基于模糊PID控制的烘干房溫度控制設(shè)計(jì)*

郝文彬，馮天玉，黃世明，程捷，朱望武

(1.湖北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，武漢市，430068；2.武漢市紅之星農(nóng)牧機(jī)械有限公司，武漢市，430000)

0 引言

隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高和人民生活水平的提高，人民對(duì)于豬肉類食品的需求量也在逐年攀升[1]。我國(guó)的養(yǎng)豬行業(yè)也由以前的農(nóng)村散戶的模式轉(zhuǎn)化為集中、專業(yè)化、集團(tuán)規(guī)?；Ｊ?。規(guī)?；酿B(yǎng)殖不僅可以將生豬的養(yǎng)殖集中化管理，而且提高了生豬的生產(chǎn)效益，并降低了養(yǎng)殖周期。同時(shí)，對(duì)預(yù)防疾病的傳播，也逐步完善了一系列措施。對(duì)于非洲豬瘟的影響，各個(gè)企業(yè)都引起對(duì)消毒烘干的重視，烘干房得以快速發(fā)展起來，烘干房對(duì)于溫度有特別高的要求，要求其房?jī)?nèi)溫度保持在一定溫度區(qū)間和時(shí)長(zhǎng)，這就需要系統(tǒng)去進(jìn)行加以控制。目前傳統(tǒng)的PID控制精度難以滿足條件需求，所以提出了模糊PID的自適應(yīng)模糊控制算法[2-3]，能夠?qū)Σ杉男畔?shí)時(shí)進(jìn)行優(yōu)化[4]，反應(yīng)迅速，確保烘干房?jī)?nèi)的溫度保持在設(shè)定的范圍,在其溫度范圍內(nèi)達(dá)到烘干消毒的目的。

本設(shè)計(jì)是針對(duì)大型運(yùn)輸生豬汽車烘干房系統(tǒng)，以烘干房?jī)?nèi)的溫度為控制目標(biāo)，設(shè)計(jì)了基于模糊PID控制算法，在工作過程中實(shí)時(shí)的優(yōu)化PID參數(shù),使房?jī)?nèi)溫度得到更好地控制。

1 烘干房的物理模型

在實(shí)際的生產(chǎn)工作中烘干房如圖1所示，由保溫墻體、送風(fēng)系統(tǒng)、回風(fēng)系統(tǒng)、加熱系統(tǒng)等組成。地面是C20混凝土工藝，厚度50 mm，保溫墻體采用的是泡沫保溫材料，厚度為150 mm，加熱熱系統(tǒng)是高溫型直燃烘干機(jī)，功率是80 kW，同時(shí)內(nèi)置一臺(tái)送風(fēng)機(jī)，風(fēng)量為3 500 m3/h，回風(fēng)系統(tǒng)采用直徑300 mm圓形管道。整體烘干房的結(jié)構(gòu)尺寸為12 m×5 m×4.8 m。

圖1 烘干房實(shí)物圖Fig.1 Drying room physical drawing

由于烘干房體積較大，為保障快速升溫，提高烘干的效率，故采用6個(gè)相同的高溫型直燃烘干機(jī)，烘干房體積較大，溫度不均勻性比較突出，所以前期先行對(duì)烘干房結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行了溫度分部均勻性進(jìn)行了優(yōu)化，優(yōu)化其結(jié)構(gòu)，在對(duì)其進(jìn)行溫度控制設(shè)計(jì)。烘干房?jī)?nèi)布置了溫度監(jiān)測(cè)點(diǎn)，交叉符號(hào)是溫度監(jiān)測(cè)點(diǎn)，分布如圖2。

圖2 溫度監(jiān)測(cè)點(diǎn)Fig.2 Temperature monitoring point

溫度監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布在烘干房?jī)蓚?cè)墻壁上，一側(cè)墻壁上①—⑩的點(diǎn)，在另一側(cè)墻壁上也有10個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，總共20個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，具體位置參數(shù)見表1。最終的采集溫度值為這些溫度監(jiān)測(cè)點(diǎn)的平均值作為輸入值。對(duì)整個(gè)烘干房烘干系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)化，簡(jiǎn)化后系統(tǒng)如圖3所示。

