顆粒食品包裝機熱封溫度控制系統(tǒng)設計

陳云霞，李松青

1.南京機電職業(yè)技術學院（南京 211135）；2.南京耀航電氣設備有限公司（南京 210007）

顆粒食品包裝機是將卷筒狀的塑料薄膜傳送到袋體成型器中，將薄膜制成袋體并沖入顆粒狀食品后進行封口的一種自動包裝機械[1-3]。該包裝機能夠自動完成制袋、填料、封口、熱封、切斷等一系列包裝過程。其中，包裝機的熱封對于食品包裝外觀質(zhì)量具有重要影響，進而影響產(chǎn)品的銷售，影響企業(yè)的生產(chǎn)效益。因此包裝機的熱封溫度控制對于食品包裝質(zhì)量至關重要。

食品包裝袋體熱封需要對包裝機橫封切刀溫度進行精確控制，溫度過低導致袋體不能被切斷發(fā)生粘連，溫度過高使得袋體邊口出現(xiàn)萎縮。包裝機熱封溫度通常采用PID進行自動調(diào)節(jié)控制，PID控制是根據(jù)溫度傳感器實時采集的溫度與設定目標溫度的差值進行對比，通過對比值調(diào)整PID輸出，并將輸出值轉(zhuǎn)化為響應的控制信號實現(xiàn)對執(zhí)行機構的控制[4-8]。該控制方法結(jié)構簡單、算法易實現(xiàn)，在工業(yè)控制領域被廣泛使用，但該控制方法中參數(shù)固定不變，對于復雜、非線性、時變的系統(tǒng)控制效果并不理想。食品熱封包裝機的熱封系統(tǒng)數(shù)學模型很難確立，又具有滯后性、非線性等特點。為改進PID控制效果，在PID中引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡和粒子群兩種智能控制方法。利用神經(jīng)網(wǎng)絡和粒子群2種控制方法實現(xiàn)PID參數(shù)的在線自動調(diào)整，從而實現(xiàn)PID控制的自適應性。同時給出控制系統(tǒng)結(jié)構，通過試驗驗證所述方法的可行性和有效性。

1 加熱系統(tǒng)和硬件結(jié)構

1.1 加熱系統(tǒng)

顆粒食品包裝機熱封橫切機構主要形式為回轉(zhuǎn)加熱切割式，主要由旋轉(zhuǎn)軸、橫切刀和加熱電極等機構組成，模型結(jié)構如圖1所示。橫封切刀內(nèi)部嵌入一部分電阻絲，通過對電阻絲進行加熱的方式實現(xiàn)切刀加熱。

圖1 橫封機構模型

包裝機熱封橫切系統(tǒng)應與熱封性能相適應，如果熱封溫度過高會導致食品包裝袋體出現(xiàn)燒結(jié)、起泡，如果溫度過低會導致封口不牢固出現(xiàn)包裝不嚴實，使得食品出現(xiàn)質(zhì)量問題，因此對熱封溫度進行精確控制對于包裝食品質(zhì)量至關重要。

1.2 硬件結(jié)構

在包裝機的溫度控制系統(tǒng)中采用測溫范圍大、響應速度快的熱電偶作為溫度的測量傳感器，溫度傳感器安裝在切刀的加熱電極上，該傳感器可以直接采集加熱電極的溫度并直接將溫度轉(zhuǎn)換成模擬量信號，并將該值傳送到控制器PLC中，將此溫度與設定的目標溫度進行比較，進行PID自動控制。當被測溫度出現(xiàn)偏離目標溫度時，進行PID控制參數(shù)的智能化自動調(diào)整，由PLC控制固態(tài)繼電器，實現(xiàn)對加熱器的通斷控制。溫度控制硬件電路如圖2所示。

圖2 溫度控制硬件電路

2 顆粒食品包裝機熱封溫控系統(tǒng)設計

為實現(xiàn)顆粒食品包裝機熱封溫度的精確控制，克服系統(tǒng)的非線性、大時滯性對溫控系統(tǒng)的影響，在PID控制器中引入神經(jīng)網(wǎng)絡和粒子群算法，進而使得控制系統(tǒng)具有一定自適應性。其結(jié)構如圖3所示。

