基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化IPSO算法的茶葉烘干機(jī)溫度控制策略

烏 蘭劉雅榮

WU Lan1 LIU Ya-rong2

(1. 內(nèi)蒙古民族大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，內(nèi)蒙古 通遼 028043； 2. 長春職業(yè)技術(shù)學(xué)院，吉林 長春 130000)

(1. College of Mechanical Engineering, Inner Mongolia University for the Nationalities, Tongliao, Inner Mongolla 028043, China; 2. Changchun Vocational Institute of Technology, Changchun, Jilin 130000, China)

烘干是茶葉加工的最后一道工序，是增加茶葉口感、促進(jìn)茶葉色、香、味等有機(jī)物質(zhì)形成的重要步驟[1-2]。目前，茶葉烘干機(jī)多采用燃煤式熱風(fēng)爐作為熱源，而熱風(fēng)溫度是茶葉品質(zhì)優(yōu)劣的重要因素，因此對熱風(fēng)溫度的控制是茶葉烘干的關(guān)鍵[3-4]。目前常采用人工控制排煙機(jī)和引風(fēng)機(jī)的開啟，這種方法勞動強(qiáng)度大，燃煤利用率低，能源嚴(yán)重浪費(fèi)，而且溫度控制效果也不理想，嚴(yán)重影響了茶葉的品質(zhì)。為得到恒定的熱風(fēng)溫度，學(xué)者們不斷致力于對熱風(fēng)爐溫度控制的研究。文獻(xiàn)[5]針對傳統(tǒng)PID控制時溫度控制精度低，魯棒性差等問題，設(shè)計了一種基于動態(tài)矩陣控制的茶葉烘干機(jī)，并提出DMC-PID 串級溫度控制方法，提高了溫度控制系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)能力與魯棒性。文獻(xiàn)[6]認(rèn)為通過調(diào)節(jié)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速或進(jìn)氣風(fēng)門開度，來調(diào)節(jié)熱風(fēng)爐進(jìn)風(fēng)量的辦法改變熱風(fēng)溫度，從而實現(xiàn)恒溫控制。文獻(xiàn)[7]提出一種基于模糊PID的恒溫控制方法，利用模糊規(guī)則規(guī)范PID參數(shù)，以適合溫度的實時變化。

基于此，本研究設(shè)計了一種基于改進(jìn)粒子群的模糊PID控制算法，通過對粒子群算法(PSO)進(jìn)行改進(jìn)處理，得出一種改進(jìn)粒子群算法(IPSO)，然后通過IPSO對模糊PID控制器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以期實現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)的實時在線整定。在熱風(fēng)爐的引煙機(jī)上應(yīng)用智能化變頻技術(shù)，根據(jù)熱風(fēng)爐的實時溫度，自動調(diào)節(jié)熱風(fēng)爐的排煙量，以實現(xiàn)熱風(fēng)溫度的恒定，從而保證烘干效果。

1 燃煤熱風(fēng)爐烘干原理與節(jié)能途徑

燃煤熱風(fēng)爐主要由烘干箱、爐管、風(fēng)機(jī)、引煙機(jī)等部件組成，其原理是利用煤燃燒加熱爐管，通過熱傳遞作用，把引入的空氣加熱，并送入烘干箱內(nèi)蒸發(fā)茶葉內(nèi)部的水分，實現(xiàn)烘干的目的。風(fēng)機(jī)用于茶葉熱風(fēng)的輸送，引煙機(jī)使煙氣自內(nèi)向外流動，使?fàn)t膛壓力降低，外界空氣在負(fù)壓作用下進(jìn)入爐膛。燃煤熱效率是燃煤熱風(fēng)爐式茶葉烘干機(jī)的主要生產(chǎn)指標(biāo)，采用人工控制的熱風(fēng)爐能耗高，熱效率低，其中僅排煙損耗就占熱風(fēng)爐熱損耗的70%左右，影響排煙熱損失的主要因素就是排煙溫度和排煙量[8-10]。熱風(fēng)爐的熱風(fēng)溫度實時變化，難以達(dá)到恒定，從而使茶葉烘干品質(zhì)難以保證。

