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    基于模糊RBFNN-PID的啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)

    2020-06-06 09:34:04胡亞南寧奎偉趙錦文
    食品與機械 2020年4期

    胡亞南 - 李 鑫 寧奎偉 - 趙錦文 -

    (1. 西京學(xué)院,陜西 西安 710021;2. 陜西西微測控工程有限公司,陜西 咸陽 712000)

    啤酒是由大麥等谷物經(jīng)糖化、發(fā)酵、灌裝等主要工序生產(chǎn)制作的主流飲品,其中,發(fā)酵過程是決定啤酒品質(zhì)和口感的關(guān)鍵環(huán)節(jié),直接影響廠家產(chǎn)品銷售和經(jīng)濟效益[1]。發(fā)酵過程中物料發(fā)生著復(fù)雜的生物、化學(xué)反應(yīng)且伴隨著熱量的排放,主要工藝對象為時間、壓力、溫度和糖度,由于糖度、時間控制取決于發(fā)酵溫度、酵母活性(受溫度影響),而且壓力變化同樣受溫度影響,所以對啤酒發(fā)酵溫度控制對產(chǎn)品的穩(wěn)定性和精確性至關(guān)重要。

    傳統(tǒng)PID控制因結(jié)構(gòu)簡單、成熟、易實現(xiàn)等優(yōu)點被應(yīng)用于啤酒發(fā)酵溫度控制,但發(fā)酵過程存在微生物代謝、熱量交換、反應(yīng)放熱及反應(yīng)釜體積大等因素,使溫度控制系統(tǒng)具有時變、非線、滯后特征,需反復(fù)、繁瑣整定PID參數(shù),造成溫度控制系統(tǒng)超調(diào)和震蕩。杜金釗等[2]將模糊控制算法應(yīng)用于啤酒發(fā)酵溫度控制中,并取得一定效果,但模糊控制受專家主觀性和盲目性影響且無法消除系統(tǒng)靜差;高錦等[3]將Smith算法和非線性PID應(yīng)用于啤酒發(fā)酵溫度控制以解決系統(tǒng)溫度偏差大、波動頻繁的問題,但非線性PID參數(shù)較多且最優(yōu)參數(shù)獲取較難;寧奎偉等[4]將遺傳算法和OPC技術(shù)應(yīng)用于啤酒溫度控制,仿真效果較好,但未考慮系統(tǒng)模型失配及抗干擾能力。基于模糊PID控制算法,試驗擬提出一種具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID控制算法(模糊RBFNN-PID),以實現(xiàn)啤酒發(fā)酵溫度精確、穩(wěn)定控制,同時采用PLC和觸摸屏組成控制系統(tǒng),對啤酒發(fā)酵工藝過程進(jìn)行實質(zhì)控制,以達(dá)到優(yōu)質(zhì)、高效、低消耗的控制效果。

    1 啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)

    由圖1可知,啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)由PLC、觸摸屏(KP1500)、模擬量輸出模塊(SM1232 AO)、模擬量輸入模塊(SM1231 AI)、溫度檢測裝置、氣動調(diào)節(jié)閥組成。啤酒發(fā)酵過程需在一定工藝溫度、時間條件下進(jìn)行,由于發(fā)酵罐體積較大,為使發(fā)酵罐內(nèi)溫度均勻、穩(wěn)定、調(diào)節(jié)迅速,故在發(fā)酵罐外壁鋪設(shè)上、中、下3層冷卻管路,同時在冷卻管路安裝3臺氣動調(diào)節(jié)閥(FV301、FV302、FV303)及在罐體安裝3臺溫度檢測裝置(TIC301、TIC302、TIC303)。PLC通過PN接口與KP1500通訊,進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,實現(xiàn)友好人機交互;在KP1500設(shè)置啤酒發(fā)酵時間和溫度值,安裝在罐體內(nèi)的熱電阻PT100檢測溫度信號,溫度變送器將溫度信號轉(zhuǎn)化成4~20 mA電流信號傳輸給SM1231 AI進(jìn)行采樣、轉(zhuǎn)化,經(jīng)內(nèi)部總線將轉(zhuǎn)化后數(shù)字量穩(wěn)定信號送至PLC;PLC將溫度設(shè)定值和檢測值進(jìn)行邏輯運算、分析后輸出控制信號至SM1232 AO轉(zhuǎn)化為4~20 mA電流信號調(diào)節(jié)氣動閥門開度,改變進(jìn)入發(fā)酵罐外壁的冷媒流量,實現(xiàn)發(fā)酵罐溫度精確控制。