表1 監(jiān)測(cè)點(diǎn)位置參數(shù)Tab.1 Location parameters of monitoring points

圖3 烘干房控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Control system structure of dryingroom

T是設(shè)定的目標(biāo)溫度值，Tout是烘干房實(shí)際溫度值為輸出值，在輸入控制器；控制器對(duì)比目標(biāo)溫度T和實(shí)際溫度Tout，求出溫度差e和溫度變化率ec[5]，在對(duì)其進(jìn)行模糊推理，得到PID控制參數(shù)，運(yùn)算輸出u，再將u輸送變頻器[6]，變頻器控制直燃烘干機(jī)的輸出功率，從而達(dá)到控制烘干房?jī)?nèi)部溫度的效果。

2 硬件設(shè)計(jì)

該烘干房硬件系統(tǒng)的組成有SIMATIC S7-200PLC、EM235輸入模塊、EM222輸出模塊、SIMENS TP277顯示屏，如圖4所示。系統(tǒng)流程如圖5所示。

圖4 控制系統(tǒng)硬件圖Fig.4 Hardware diagram of control system

圖5 系統(tǒng)流程圖Fig.5 System flow chart

系統(tǒng)主控模塊：選擇是西門子S7-200主控模塊CPU22XP，輸入量為14數(shù)字，輸出數(shù)字量10個(gè)配有2個(gè)RS485通訊接口，可連接最大擴(kuò)展接口7個(gè)。

輸入模塊:溫度傳感器要把采集的溫度信息模擬量傳入到主控模板，控制系統(tǒng)選用EM235，其為4路模擬量輸入，輸出信號(hào)為電壓或電流信號(hào)。

輸出模塊：輸出指令經(jīng)輸出模塊以輸出數(shù)字信號(hào)控制加熱烘干機(jī)和功率調(diào)節(jié)器、循環(huán)熱風(fēng)機(jī)，選用EM222，其為8路繼電器輸出型。

人機(jī)接口設(shè)備:選用SIMENS TP277顯示屏，與S7-200 PLC連接，能實(shí)現(xiàn)操作人員方便進(jìn)行參數(shù)設(shè)定。

執(zhí)行機(jī)構(gòu)：主要有功率調(diào)節(jié)器、烘干機(jī)、循環(huán)熱風(fēng)機(jī)。溫度采集出入主控模板，經(jīng)過分析通過輸出模塊發(fā)出指令，烘干機(jī)進(jìn)行加熱工作，隨著烘干房?jī)?nèi)溫度與設(shè)定溫度差值減小，功率調(diào)節(jié)器開始調(diào)節(jié)加熱功率，減少能耗，當(dāng)溫度達(dá)到設(shè)定溫度循環(huán)熱風(fēng)機(jī)開始工作，對(duì)生豬運(yùn)輸汽車進(jìn)行熱風(fēng)循環(huán)吹干。

3 模糊PID控制設(shè)計(jì)

模糊PID算法主由兩部分組成，一部分是PID控制器，一部分是模糊控制器，模糊控制器以溫度誤差e和誤差變化ec作為輸入量[7]，利用模糊規(guī)則對(duì)PID控制器的參數(shù)Kp、Ki、和Kd進(jìn)行整定，使被控對(duì)象保持在較好的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)穩(wěn)定情況[8]。其模糊自適應(yīng)PID方框圖如圖6所示。

圖6 控制工作原理Fig.6 Working principle of the control

3.1 PID控制器

PID控制器(比例-積分-微分控制器)是工業(yè)控制應(yīng)用常見的回路部件，控制器把收集數(shù)據(jù)與參考值進(jìn)行比較，然后把差值作為新的輸入值，新的輸入值得目的就是讓系統(tǒng)始終維持在參考值范圍內(nèi)。PID控制器算法如式(4)所示。

(1)

式中：u(k)——輸出；

e(k)——輸入即偏差值；

T——采樣周期；

Ti——積分時(shí)間；

Td——微分時(shí)間。

3.2 模糊控制器

3.2.1 模糊化處理及隸屬度函數(shù)確定

將溫度差e和溫度誤差變化率ec變化范圍定義為模糊集上的論域

e,ec,Kp,Ki,Kd=[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6]

