葉片模溫智能控制研究進展

管鵬飛　馮立超　孫立

摘? 要：葉片是風力機最為關鍵的部位之一，而葉片模具加熱過程中的溫度控制效果對于葉片的質(zhì)量起著至關重要的作用。分析了現(xiàn)有的兩種加熱方式的特點以及溫度控制效果，比較了它們在具體模具加熱應用中的優(yōu)缺點。并介紹了近年來在溫度控制領域應用的最為廣泛的遺傳算法、模糊控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡。還分析了這幾種智能控制方法的原理、特點。

關鍵詞：葉片? 模具加熱? 溫度控制

中圖分類號：TM62 ? ?文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2019）09（a）-0053-02

1? 研究背景

風力發(fā)電具有造價低、可靠性高、裝機靈活和維護簡便等優(yōu)點，作為一種典型的清潔能源，近年來發(fā)展迅速[1]。尤其是在那些實行激勵措施的國家，發(fā)展得相當快。要將風能轉(zhuǎn)換為電能就需要通過風力發(fā)電機，而風電葉片作為采集風能的重要工具其產(chǎn)品質(zhì)量對于整個風電機組的能否良好運行起著決定性的作用[2]。葉片的生產(chǎn)加工工藝步驟繁多且復雜，其中最為關鍵的因素即是模具生產(chǎn)過程中的溫度控制[3]。鑒于要求葉片生產(chǎn)過程中的溫差要控制在±2℃，所以一旦溫度較低就會造成葉片固化效果不好從而較低最終的產(chǎn)品質(zhì)量，溫度過高則可能會造成葉片損壞。然而傳統(tǒng)的模具溫度控制系統(tǒng)的時滯性比較大而且自適應性差，因此需要通過與智能算法相結合才能滿足較為復雜的要求。

2? 智能溫度控制研究現(xiàn)狀

因為當前的葉片模具加熱系統(tǒng)加熱過程中影響溫度變化的因素較多而且溫度和時間以W、及輸出功率之間的關系是不確定的，所以在模具加熱過程中很容易出現(xiàn)葉片大梁、腹板以及葉尖區(qū)域的溫度不一樣的現(xiàn)象。然而無論是采用經(jīng)典的控制理論還是現(xiàn)代的控制方法都很難使得葉片的各個區(qū)域的溫度控制達到差不多的效果。由于近年來智能控制算法在各行各業(yè)運用得越來越多，國內(nèi)研究人員就考慮到在傳統(tǒng)得控制系統(tǒng)基礎上加入智能控制算法，通過智能控制算法來實現(xiàn)對溫度控制過程的變量參數(shù)優(yōu)化，從而得到想要的控制效果。遺傳算法、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡等智能控制算法是目前使用較多的優(yōu)化算法。

2.1 遺傳算法

遺傳算法的基本方法是通過把種群轉(zhuǎn)變成實際問題的解，然后再通過模仿生物種群進化過程中的選擇、交叉以及變異過程獲得更多的個體通過不斷比較來獲得最優(yōu)解。遺傳算法本質(zhì)上是一種并行、高效的搜索的方法，因此常常被用于參數(shù)的尋優(yōu)之中?；谶z傳算法的尋優(yōu)特點，所以它常被用于與傳統(tǒng)控制方法相結合來獲得更好的控制效果。梁達平等人[4]針對IC芯片烘箱在溫度控制中因腔體均勻性差導致調(diào)節(jié)效率低的問題，在溫度控制程序中引入了自適應在線遺傳算法PID控制策略，明顯提高了其溫度調(diào)節(jié)速率，并具有良好的動態(tài)特性和魯棒性。楊芳權等人[5]針對半導體激光器工作溫度隨時間變化存在漂移和不穩(wěn)定的問題，設計了基于遺傳算法的半導體激光器溫度控制系統(tǒng)，通過遺傳算法模型來分析被控對象的物理特性，利用遺傳算法的快速搜索能力來訓練溫度控制的權系數(shù)。實驗表明，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)高精度和寬范圍的控制效果，具有較好的工程應用價值。