    圖1 啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)Figure 1 Temperature control system of beerfermentation

    2 模糊RBFNN-PID溫度控制策略

    如圖2所示,以啤酒發(fā)酵溫度設(shè)定值r(k)與檢測值y(k)的偏差e(k)和偏差變化率ec(k)為模糊RBFNN控制器的輸入變量,以PID增量參數(shù)ΔKP、ΔKI、ΔKD為輸出變量。模糊RBFNN以學(xué)習(xí)指標(biāo)為目標(biāo)不斷優(yōu)化模糊控制規(guī)則,輸出最佳PID增量參數(shù),以提高發(fā)酵溫度控制效果。

    圖2 模糊RBFNN-PID的啤酒發(fā)酵溫度控制Figure 2 Temperature control of beer fermentationbased on fuzzy RBFNN-PID

    依據(jù)模糊控制結(jié)構(gòu)和PID參數(shù),設(shè)計2-10-25-3的4層模糊RBFNN控制器結(jié)構(gòu),如圖3所示。

    模糊RBFNN控制器第1~4層分別為輸入層、模糊層、推理層和輸出層,以I、O表示各層網(wǎng)絡(luò)輸入輸出,以I、O下標(biāo)表示層數(shù),則:

    第1層(輸入層),輸入變量為啤酒發(fā)酵溫度e(k)、ec(k),節(jié)點數(shù)m1=2。

    圖3 模糊RBFNN控制器結(jié)構(gòu)Figure 3 Structure of fuzzy RBFNN-PID controller

    I1(1)=e(k),

    (1)

    I1(2)=ec(k),

    (2)

    O1(i,j)=I1(i) (i=1,2;j=1,2…n),

    (3)

    式中:

    n——模糊變量模糊子集個數(shù)。

    第2層(模糊層),模糊層是將輸入的精確量轉(zhuǎn)化為模糊量,每個節(jié)點表示一個模糊子集;設(shè)定發(fā)酵溫度e(k)、ec(k)的模糊子集均為{NB(負(fù)大),NS(負(fù)小),ZO(零),PS(正小),PB(正大)},節(jié)點數(shù)m2=10;隸屬度函數(shù)為高斯型函數(shù)[5-6]。

    (4)

    式中:

    cij、bij——第i個模糊輸入變量的第j個子集隸屬度函數(shù)中心和基寬,i=1,2,j=1,…,5。

    第3層(推理層),推理層的每個節(jié)點表示一條模糊規(guī)則,發(fā)酵溫度e(k)、ec(k)的模糊子集數(shù)均為5,則模糊控制規(guī)則數(shù)應(yīng)為25,故m3=25;將模糊層的模糊子集兩兩配對,實現(xiàn)各節(jié)點的模糊推理,節(jié)點輸出應(yīng)為所有輸入信號的乘積。因此

    (5)

    (6)

    式中:

    Ni——模糊層節(jié)點數(shù);

    t——模糊規(guī)則節(jié)點,取1,2,…,25。

    第4層(輸出層),輸出層節(jié)點輸出為所有輸入信號的加權(quán)和,模糊RBFNN輸出量為ΔKP、ΔKI、ΔKD,即節(jié)點數(shù)m4=3。

    (7)

    式中:

    ωij——第3、4層節(jié)點連接權(quán)矩陣。

    模糊RBFNN控制第4層對應(yīng)的PID控制增量參數(shù)為:

    (8)

    PID控制器參數(shù)為:

    (9)

    式中:

    ΔKP、ΔKI、ΔKD——PID增量參數(shù);

    KP、KI、KD——PID參數(shù);

    KP0、KI0、KD0——PID初始參數(shù)。

    為使PID控制器適應(yīng)復(fù)雜的啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng),利用學(xué)習(xí)算法對模糊RBFNN的cij,bij,ωij3個參數(shù)進(jìn)行自我調(diào)整和優(yōu)化,可使模糊RBFNN-PID控制器具備邏輯判斷能力及自我優(yōu)化能力,利用梯度下降法對模糊RBFNN參數(shù)進(jìn)行修正,模糊RBFNN-PID學(xué)習(xí)目標(biāo)為[7]:

    (10)

    ωij、cij、bij參數(shù)的優(yōu)化算法為:

    (11)

    (12)

    (13)

    式中:

    η——慣性系數(shù);

    u——學(xué)習(xí)速率。

    其中,

    (14)

    (15)

    (16)

    (17)

    3 啤酒發(fā)酵控制系統(tǒng)設(shè)計

    啤酒發(fā)酵控制系統(tǒng)以西門子PLC和觸摸屏為核心部件,對啤酒發(fā)酵過程進(jìn)行自動控制和數(shù)據(jù)處理,具備數(shù)據(jù)顯示、存儲、報警和打印功能。整個控制過程需對過程變量實時檢測、數(shù)據(jù)分析,涉及檢測裝置和執(zhí)行裝置較多,且參數(shù)對象間存在一定耦合影響,故對控制系統(tǒng)要求較高。

    3.1 硬件選型

    3.1.1 PLC選型 依據(jù)啤酒發(fā)酵控制需求和廠家控制要求,對現(xiàn)場I/O控制點量進(jìn)行計算,并冗余20%的I/O接口用于進(jìn)行后期控制系統(tǒng)的維護、維修和功能擴展,系統(tǒng)共需58個I/O控制點[8]??紤]到系統(tǒng)I/O點量、系統(tǒng)運算能力及經(jīng)濟性問題,選用西門子CPU 1214C(6ES7214-1AG40-0XB0)作為系統(tǒng)PLC,其集成PROFINT接口和強大的工藝功能,可滿足啤酒發(fā)酵自動控制需求。

    3.1.2 觸摸屏選型 選用西門子KP1500精簡型觸摸屏,屏幕尺寸391.16 mm,分辨率1 280×800,1 600萬色,集成2個PROFINT接口;KP1500能夠?qū)崿F(xiàn)啤酒發(fā)酵控制系統(tǒng)工藝流程顯示、參數(shù)設(shè)置、歷史曲線、報表生成、故障報警等功能,具有友好的人機界面。

    3.1.3 檢測裝置選型 溫度傳感器選用天康WZP-230型號的PT100熱電阻傳感器,檢測范圍-200~450 ℃,檢測精度0.03 ℃;液位傳感器選用海聯(lián)HLY超聲波傳感器,檢測范圍0~6 m,檢測精度3 mm。

    3.1.4 執(zhí)行裝置選型 選用力諾氣動ZSSV-16TK125-YPD2D型調(diào)節(jié)閥,管徑DN125,防護等級PN1.6。

    啤酒發(fā)酵控制系統(tǒng)硬件選型列表如表1所示。

    3.2 下位機硬件組態(tài)

    啤酒發(fā)酵控制系統(tǒng)下位機設(shè)計基于TIA Portal V13平臺進(jìn)行設(shè)計,TIA Portal V13注重用戶體驗自動化工具平臺,包含Step7和WinCC兩部分,可實現(xiàn)從過程控制到離散控制、從驅(qū)動到HMI的工控相關(guān)工具。啟動TIA Portal V13后點擊“創(chuàng)建新項目”,然后在Portal視圖下的“設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)”中點擊“添加新設(shè)備”后依據(jù)型號添加項目所需的PLC模塊、PS模塊、IM模塊及SM模塊,如圖4所示。