對熱風(fēng)溫度的控制通常采用控制烘干機(jī)的引風(fēng)量以及熱風(fēng)爐的排煙量。前者是根據(jù)熱風(fēng)爐進(jìn)風(fēng)溫度的高低，通過引風(fēng)機(jī)調(diào)節(jié)送往烘干機(jī)的引風(fēng)量，該方法簡單易行，但引風(fēng)量的變化會使燃煤熱風(fēng)爐的供熱量發(fā)生變化，影響茶葉的烘干品質(zhì)。后者是根據(jù)進(jìn)風(fēng)溫度的大小，調(diào)節(jié)排煙風(fēng)機(jī)的排風(fēng)量，使熱風(fēng)溫度始終控制在一定范圍內(nèi)，達(dá)到穩(wěn)定熱風(fēng)溫度和節(jié)能減排效果，該方法燃煤利用率高，經(jīng)濟(jì)性好，烘干效果較好。

2 恒溫控制策略

目前，中國對于熱風(fēng)爐燃燒控制的方法大多還處于人工手動控制，排煙風(fēng)機(jī)和引風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和頻率都是恒定的，只能人為頻繁關(guān)閉和開啟引煙機(jī)，以此控制熱風(fēng)溫度。不僅增加勞動強(qiáng)度、浪費(fèi)能源，控制效果也受到很大影響，因此需要采用一種智能方法，使熱風(fēng)溫度控制在一定范圍內(nèi)。

2.1 改進(jìn)粒子群算法(IPSO)

(1) 傳統(tǒng)的粒子群算法基本理論：粒子群算法(PSO)是由鳥類群體行為啟發(fā)而提出的一種全局優(yōu)化算法，是從隨機(jī)解出發(fā)，通過迭代尋求最優(yōu)解并通過適應(yīng)度來評價解的品質(zhì)[11-15]。每個粒子代表一個可能的解向量，通過跟蹤兩個最優(yōu)解來更新自己的速度和位置，實現(xiàn)全局尋優(yōu)。在N維空間中，粒子i的空間位置和飛行速度可表示為：

Xi=(xi1,xi2,……,xid)，

(1)

Vi=(vi1,vi2,……,vid)，

(2)

式中：

Xi——料子i的空間位置；

Vi——粒子i的飛行速度。

給定一個目標(biāo)函數(shù)，每個粒子的位置對應(yīng)一個由該函數(shù)決定的相應(yīng)值，更新策略為：

(3)

(4)

(5)

式中：

ω——慣性權(quán)重；

c1，c2——學(xué)習(xí)因子；

ωmax，ωmin——分別為ω的最大值和最小值；

d——決策變量的維數(shù)；

r1，r2——(0,1)之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)；

tmax，t——分別為最大和當(dāng)前迭代次數(shù)。

(2) 改進(jìn)的粒子群算法：傳統(tǒng)的粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)，出現(xiàn)早熟現(xiàn)象。因此在算法迭代的過程中，為提高粒子的認(rèn)知能力，可以保留粒子的個體最優(yōu)位置，并利用向量θ進(jìn)行存儲。

對于粒子群中的粒子i，任意選擇另外一個粒子j，按式(6)計算向量：

θ=Pi-xj，

(6)

式中：

Pi——粒子i自身的最優(yōu)位置；

xj——粒子j在該時刻的位置。

為增加粒子的搜索范圍，避免粒子群出現(xiàn)早熟的缺陷，現(xiàn)對PSO算法進(jìn)行如下改進(jìn)：

(7)

式中：

CR——交叉率，取值范圍為[0,1]。

2.2 改進(jìn)PSO優(yōu)化模糊PID參數(shù)

用改進(jìn)PSO算法優(yōu)化模糊PID控制器參數(shù)，基本步驟：

(1) 初始化PSO算法的參數(shù)：學(xué)習(xí)因子、最大迭代次數(shù)、粒子的初始位置和速度等。

(2) 種群初始化，計算各粒子的適應(yīng)度值。將各粒子的當(dāng)前適應(yīng)度值與該粒子的最優(yōu)適應(yīng)度值進(jìn)行對比，如果更優(yōu)，則將當(dāng)前位置作為該粒子的最優(yōu)位置。

