基于碳納米的水性上光機干燥系統(tǒng)控制與仿真

靳露 張明鳴 李晉堯 李海超

摘要：為了進(jìn)一步提高水性上光機的效率，降低其能耗，進(jìn)行水性上光機干燥系統(tǒng)的控制與仿真。對常規(guī)PID控制算法和模糊PID控制算法進(jìn)行分析與比較，搭建Simulink下的模糊控制系統(tǒng)并且進(jìn)行控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計與仿真，比較常規(guī)PID與模糊PID兩者的仿真曲線得出，使用模糊PID控制器的系統(tǒng)穩(wěn)定性高于常規(guī)PID控制器，且穩(wěn)態(tài)時間小于常規(guī)PID控制算法的穩(wěn)態(tài)時間。模糊PID控制算法，可以解決超調(diào)量與快速性矛盾問題，優(yōu)于常規(guī)PID控制算法，是水性上光機干燥系統(tǒng)的更好選擇。

關(guān)鍵詞：水性上光機；PID；模糊PID；MATLAB仿真

中圖分類號：TS801.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1400 （2021） 09-0030-04

基金項目：北京印刷學(xué)院基礎(chǔ)研究重點項目（基于納米碳的綠色印刷干燥設(shè)備關(guān)鍵技術(shù)研究Ea202003）

Control and Simulation of Drying System of Waterborne Coating Machine Based on Carbon Nano

JIN Lu， ZHANG Ming-ming， LI Jin-yao， LI Hai-chao

（Beijing Institute of Graphic Communication， Beijing 102600， China）

Abstract： In order to further improve the efficiency of the water-based glazing machine and reduce its energy consumption， the control and simulation of the drying system of the water-based glazing machine are carried out. The conventional PID control algorithm and the fuzzy PID control algorithm are analyzed and compared， the fuzzy control system under Simulink is built， and the controller structure design and simulation are carried out. The simulation curves of the conventional PID and the fuzzy PID are compared. The system stability of the fuzzy PID controller is higher than that of the conventional PID controller， and the steady-state time is less than that of the conventional PID control algorithm. Fuzzy PID control algorithm can solve the contradiction between overshoot and rapidity. It is better than conventional PID control algorithm and is a better choice for water-based coating machine drying system.

Key words： Waterborne coating machine； PID； fuzzy PID； MATLAB simulation

上光工藝是一種被廣泛使用的印刷工藝，不僅可以增加印品表面平滑度，而且可以在印品表面形成一層保護(hù)膜，提升其防潮、耐磨及防腐性能[1]，從而起到保護(hù)印品表面的作用[2]。上光工藝的核心則是上光機干燥系統(tǒng)的設(shè)計[3]。實際水性上光機的干燥系統(tǒng)的控制采用人工控制的方式，這樣的控制方式穩(wěn)定性及快速性不佳，且難以滿足碳納米水性上光機干燥系統(tǒng)的環(huán)保節(jié)能要求[4]，因此需要研究相應(yīng)的控制算法取代人工控制，且保證上光制品的生產(chǎn)穩(wěn)定性。

1 干燥系統(tǒng)控制

以碳納米為熱源的綠色干燥系統(tǒng)應(yīng)該包括：碳納米熱源的溫度檢測、顯示干燥溫度值、設(shè)定干燥溫度、控制干燥溫度以及與上位機通訊的功能。本文設(shè)計的基于碳納米的綠色上光干燥系統(tǒng)的控制方框圖如圖1所示。

本文目的是設(shè)計以碳納米為熱源的綠色干燥系統(tǒng)，系統(tǒng)采用閉環(huán)控制方式。首先通過矩陣鍵盤設(shè)定干燥溫度作為輸入量，采用單片機STM32控制電路進(jìn)行溫度控制，控制信號控制繼電器得電則被控對象碳納米熱源通電發(fā)熱，利用熱電偶溫度傳感器實時檢測其溫度值，將熱電偶傳感器檢測到的溫度值與矩陣鍵盤設(shè)定的溫度值進(jìn)行比較得到溫度差值，然后通過AD轉(zhuǎn)換器將溫度差值的模擬量轉(zhuǎn)換為數(shù)字量輸入STM32，輸出的電信號控制固態(tài)繼電器，繼而控制碳納米熱源的得電情況，最終直接影響干燥溫度值。

2 干燥系統(tǒng)的控制算法設(shè)計

本文所設(shè)計的基于碳納米的水性上光機干燥系統(tǒng)的被控對象為碳納米加熱源，加熱源通電加熱時的溫度控制系統(tǒng)具有慣性大、非線性的特點。在實際的干燥過程中，干燥系統(tǒng)無法用精確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行表示。為了方便設(shè)計控制算法，將干燥系統(tǒng)用理想的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行替代。

2.1 常規(guī)PID控制算法

常規(guī)PID（Proportion Integral Differential）控制算法[5]廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各種場合，由比例P、積分I和微分D三部分共同控制系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)態(tài)。PID控制器的結(jié)構(gòu)原理如圖2所示，控制器通過對誤差信號進(jìn)行比例、積分、微分的運算將其加權(quán)和輸出控制執(zhí)行機構(gòu)進(jìn)而作用到被控對象。本文中執(zhí)行機構(gòu)為固態(tài)繼電器，被控對象為碳納米熱源。

