置好參數(shù)進(jìn)行仿真.模糊變量e、ec和中間控制輸出量U的論域值的設(shè)定采用三角隸屬度函數(shù)曲線，如圖5所示.

圖5 輸入、輸出量隸屬度函數(shù)

圖6 模糊規(guī)則視圖

2) 二輸入-輸出的模糊規(guī)則

輸入和輸出的模糊規(guī)則采用ifAis NL andBis NL,thenCis PL的形式，在MATLAB里面建立起模糊規(guī)則，從而生成模糊規(guī)則視圖.當(dāng)輸入[-1,0]時(shí)，推理出來的控制量為1.09，如圖6所示.

3.3 輸出量去模糊化 由模糊推理算法得出的輸出量是一個(gè)模糊集合，但被控對(duì)象只能接受一個(gè)精確的控制量，因此，必須通過反模糊化把模糊集合映射到普通的集合.去模糊化主要采用的是加權(quán)平均法，加權(quán)平均法是將輸出量模糊集合中所有元素進(jìn)行加權(quán)平均作為輸出量執(zhí)行.如下式.

(4)

4 模糊解耦的PLC設(shè)計(jì)

4.1 模糊控制查詢表的建立 利用Simulink工具箱中的Lookup Table模塊可以生成模糊控制查詢表，將模糊控制器的數(shù)據(jù)導(dǎo)入查詢表中，用以查詢輸出量，如圖7所示.

圖7 模糊控制查詢表

4.2 PLC程序設(shè)計(jì)流程 本節(jié)主要采用西門子 S7-200PLC作為制粒機(jī)的硬件設(shè)計(jì)模塊，制粒過程中通過電流傳感器和溫度傳感器檢測主機(jī)電流和調(diào)制溫度，傳感器采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過擴(kuò)展模塊EM235接入PLC，然后在PLC里將采集到的數(shù)據(jù)與實(shí)現(xiàn)置入的量化因子進(jìn)行運(yùn)算，經(jīng)過D/A轉(zhuǎn)換進(jìn)行執(zhí)行元件的輸出.根據(jù)制粒過程中的各數(shù)據(jù)得到電流和溫度模糊量.根據(jù)制粒料溫度的變化、蒸汽壓力的變化、制粒電流的波動(dòng)來綜合控制比例閥的開度和喂料頻率的大小，在不同的喂料速度、不同的制粒溫度范圍采用不同的邏輯控制算法.模糊解耦PLC整體設(shè)計(jì)流程圖如圖8所示.

圖8 PLC整體設(shè)計(jì)流程圖

5 控制系統(tǒng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

圖9 制粒自動(dòng)控制過程測試數(shù)據(jù)

制粒開始時(shí)，蒸汽閥開度初始值為30%，喂料頻率初始值取10 Hz.啟動(dòng)時(shí)制粒機(jī)主機(jī)電流會(huì)急劇上升，同時(shí)隨著蒸汽閥開度的不斷增加，調(diào)質(zhì)溫度逐漸上升，使得調(diào)質(zhì)腔內(nèi)的粉料容易制粒，制粒機(jī)主電動(dòng)機(jī)的負(fù)荷會(huì)減小，主機(jī)電流相應(yīng)的存在小幅度變小.隨著喂料頻率不斷的增加，制粒機(jī)主機(jī)電流也會(huì)上升，喂料頻率上升到目標(biāo)頻率附近時(shí)，主機(jī)電流緩慢減小并逐漸接近目標(biāo)電流.當(dāng)蒸汽閥開度逐漸增加并最終穩(wěn)定在70%左右時(shí)，調(diào)質(zhì)溫度緩慢上升到目標(biāo)溫度趨于穩(wěn)定.制?？刂葡到y(tǒng)開機(jī)啟動(dòng)過程完成如圖9所示.

6 結(jié)論

制粒機(jī)控制系統(tǒng)中存在互相耦合的電流和溫度回路，無法建立精確地模型，因此筆者提出了一種新的智能解耦控制方法，在制粒機(jī)控制系統(tǒng)中，將模糊控制應(yīng)用到補(bǔ)償解耦中，實(shí)現(xiàn)電流和溫度回路的模糊解耦控制，通過現(xiàn)場測試的形式驗(yàn)證模糊解耦控制方法的優(yōu)點(diǎn)，降低了生產(chǎn)的成本及難度.

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(責(zé)任編輯 江津)

Design of the granulating control system with fuzzy decoupling technique

ZHOU Fan，ZHOU Min, ZHAO Mingjun, YANG Weiming

(Faculty of Computer & Information Engineering, Hubei University, Wuhan 430062 China)

Because of the granulating system’s mufti-variable, strong coupling, nonlinear and great time-delay， we are unable to establish its accurate mathematical model, so traditional conventional decoupling control system can not meet the requirements.In order to solve the problems of clogging, slipping and stop in the granulating course of feed production, according to its properties that don’t rely on the object model,we design the electric and temperature fuzzy control rule based on the fuzzy decoupling,which can solve the decoupling between the electric and the quenching-tempering temperature.The fuzzy control system is designed and achieved by Siemens S7-300 PLC，combining with the configuration software of Siemens WinCC software. The experiment results indicate that the stability and reliability of the system is good.

fuzzy control; granulating control system；decoupling；S7-300；WinCC

2016-04-20

周凡(1994-)，女，碩士生；周民，通信作者，實(shí)驗(yàn)師，E-mail:16009027@qq.com

1000-2375(2017)02-0183-05

TP273

A

10.3969/j.issn.1000-2375.2017.02.015