    表1 硬件選型表Table 1 Hardware selection table

    圖4 硬件組態(tài)圖Figure 4 Hardware configuration diagram

    3.3 網(wǎng)絡(luò)組態(tài)

    TIA Portal V13平臺的“設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)”編輯器內(nèi)打開網(wǎng)絡(luò)視圖,網(wǎng)絡(luò)視圖中包含啤酒發(fā)酵控制系統(tǒng)的各個子控制系統(tǒng)及KP1500監(jiān)視器,分別點擊PLC設(shè)備和KP1500監(jiān)視器的PN端口拖動進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連接,然后選擇“屬性→常規(guī)→PROFINET接口→以太網(wǎng)地址”修改設(shè)備IP地址和設(shè)備名稱,編譯檢查無錯誤后進(jìn)行保存[9]。試驗設(shè)計的啤酒發(fā)酵控制系統(tǒng)包含3臺啤酒發(fā)酵罐設(shè)備,網(wǎng)絡(luò)組態(tài)圖如圖5所示;Portal平臺相對于傳統(tǒng)STEP7+WinCC平臺網(wǎng)絡(luò)搭建更加可視、便捷、高效。

    圖5 網(wǎng)絡(luò)組態(tài)圖Figure 5 Network configuration diagram

    3.4 人機界面設(shè)計

    SIMATIC WinCC (TIA Portal)相對于傳統(tǒng)的SIMATIC WinCC Flexible軟件對控制、可視化、驅(qū)動解決方案可使用同一編輯器設(shè)計,實現(xiàn)工程組態(tài)框架內(nèi)完美交互;同時可以使用用戶自定義對象庫和面板庫設(shè)計,可保證組態(tài)質(zhì)量高度一致。如圖6所示,在Portal WinCC軟件平臺開發(fā)啤酒發(fā)酵控制系統(tǒng),包括可視化的工藝流程、控制參數(shù)設(shè)置、對象歷史曲線及生產(chǎn)報表等界面,實現(xiàn)了啤酒發(fā)酵自動控制的解決方案。

    圖6 人機交互界面圖Figure 6 Human computer interface diagram

    4 啤酒發(fā)酵模糊RBFNN-PID控制程序設(shè)計

    基于Portal STEP7平臺開發(fā)的啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng),可便捷、高效地實現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計、調(diào)試、仿真及故障查詢。圖7為啤酒發(fā)酵罐中層溫度控制流程圖,首先完成系統(tǒng)初始化設(shè)置,對啤酒發(fā)酵控制系統(tǒng)的相關(guān)預(yù)置參數(shù)進(jìn)行輸入,在KP1500設(shè)置中層溫度設(shè)定值SP302,啟動啤酒發(fā)酵自動控制系統(tǒng),SM1231接收TIC302溫度值并進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)化,CPU1214C對SP302值和TIC302值進(jìn)行邏輯運算,按照采樣周期T輸出e(k)和ec(k)值[10]。模糊RBFNN控制器依據(jù)e(k)和ec(k)值進(jìn)行邏輯規(guī)則判斷,同時依據(jù)學(xué)習(xí)目標(biāo)e(k)對參數(shù)cij,bij,ωij進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,以實現(xiàn)發(fā)酵溫度最佳控制并輸出PID增量參數(shù)△KP、△KI、△KD。按式(9)進(jìn)行PID參數(shù)疊加,將KP、KI、KD數(shù)據(jù)送至PID控制器進(jìn)行控制運算;CPU1214C將PID控制運算結(jié)果經(jīng)SM1232進(jìn)行D/A轉(zhuǎn)化為4~20 mA電流信號后作用于氣動調(diào)節(jié)閥FV302,F(xiàn)V302依據(jù)閥位值與電流值的線性比例調(diào)整閥位開度以改變進(jìn)入發(fā)酵罐中層冷卻管道的冷媒量,進(jìn)而調(diào)整啤酒發(fā)酵罐中層溫度值。