(3) 用式(5)計算慣性權(quán)重，用式(3)、(4)和(7)更新粒子的速度和位置。

(4) 判斷是否滿足尋優(yōu)終止條件(設(shè)定的最大迭代次數(shù)或精度)，如果滿足則求出最優(yōu)解，如果不滿足則轉(zhuǎn)至步驟(2)。流程如圖1所示。

3 基于改進(jìn)粒子群的模糊PID控制

3.1 PID控制

PID控制即比例、積分、微分的控制方式，表達(dá)式為：

圖1 改進(jìn)PSO優(yōu)化模糊PID參數(shù)的基本流程

(8)

式中：

Kp、Ki、Kd——分別為比例、積分和微分系數(shù)；

r(t)、u(t)、e(t)——分別為輸入、輸出和誤差信號。

3.2 基于改進(jìn)粒子群的烘干機(jī)模糊PID控制

傳統(tǒng)PID控制器結(jié)構(gòu)簡單，易實現(xiàn)，但是由于控制器參數(shù)不能自動調(diào)節(jié)，使其應(yīng)用范圍受到一定限制[16-17]。把模糊推理運(yùn)用于PID參數(shù)的整定，可以實時對PID參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，目前應(yīng)用比較廣泛，但模糊規(guī)則的制定一般以經(jīng)驗為主，過程復(fù)雜?；诹Ｗ尤核惴ǖ哪：`屬函數(shù)優(yōu)化方法，通過改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法可以大幅提高系統(tǒng)收斂速度，解決傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化尋址效率低的問題，提高系統(tǒng)的控制性能。

利用模糊規(guī)則建立誤差及誤差變化率與PID參數(shù)之間關(guān)系。在式(7)的基礎(chǔ)上，將系統(tǒng)的誤差作為粒子群優(yōu)化算法的評價函數(shù)，計算函數(shù)的適應(yīng)度，以此來調(diào)整模糊論域的量化范圍，對模糊控制器的參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，使系統(tǒng)的控制性能達(dá)到最優(yōu)，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 基于改進(jìn)粒子群的模糊PID控制器結(jié)構(gòu)

將實際熱風(fēng)溫度與設(shè)定溫度的偏差E和偏差變化率EC為控制器的輸入變量，ΔKp，ΔPi，ΔPd為輸出變量。定義輸入、輸出變量的模糊子集分別為{NB，NS，ZE，PS，PB}，分別代表{負(fù)大、負(fù)小、零、正小、正大}。將每個模糊變量在其論域內(nèi)分成5個量化區(qū)間，在加入改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法后，每個論域的最終量化區(qū)間為：

(9)

式中：

Tai(i=1,2,3)——經(jīng)改進(jìn)粒子群優(yōu)化后的輸出值，對應(yīng)的模糊規(guī)則如表1所示。

4 仿真分析

把改進(jìn)粒子群優(yōu)化模糊PID控制器應(yīng)用于烘干機(jī)熱風(fēng)爐恒溫控制系統(tǒng)中，并在MATLAB軟件中建立恒溫系統(tǒng)(T-S)的仿真模型，如圖3所示。

設(shè)定粒子優(yōu)化算法中迭代次數(shù)為30，粒子數(shù)為10，優(yōu)化范圍為0～1 000。設(shè)置仿真時間為150 s，階躍為400，分別采用人工控制、模糊PID控制以及改進(jìn)粒子群優(yōu)化模糊PID控制算法進(jìn)行仿真分析，仿真結(jié)果如圖4所示。

可見，與其它2種控制方法相比，IPSO優(yōu)化模糊PID控制超調(diào)量小，響度速度快，達(dá)到穩(wěn)態(tài)時間短，控制效果更好，更適合茶葉烘干機(jī)恒溫控制系統(tǒng)。

表1 輸出的模糊規(guī)則

圖3 恒溫控制系統(tǒng)仿真模型

圖4 不同控制方式仿真結(jié)果

5 實驗驗證

對某茶廠燃煤熱風(fēng)爐式茶葉烘干機(jī)采用不同方式進(jìn)行控制效果對比。理想熱風(fēng)溫度設(shè)定為 170 ℃時，周期為80 min，每5 min采集1次數(shù)據(jù)，引煙機(jī)轉(zhuǎn)速為1 350 r/min，手動過程中引煙機(jī)頻率為50 Hz。具體實驗條件如下：