圖3 智能控制器結(jié)構

由圖3可以看出，智能控制器主要由PID控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡及粒子群3種方法構成。其中，溫度控制系統(tǒng)的輸入誤差為e、溫度誤差變化量為de/dt，經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡和粒子群算法整合后的PID參數(shù)為Ki、Kp、Kd；智能控制系統(tǒng)的輸量為u(k)；對于傳統(tǒng)PID算法采用增量式，傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)數(shù)學模型為[9-12]：

傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)中的神經(jīng)網(wǎng)絡控制器主要作用是根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)實現(xiàn)控制器參數(shù)的在線自整定調(diào)整。

粒子群優(yōu)化算法是通過迭代方法逐漸找到最優(yōu)解，在每次迭代中不斷的根據(jù)極值實現(xiàn)自身的更新。

假設目標搜索空間的維度為M，粒子群眾粒子的個數(shù)為N，則粒子群中的第i個粒子為：

式中：i=1, 2, …,N。

假設粒子i的線性速度為：

記錄第i個粒子目前搜索到的最佳位置，即粒子的歷史最優(yōu)解為：

通過粒子群搜索便可得到函數(shù)的最優(yōu)位置，函數(shù)的全局最優(yōu)值可表示為：

粒子狀態(tài)更新表達式為：

式中：i=1,2,…,N；m=1,2,…,M；vim(k)為迭代k次后第i個粒子的當前位置；c1、c2均為加速系數(shù)，該系數(shù)的適當值可以提高算法的收斂速度并避免函數(shù)出現(xiàn)局部最小值。

粒子群主要由三大部分組成：（1）粒子的線性搜索速度，表明粒子的目前狀態(tài)，主要用于平衡全局和局部的搜索能力；（2）粒子的自我識別能力，該粒子擁有自我識別能力，使得粒子擁有強大的全局搜索能力和避免局部出現(xiàn)最小值。（3）信息共享部分，該部分使得所有的粒子能夠?qū)崿F(xiàn)信息共享。上述3個部分的能力決定了該粒子群算法的全局搜索能力，使得PID參數(shù)迅速找到最優(yōu)值。

3 仿真分析

為驗證設計的智能控制算法的有效性，分別對傳統(tǒng)PID、神經(jīng)網(wǎng)絡-粒子群PID兩種算法分別進行仿真分析。設定的食品包裝機熱封溫度控制系統(tǒng)參數(shù)為K=5、τ=1 000、慣性因子ω=0.7、粒子數(shù)m=10、迭代次數(shù)k=10。仿真曲線如圖4所示。

圖4 仿真曲線

由圖4的2種控制方法的單位階躍響應仿真曲線可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制系統(tǒng)經(jīng)過0.15 s或系統(tǒng)便可找到目標值并穩(wěn)定在此值，而傳統(tǒng)PID控制器需要約0.25 s才能夠穩(wěn)定，其收斂時間明顯長于神經(jīng)網(wǎng)絡粒子群PID控制。此外神經(jīng)網(wǎng)絡粒子群算法的超調(diào)量也遠遠小于傳統(tǒng)PID控制器，從而也大幅縮短系統(tǒng)達到穩(wěn)定的時間。由上述分析可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡粒子群算法超調(diào)量小，響應速度快，對于提高包裝機熱封溫度控制性能具有一定積極作用。

4 結(jié)語

在傳統(tǒng)PID控制器中引入神經(jīng)網(wǎng)絡和粒子群2種智能控制算法。控制器采用粒子群算法提高神經(jīng)網(wǎng)絡的學習速度，該算法可有效提高傳統(tǒng)PID的收斂速度、避免算法出現(xiàn)局部最小值，使得PID控制算法有擁有更好地自適應能力，提高算法的抗干擾能力。仿真結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡粒子群算法可以有效提高溫度控制精度和穩(wěn)定性。彌補傳統(tǒng)PID控制算法在食品包裝機熱封溫度控制中參數(shù)整定困難的問題。