    圖7 啤酒發(fā)酵罐中層溫度控制流程Figure 7 Middle temperature control processof beer fermenter

    5 仿真與應(yīng)用

    5.1 仿真驗證

    利用Matlab軟件平臺建立模糊RBFNN-PID控制器、模糊PID控制器和PID控制器進(jìn)行對比仿真,設(shè)置啤酒發(fā)酵溫度為12 ℃。呂寧等[11]建立的啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)傳遞函數(shù)為:

    (18)

    設(shè)置仿真運行時間為2 000 s,在t=1 200 s時向啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)添加一個幅值為3 ℃(25%)的階躍信號模擬現(xiàn)場干擾信號,以驗證3種控制器的性能和抗干擾能力。3種控制器的Simulink仿真對比曲線和性能指標(biāo)分別如圖8、表2所示。

    由圖8、表2可知,模糊RBFNN-PID控制器上升時間大于模糊PID和PID控制器,但其超調(diào)量最小、達(dá)到穩(wěn)態(tài)時間最短、抗干擾能力最強。由于啤酒發(fā)酵過程,微生物代謝、熱量交換及耦合、物料發(fā)酵非線性放熱等因素均對啤酒發(fā)酵溫度控制傳遞函數(shù)存在影響,所以將啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)傳遞函數(shù)的比例系數(shù)K增加30%,以驗證3種控制器的模型失配魯棒性。如圖9所示,當(dāng)系統(tǒng)模型K增加30%后,PID、模糊PID、模糊RBFNN-PID 3種控制器的超調(diào)量分別增加21.71%,6.39%,0.38%;達(dá)到穩(wěn)態(tài)時間分別增加220,185,143 s,由此可見模糊RBFNN-PID控制模型失配魯棒性最優(yōu)。

    圖8 3種控制器仿真曲線Figure 8 Three kinds of controller simulation curves

    表2 3種控制器性能指標(biāo)Table 2 Three performance indexes of controller

    5.2 試驗測試

    文中所述啤酒發(fā)酵自動控制系統(tǒng)是與陜西西微測控工程有限公司共同開發(fā)的,以200 L啤酒發(fā)酵罐及相關(guān)裝置為試驗設(shè)備,以酵母、麥花、酒花為原料,按文中所述硬件組態(tài)和程序設(shè)計開發(fā)啤酒發(fā)酵自動控制系統(tǒng)進(jìn)行試驗測試。由圖10可知,啤酒發(fā)酵溫度誤差為±0.08 ℃、控制精度為0.67%,溫度控制系統(tǒng)具有較好的精確性和跟蹤能力。

    圖9 3種控制器模型失配后仿真曲線Figure 9 Simulation curve of three controllermodels after mismatch

    6 結(jié)論

    設(shè)計了具備邏輯判斷和自我優(yōu)化能力的模糊RBFNN-PID控制策略,以CPU1214C和KP1500觸摸屏為核心,完成控制系統(tǒng)的硬件組態(tài)、網(wǎng)絡(luò)組態(tài)、人機界面設(shè)計,利用Matlab仿真和試驗測試的方法進(jìn)行算法驗證。結(jié)果表明:模糊RBFNN-PID控制系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性、抗干擾能力和模型失配魯棒性,發(fā)酵溫度誤差為±0.08 ℃、控制精度為0.67%,滿足啤酒發(fā)酵溫度控制要求。試驗主要研究發(fā)酵溫度控制及設(shè)備監(jiān)控,未涉及啤酒制造過程中的能源與資源管理,下一步將利用西門子B.Data軟件設(shè)計啤酒制造能源管理系統(tǒng),實現(xiàn)企業(yè)信息化管理和綠色生產(chǎn)。

    圖10 啤酒發(fā)酵溫度歷史曲線圖Figure 10 History curve of beer fermentation temperature

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