其模糊子集為

e,ec,Kp,Ki,Kd={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}

子集中元素一一對(duì)應(yīng)(負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大)。

輸入量為偏差e和溫度偏差變化率ec，以PID參數(shù)的自整定來實(shí)現(xiàn)控制信號(hào)u的輸出?？紤]算法的簡(jiǎn)便和實(shí)用性，選擇用三角形隸屬度函數(shù)作為輸入和輸出變量的模糊隸屬度函數(shù)[9]。

3.2.2 給定語(yǔ)言變量賦值表和建立模糊控制規(guī)則

根據(jù)迷糊子集在語(yǔ)言變量論域確定規(guī)則，選取NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB作為語(yǔ)言變量e,ec,u語(yǔ)言變量值，其論域元素(-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6)，e,ec,Kp,Ki,Kd的賦值表如表2～表4所示。

表2 語(yǔ)言變量e賦值表Tab.2 Language variable e assignment table

表3 語(yǔ)言變量ec賦值表Tab.3 Language variable ec assignment table

表4 語(yǔ)言變量Kp、Ki、Kd賦值表Tab.4 Language variable Kp、Ki、Kd assignment table

依據(jù)Kp、Ki、Kd對(duì)系統(tǒng)輸出影響的特性，總結(jié)出對(duì)不同情況e和ec變化，參數(shù)Kp、Ki、Kd的自整定原則[10]。(1)對(duì)于偏差較大的情況，為加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，同時(shí)避免偏差瞬間變大而引起微分飽和超出控制的范圍[11]，應(yīng)選取Kp較大值和Kd較小值。另外為避免積分飽和，一般取Ki=0。(2)在偏差的變化在中等大小時(shí)，為達(dá)到系統(tǒng)具有較小的超調(diào)量和特定的響應(yīng)速度，Kp應(yīng)取較小值[12]。在這種情況下，Kd對(duì)系統(tǒng)影響很大，應(yīng)取較小值，Ki應(yīng)選取適當(dāng)?shù)闹怠?3)在偏差變化較小的情況下，為使系統(tǒng)有很好穩(wěn)定性，Kp、Ki的值應(yīng)取較大一些，為減小響應(yīng)值的振蕩，應(yīng)恰當(dāng)選取Kd[13]。規(guī)則是：當(dāng)偏差變化小時(shí)，Kd取大值，當(dāng)變化較大時(shí)，取小值。根據(jù)自整定規(guī)則，建立合適的e、ec、Kp、Ki、Kd的模糊規(guī)則控制表如表5～表7[14]。

表5 Kp的模糊規(guī)則控制表Tab.5 Fuzzy rule control table of Kp

表6 Ki的模糊規(guī)則控制表Tab.6 Fuzzy rule control table of Ki

表7 Kd的模糊規(guī)則控制表Tab.7 Fuzzy rule control table of Kd

Kp-Ki-Kd系數(shù)調(diào)教參數(shù)控制曲面如圖7～圖9。

圖7 Kp系數(shù)調(diào)教參數(shù)控制曲面圖Fig.7 Surface diagram of Kp coefficient adjustment parameter control

圖8 Ki系數(shù)調(diào)教參數(shù)控制曲面圖Fig.8 Surface diagram of Ki coefficient adjustment parameter control

圖9 Kd系數(shù)調(diào)教參數(shù)控制曲面圖Fig.9 Surface diagram of Kd coefficient adjustment parameter control

3.2.3 解模糊化

去模糊化有3種方法，分別是最大隸屬度、重心法和加權(quán)平均[15]。本設(shè)計(jì)選取重心法對(duì)控制器的模糊輸出進(jìn)行反模糊化，求出各個(gè)模糊化系數(shù)的增量，將得到的反模糊化值乘以比例因子，最終轉(zhuǎn)化為實(shí)際論域的變化量。

4 仿真測(cè)試試驗(yàn)