PID控制器結(jié)構(gòu)簡單并且能適應(yīng)多種系統(tǒng)，但是在實際生產(chǎn)過程中，被控對象具有非線性、強干擾性等問題導(dǎo)致控制器不好設(shè)置且性能差?；谔技{米的水性上光機干燥系統(tǒng)是為了實現(xiàn)干燥溫度的自動控制，因此對于控制精度與快速性有較高要求。

2.2 模糊PID控制算法

在實際的控制系統(tǒng)中，大多數(shù)為非線性系統(tǒng)，若對控制精度要求較高，那么參數(shù)整定環(huán)節(jié)有一定的難度，模糊PID控制算法就是為滿足此需求而設(shè)計。模糊PID控制算法[6]是將常規(guī)PID控制算法和模糊控制理論相結(jié)合的一種控制算法，模糊控制是利用模糊規(guī)則對PID參數(shù)進(jìn)行實時優(yōu)化，在常規(guī)PID參數(shù)整定的基礎(chǔ)上增加了實時性的優(yōu)點。

模糊控制的核心就是模糊控制器，包括模糊化、模糊推理、清晰化以及語言規(guī)則四部分。如圖3所示，通過輸入與輸出量求出誤差以及誤差變化率，將其模糊化之后進(jìn)行模糊推理以及清晰化，輸出PID整定參數(shù)。PID控制器的輸出根據(jù)及的不斷變化發(fā)生改變，最終將輸入值與輸出值進(jìn)行不斷比較與調(diào)整，將輸出值穩(wěn)定在期望的范圍中。通過模糊PID的方式提高了控制系統(tǒng)的精度，修正了由于參數(shù)變化以及外界擾動所引起的誤差。因此，可以通過模糊PID的控制方法來進(jìn)行干燥系統(tǒng)的溫度控制。

3 干燥系統(tǒng)控制仿真

3.1 搭建模糊控制系統(tǒng)

模糊PID控制器利用MATLAB中的Simulink仿真工具建模[7]，搭建Simulink下的模糊控制系統(tǒng)具體操作方法如下。

3.1.1 設(shè)計模糊控制器

在MATLAB命令窗口輸入“fuzzy”，運行之后會出現(xiàn)FIS編輯器。確定模糊控制器的結(jié)構(gòu)，即根據(jù)實際需求確定輸入輸出量。通過“Edit”菜單中“Add variables”實現(xiàn)。將系統(tǒng)設(shè)置成為兩輸入E、EC，三輸出？KP、？KI、？KD，如圖4-a所示。

3.1.2 選定模糊論域及隸屬度函數(shù)

設(shè)置E的模糊論域為[-6，6]，EC的模糊論域為[-6，6]，？KP的模糊論域為[2，5]、？KI的模糊論域為[1，2]、？KD的模糊論域為[7，19]。所有模糊集的語言值均選用{NL，NM，NS，ZE，PS，PM，PL}，然后設(shè)置隸屬度函數(shù)為三角形，如圖4-b所示。

3.1.3 制定模糊控制規(guī)則

可以制定49條模糊控制規(guī)則，所有的控制規(guī)則權(quán)重均為1，設(shè)置效果如圖4-c所示。

3.1.4 通過“View”中“Rule”打開模糊規(guī)則觀察器

其中可以更改的E與EC的數(shù)值，獲得不同輸入量的？KP、？KI、？KD輸出量，如圖4-d所示。此時，輸入量E=2，EC=2，輸出量？KP=3、？KI=1.67、？KD=13。

通過模糊規(guī)則觀察器的“View”控制欄中的“Surface”可以觀察模糊推理輸入/輸出關(guān)系曲面。本系統(tǒng)中輸入為E與EC，輸出量分別為？KP、？KI、？KD，兩個輸入量與三個輸出量之間的曲面如圖5-a、5-b、5-c所示。

3.2 控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計及仿真

在MATLAB軟件中進(jìn)入Simulink Library Browser選取相應(yīng)的元件，并設(shè)置元件參數(shù)。本文設(shè)計了常規(guī)PID控制器以及模糊控PID制器兩種結(jié)構(gòu)，通過兩種控制器的控制效果對比，可以得出更優(yōu)的控制方式，兩種控制器仿真結(jié)構(gòu)圖如圖6、7所示。

兩種控制器的仿真結(jié)果如圖8、9所示：

4 結(jié)論

1）根據(jù)PID控制仿真曲線與模糊PID控制仿真曲線的對比可以發(fā)現(xiàn)，常規(guī)PID的超調(diào)量大于模糊PID的超調(diào)量。因此，使用模糊PID控制器的系統(tǒng)穩(wěn)定性高于常規(guī)PID控制器。

2）通過比較兩者仿真曲線達(dá)到穩(wěn)態(tài)的時間，可以發(fā)現(xiàn)模糊PID控制算法的穩(wěn)態(tài)時間小于常規(guī)PID控制算法的穩(wěn)態(tài)時間。

3）從模糊PID控制的仿真曲線可以發(fā)現(xiàn)，該控制方式可以消除穩(wěn)態(tài)誤差。因此，模糊PID控制算法，可以解決超調(diào)量與快速性矛盾問題，優(yōu)于常規(guī)PID控制算法，是水性上光機干燥系統(tǒng)的更好選擇。

參考文獻(xiàn)：

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