2.2 模糊PID控制

目前，模糊PID控制系統(tǒng)在溫度控制領域應用得十分廣泛并且能夠取得理想的效果。陳立剛[6]將模糊PID控制應用在退火爐的溫度控制系統(tǒng)中，通過將兩種控制方式相結合實現(xiàn)了PID參數(shù)在線自整定，而且試驗證明復合控制系統(tǒng)魯棒性強、適應性強、控制精度強，取得了很好的效果。史德全等人[7]則更進一步將專家決策與模糊PID控制相結合設計的專家模糊PID控制系統(tǒng)運用于加熱爐的溫度控制中，通過專家決策來降低設定值附近的溫度沖擊并且利用模糊PID控制來實現(xiàn)溫度的控制，以此獲得更為精確的溫度控制效果。鑒于工業(yè)環(huán)境中的咖啡烘焙機的溫度控制沒有十分適用的系統(tǒng)，Wagner Fontes等人[8]基于模糊邏輯設計了一種利用智能系統(tǒng)對咖啡烘焙機進行溫度控制的方法，采用模糊控制器為PID控制器提供參考參數(shù)從而提高了該過程的運行效率。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡控制

神經(jīng)網(wǎng)絡是人們根據(jù)對于人腦以及各種生物原型的研究，然后在此基礎上建立的各種算法以及數(shù)學模型，以期望能通過計算機來模仿人腦從而解決各種問題。神經(jīng)網(wǎng)絡的特點主要是以決策變量的編碼來作為運算對象，然后以目標函數(shù)值來作為搜索信息，并通過自適應的概率搜索技術來同時進行解空間的多點搜索。目前神經(jīng)網(wǎng)絡在控制系統(tǒng)中的應用主要是通過神經(jīng)網(wǎng)絡來對那些難以描述的復雜對象建模，還有就是利用神經(jīng)網(wǎng)絡來組成一些能夠?qū)嶋H應用的系統(tǒng)，例如處理某種信號、對于不同模式的識別、制作機器人、構筑專家系統(tǒng)甚至是以上幾種功能的綜合。通過將傳統(tǒng)的PID控制與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合可以得到多種不同的新控制方法，例如，基于多層網(wǎng)絡的PID控制、基于多層向前網(wǎng)絡的PID控制和基于單神經(jīng)元的PID控制等。

近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制憑借其自適應、自學習的特點，在溫控領域也漸漸得到應用。黨霞[9]在分析注塑機的機械結構以及工作原理，利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習、自適應能力，將傳統(tǒng)PID控制與神經(jīng)網(wǎng)絡結合，采用梯度下降法實時調(diào)整PID的3個參數(shù)，使得注塑機在在工作過程中的溫度控制有了更好的自適應性，從而在整體上優(yōu)化了注塑機料桶的穩(wěn)定性及其多段的控制精度。

3? 展望

隨著能源需求的快速增長，風力這種可清潔再生能源勢必得到廣泛的應用而風力發(fā)電又是目前風力應用的主要領域，所以風力葉片質(zhì)量的重要性不言而喻。過去的風力葉片質(zhì)量由于控制方式的限制而無法進一步優(yōu)化，而近年來隨著遺傳優(yōu)化算法、模糊PID控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡這些智能控制優(yōu)化算法在工業(yè)控制領域越來越廣泛的應用，相信必定能夠解決傳統(tǒng)葉片模具溫度控制中存在的很多問題，讓風機葉片行業(yè)飛速發(fā)展。

參考文獻

[1] Ibrohim Rustamov .Design and Structural studies of Composite Wind Turbine Blade using Finite Element Method[D].Harbin Institute of Techndogy，2012.

[2] 李雪梅，王紅飛.智能控制在模具溫控成形中的應用[J].機械設計與制造，2007（1）：137-138.

[3] 韓超，劉曉宇，董宇翔.歐姆龍PLC在葉片成型模具多路溫度控制中的應用[J].智慧工廠，2011（5）：49-51.

[4] 梁達平，趙利民，蔡志元.基于遺傳算法的PID控制在IC芯片烘箱中的應用[J].電子與封裝，2018（11）：9-14.

[5] 楊芳權，江渝川.基于遺傳算法的半導體激光器溫度控制系統(tǒng)[J].沈陽工業(yè)大學學報，2019，41（4）：445-450.

[6] 陳立剛.模糊PID控制在罩式退火爐溫度控制系統(tǒng)中的應用[A].中國計量協(xié)會冶金分會2018年會論文集[C].2018.

[7] Dequan S，Guili G，Zhiwei G，et al. Application of Expert Fuzzy PID Method for Temperature Control of Heating Furnace[J].Procedia Engineering，2012，29（4）：257-261.

[8] Godoy WF，Silva IND，Goedtel A，et al.Fuzzy Logic Applied at Industrial Roasters in the Temperature Control[J].Ifac Proceedings Volumes，2013，46（7）：450-455.

[9] 黨霞.基于自適應神經(jīng)網(wǎng)絡PID的注塑機溫度控制[J].合成樹脂及塑料，2018（6）：83-86.