為有效地控制烘干房?jī)?nèi)溫度，需對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行仿真試驗(yàn)，建立被控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)。運(yùn)用的是階躍響應(yīng)來識(shí)別系統(tǒng)的方法。對(duì)烘干房進(jìn)行加熱達(dá)到某一穩(wěn)定值后，控制加熱功率使其保持穩(wěn)定，記錄烘干房的溫度上升曲線一直到達(dá)穩(wěn)定值，提取數(shù)據(jù)并保存。導(dǎo)入Matlab工具箱中進(jìn)行識(shí)別模型。選用一階慣性環(huán)節(jié)純滯后模型對(duì)系統(tǒng)識(shí)別，烘干房的數(shù)學(xué)模型如式(2)所示。

(2)

根據(jù)以上模糊控制規(guī)則和烘干房的數(shù)學(xué)模型，基于Matlab的 Simulink創(chuàng)建烘干房溫度模糊PID控制系統(tǒng)模型，如圖10所示。

圖10 模糊PID控制系統(tǒng)模型Fig.10 Fuzzy PID control system model

模擬烘干系統(tǒng)設(shè)定目標(biāo)溫度是70 ℃，假設(shè)烘干房的初始溫度是0 ℃，得到PID控制和模糊PID控制仿真結(jié)果如圖11所示?？梢园l(fā)現(xiàn)：從室內(nèi)初始溫度達(dá)到設(shè)定溫度70 ℃ 中，PID控制方案下超出設(shè)定溫度約7 ℃，超調(diào)量比較大；而模糊PID控制達(dá)到70 ℃后，系統(tǒng)保持其設(shè)定溫度，系統(tǒng)保持穩(wěn)定狀態(tài)，而且到達(dá)穩(wěn)定所用的時(shí)間明顯縮小，結(jié)果表明模糊PID控制精度高，系統(tǒng)超調(diào)量小。

圖11 仿真響應(yīng)曲線圖Fig.11 Simulation response curve

5 試驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證模糊PID控制相對(duì)于PID控制具有優(yōu)越性，對(duì)該設(shè)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，對(duì)比試驗(yàn)采用相同烘干房，其外部環(huán)境因素均相同，設(shè)置相同溫度目標(biāo)值為70 ℃，初始環(huán)境溫度為21 ℃，每隔60 s記錄一次烘干房?jī)?nèi)當(dāng)前的溫度。在系統(tǒng)運(yùn)行到960 s時(shí)，開啟烘干房的前后門進(jìn)行擾動(dòng)，開門持續(xù)時(shí)間為240 s。全部試驗(yàn)的數(shù)據(jù)圖形如圖12。

圖12 對(duì)比試驗(yàn)Fig.12 Comparison test

模糊PID控制，在時(shí)間420 s達(dá)到溫度目標(biāo)值，超調(diào)量為3.5%，其調(diào)節(jié)時(shí)間420 s，到達(dá)溫度設(shè)定值，一直趨于穩(wěn)定狀態(tài)；而PID控制在時(shí)間380 s達(dá)到目標(biāo)值，但其調(diào)節(jié)時(shí)間為720 s超調(diào)量為7.3%。在加入干擾系統(tǒng)后，模糊PID控制比PID控制調(diào)節(jié)時(shí)間少用240 s。從整個(gè)烘干房溫度控制效果來看，模糊PID控制更具有穩(wěn)定性，控制溫度差值更小，反應(yīng)更迅速。

6 結(jié)論

生豬運(yùn)輸汽車烘干房是非瘟防疫中十分重要的環(huán)節(jié)，而對(duì)于烘干房?jī)?nèi)溫度這一參數(shù)，提出設(shè)計(jì)模糊PID溫度控制系統(tǒng)。目的在于準(zhǔn)確控制烘干房?jī)?nèi)溫度，減少能源損耗。

1)經(jīng)過仿真試驗(yàn)，可以看出模糊PID控制系統(tǒng)相對(duì)于PID控制系統(tǒng)，具有較小超調(diào)量，控制精度高。對(duì)于具有非線性和時(shí)變等特點(diǎn)的不確定模型，模糊PID具有非常好的控制作用。

2)由試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理可以看出：經(jīng)過模糊PID參數(shù)自我整定，溫度的慣性和滯后性有了較大改善，在溫度升到目標(biāo)溫度，僅比目標(biāo)溫度高2.5 ℃，而且在受到外界干擾條件下，反應(yīng)速度快，相對(duì)于PID控制，達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)節(jié)省了180 s。