(1) 實驗材料：普洱茶。

(2) 實驗設(shè)備：某茶廠燃煤熱風(fēng)爐式茶葉烘干機(jī)。

(3) 實驗方案：分別采用人工控制、模糊PID以及IPSO模糊PID 3種控制方法進(jìn)行測試，分別以熱風(fēng)溫度、排煙溫度以及引煙機(jī)頻率作為研究指標(biāo),測試結(jié)果如圖5～7所示。

可見，當(dāng)理想熱風(fēng)溫度值為170 ℃時，采用人工控制時最高熱風(fēng)溫度為210.6 ℃，最低熱風(fēng)溫度為134.9 ℃，最大波動幅度為75.5 ℃；采用模糊PID控制時最高熱風(fēng)溫度為177.8 ℃，最低熱風(fēng)溫度為163.9 ℃，最大波動幅度為13.9 ℃；采用IPSO優(yōu)化模糊PID控制時最高熱風(fēng)溫度為174.9 ℃，最低熱風(fēng)溫度為167.3 ℃，最大波動幅度為7.6 ℃。

從結(jié)果可以看出，采用人工控制方法時熱風(fēng)溫度以及排煙溫度變化幅度較大，溫度調(diào)節(jié)速度較慢，烘干效果較差，同時引煙機(jī)的頻率為固定值，只能手動關(guān)閉或開啟風(fēng)機(jī)和引煙機(jī)，造成大量電能的損耗；與人工控制相比，IPSO優(yōu)化模糊PID和模糊PID控制都能根據(jù)熱風(fēng)溫度實時自動調(diào)節(jié)風(fēng)機(jī)和引煙機(jī)的頻率與轉(zhuǎn)速，將熱風(fēng)溫度控制在一定的范圍內(nèi)，達(dá)到恒溫控制的目的，在滿足溫度條件的同時減少了能量損耗，達(dá)到節(jié)能減排的目的，其中IPSO優(yōu)化模糊PID控制時溫度變化幅度小，可以獲得更優(yōu)的控制效果。

圖5 不同控制方式排煙溫度變化曲線

圖6 不同控制方式熱風(fēng)溫度變化曲線

圖7 不同控制方式引煙機(jī)頻率變化曲線

Figure 7 Frequency control curve of smoke control machine with different control methods

6 結(jié)論

對熱風(fēng)爐溫度的有效控制是燃煤式茶葉烘干機(jī)的重要問題，也是增加茶葉口感，提高茶葉品質(zhì)的關(guān)鍵。針對傳統(tǒng)人工控制方法的局限性以及熱風(fēng)爐溫度的時變性，以燃煤熱風(fēng)爐式烘干機(jī)作為研究對象，恒溫控制為目標(biāo)，尋求有效控制方法。

(1) 針對粒子群算法易早熟、且在尋優(yōu)過程中全局搜索能力差和尋優(yōu)效率低的缺點(diǎn)，設(shè)計了一種基于改進(jìn)粒子群的模糊 PID 控制算法，實現(xiàn)模糊PID參數(shù)的有效優(yōu)化，以解決PID參數(shù)無法在線整定的問題。

(2) 將改進(jìn)粒子群優(yōu)化模糊 PID 控制算法應(yīng)用于熱風(fēng)爐溫度控制系統(tǒng)，當(dāng)熱風(fēng)溫度與設(shè)定溫度出現(xiàn)偏差時，采用智能化變頻技術(shù)自動控制引煙機(jī)的轉(zhuǎn)速和頻率，以此保持熱風(fēng)溫度的恒定。

(3) 與其它算法相比，改進(jìn)粒子群優(yōu)化模糊 PID 控制算法可以獲得很好的烘干效果，具有控制精度高、收斂速度快、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)，在提高茶葉品質(zhì)的同時，提高了工作效率，減小了能量損耗。

本文只對燃煤式茶葉烘干機(jī)的溫度控制策略進(jìn)行了研究，但并未進(jìn)一步探討溫度波動對茶葉成分和品質(zhì)的影響，下步將從該角度進(jìn)行研究，以期為控制策略的應(yīng)用提供更有力論據(jù)，進(jìn)一步說明所用方法在提高燃煤經(jīng)濟(jì)性的同時，提高茶葉烘干品質(zhì)。