生物質(zhì)顆粒機(jī)組遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

王韋韋 湯君杰 周國安 何家勛 謝東波 鄭 泉

(1.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 合肥 230036； 2.安徽省智能農(nóng)機(jī)裝備工程實(shí)驗(yàn)室， 合肥 230036)

0 引言

生物質(zhì)顆粒燃料是一種以農(nóng)林廢棄物為原料生產(chǎn)的高熱值、低污染、綠色型可再生能源，其開發(fā)與利用對建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)，助推“碳中和+鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”落實(shí)具有重要意義。據(jù)統(tǒng)計(jì)2021年我國農(nóng)林廢棄物產(chǎn)量高達(dá)8.02億t，提高生物質(zhì)顆粒產(chǎn)量是有效解決我國能源短缺問題重要途徑之一[1-3]。生物質(zhì)顆粒機(jī)作為生物質(zhì)顆粒生產(chǎn)線的核心裝備，其生物質(zhì)顆粒生產(chǎn)流程包括農(nóng)林廢棄物精細(xì)化粉碎、粉料經(jīng)螺旋輸送器喂入顆粒機(jī)壓縮室，經(jīng)壓輥擠壓后進(jìn)入環(huán)?？?，從而聚合成高密度顆粒，通過刮刀切斷，形成生物質(zhì)顆粒燃料成品[4-6]。

諸多學(xué)者在生物質(zhì)顆粒成型領(lǐng)域做了大量研究[7-25]。但由于當(dāng)前用戶難以根據(jù)制粒粉料參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，易出現(xiàn)顆粒品質(zhì)差、故障率高等問題，尤其不同種類的生物質(zhì)原料對應(yīng)的最佳物料層厚度不同，出現(xiàn)驅(qū)動(dòng)螺旋輸送器供料速度與制粒機(jī)壓輥主軸速度不匹配，造成單位產(chǎn)量能耗增高、顆粒機(jī)物料壓縮室壅堵、模孔堵塞，從而損壞顆粒機(jī)核心部件等問題。

本文設(shè)計(jì)一種生物質(zhì)顆粒機(jī)組遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，基于模糊PID算法實(shí)現(xiàn)對螺旋輸送器供料與壓輥主軸最優(yōu)速度匹配控制，同時(shí)實(shí)現(xiàn)顆粒生產(chǎn)線各分機(jī)作業(yè)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測與故障報(bào)警，以提高生物質(zhì)顆粒機(jī)組生產(chǎn)智能化水平，解決喂料速度與壓輥主軸轉(zhuǎn)速不匹配引起的物料?？锥氯斐缮镔|(zhì)顆粒機(jī)環(huán)模-壓輥等核心部件損壞等問題。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)與工作原理

1.1 機(jī)組結(jié)構(gòu)組成與原理

生物質(zhì)顆粒機(jī)組整體結(jié)構(gòu)主要包括供料管、主電機(jī)、機(jī)架、刮料電機(jī)、出料口、制粒機(jī)構(gòu)、罩殼、刮料刀、環(huán)模、螺旋輸送器、螺旋輸送器驅(qū)動(dòng)電機(jī)、維護(hù)支架。如圖1所示，主電機(jī)、制粒機(jī)構(gòu)與機(jī)架上方連接，且主電機(jī)的輸出軸通過帶輪和皮帶驅(qū)動(dòng)制粒機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)動(dòng)制粒，環(huán)模安裝于制粒機(jī)構(gòu)外側(cè)，刮料刀與制粒機(jī)構(gòu)上端外側(cè)連接，罩殼與制粒機(jī)構(gòu)連接，出料口與罩殼上端中心連接，刮刀電機(jī)與機(jī)架上端固定連接，螺旋輸送器驅(qū)動(dòng)電機(jī)安裝在螺旋輸送器軸末端，螺旋輸送器落料口與制粒機(jī)構(gòu)相連。當(dāng)顆粒機(jī)工作時(shí)，粉料從供料管通過螺旋輸送器輸送至喂料口，經(jīng)制粒機(jī)構(gòu)從環(huán)模孔擠壓成型，再由刮料刀將壓制成型的粉料切斷為顆粒后從出料口排出。生物質(zhì)顆粒機(jī)組技術(shù)參數(shù)如表1所示。

圖1 生物質(zhì)顆粒機(jī)組結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic of biomass briquetting machine structure1.供料管 2.主電機(jī) 3.機(jī)架 4.刮料電機(jī) 5.出料口 6.制粒機(jī)構(gòu) 7.罩殼 8.刮料刀 9.環(huán)模 10.螺旋輸送器 11.螺旋輸送器驅(qū)動(dòng)電機(jī) 12.維護(hù)支架

表1 生物質(zhì)顆粒機(jī)組技術(shù)參數(shù)Tab.1 Parameters of biomass briguetting machine

1.2 遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.2.1系統(tǒng)硬件選擇與集成

生物質(zhì)顆粒機(jī)組遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)由PLC控制器、A/D轉(zhuǎn)換模塊、D/A轉(zhuǎn)換模塊、HMI觸摸屏、變頻器、交流互感器、壓力傳感器、稱量傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、5G智能網(wǎng)關(guān)、電源模塊等硬件構(gòu)成。系統(tǒng)選用西門子S7-1200 1215 PLC作為主控制器，基于西門子KTP-700 Basic型觸摸屏開發(fā)各機(jī)組控制參數(shù)人機(jī)交互界面，其中5G智能網(wǎng)關(guān)選用AR580型工業(yè)網(wǎng)關(guān)，表2為各硬件規(guī)格參數(shù)。

遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)主要由控制系統(tǒng)、上位機(jī)、云平臺(tái)、遠(yuǎn)程監(jiān)控客戶端組成，圖2為監(jiān)控系統(tǒng)總體框架。其中，控制系統(tǒng)包括信息采集模塊、PLC控制模塊及數(shù)據(jù)傳輸模塊，信息采集模塊利用交流互感器、溫濕度傳感器、稱量傳感器分別采集電機(jī)相電流、粉料含水率、環(huán)模溫度、顆粒產(chǎn)量等參數(shù)，并將參數(shù)信息以模擬信號傳輸給PLC控制器；以數(shù)字量和模擬量控制繼電器和變頻器，繼而控制機(jī)組各電機(jī)的啟停、轉(zhuǎn)向和調(diào)速；數(shù)據(jù)傳輸模塊基于5G工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)將各參數(shù)傳輸至上位機(jī)與云服務(wù)器，遠(yuǎn)程監(jiān)控生物質(zhì)顆粒機(jī)在線狀態(tài)參數(shù)，并且發(fā)送用戶指令至生物質(zhì)顆粒機(jī)端，接收生物質(zhì)顆粒機(jī)工作狀態(tài)信息。用戶利用人機(jī)交互界面觸摸屏按鈕調(diào)制生物質(zhì)顆粒機(jī)組作業(yè)參數(shù)。同時(shí)，工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)通過MQTT通信協(xié)議將PLC中數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器，云服務(wù)器對收到的數(shù)據(jù)解析后保存到數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫會(huì)將接收數(shù)據(jù)存儲(chǔ)并分類顯示，發(fā)布至網(wǎng)絡(luò)。其他用戶可通過瀏覽器登錄云平臺(tái)，或使用手機(jī)APP對機(jī)組生產(chǎn)過程進(jìn)行查詢。為了實(shí)時(shí)監(jiān)測生產(chǎn)中的報(bào)警信息，系統(tǒng)將報(bào)警信息以短信方式發(fā)送至監(jiān)控人員，以應(yīng)對突發(fā)狀況。

表2 硬件選型Tab.2 Hardware selectione

1.2.2監(jiān)控系統(tǒng)軟件界面設(shè)計(jì)

遠(yuǎn)程監(jiān)控客戶端界面包括主界面和機(jī)組監(jiān)控子界面，如圖3所示，主界面由歷史報(bào)表、生產(chǎn)監(jiān)控、設(shè)備監(jiān)控、操作界面、實(shí)時(shí)曲線等部分組成，用戶可通過操作界面欄的機(jī)組選擇按鈕進(jìn)入各機(jī)組監(jiān)控子界面，查看當(dāng)前各機(jī)組生產(chǎn)狀態(tài)信息，如主電機(jī)、螺旋輸送器驅(qū)動(dòng)電機(jī)、刮料電機(jī)的運(yùn)行是否正常，可按需求將歷史數(shù)據(jù)信息和歷史報(bào)警信息以Excel表格形式下載，以便后續(xù)開展分析工作。機(jī)組監(jiān)控子界面由機(jī)組控制欄和運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控欄組成，機(jī)組控制欄的功能為子機(jī)組的電機(jī)啟停、正反轉(zhuǎn)和調(diào)速，運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控欄顯示生物質(zhì)顆粒機(jī)傳感器監(jiān)測參數(shù)信息、機(jī)組工作狀態(tài)信息。

圖2 遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)工作原理圖Fig.2 Working principle of remote monitoring system

圖3 云平臺(tái)界面Fig.3 Interface of cloud platform

2 機(jī)組控制電機(jī)建模

為優(yōu)化系統(tǒng)控制過程，降低下料速度變化導(dǎo)致的主電機(jī)電流變化，對螺旋輸送器送料系統(tǒng)進(jìn)行傳遞函數(shù)的模型建立。生物質(zhì)顆粒控制系統(tǒng)控制模型由主電機(jī)的交流互感器采集的實(shí)時(shí)電流作為輸入，通過電流轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換為控制器能夠讀取的電信號，控制器經(jīng)過換算后將電信號輸送給變頻器，變頻器控制螺旋輸送器驅(qū)動(dòng)電機(jī)的轉(zhuǎn)速，最后系統(tǒng)輸出量為喂料速度。如圖4所示，由于喂料速度會(huì)引起生物質(zhì)顆粒機(jī)主電機(jī)電流變化，利用交流互感器測量主軸電機(jī)實(shí)際轉(zhuǎn)速信號反饋至控制器，實(shí)現(xiàn)螺旋輸送器喂料轉(zhuǎn)速的閉環(huán)控制。

圖4 粉料喂入系統(tǒng)控制系統(tǒng)框圖Fig.4 Control system block diagram of powder feeding system

2.1 變頻器的數(shù)學(xué)模型與傳遞函數(shù)

所選變頻器通過恒壓頻比方式控制電機(jī)向下調(diào)頻率，該方法可忽略電機(jī)磁通變化，因此，將其傳遞函數(shù)看成一個(gè)慣性環(huán)節(jié)。即

f=Kfur

(1)

式中f——變頻器輸出頻率，Hz

Kf——信號輸入增益系數(shù)

ur——變頻器輸入模擬量電壓，V

電機(jī)額定輸入電壓UN為

UN=KNfN

(2)

式中fN——電機(jī)額定輸入頻率，Hz

KN——信號輸出增益系數(shù)

變頻器輸出電壓為

Uc=K1f=KNKfur

(3)

故變頻器傳遞函數(shù)為

(4)

式中K1——電壓頻率轉(zhuǎn)換系數(shù)

T1——時(shí)間常數(shù)

2.2 三相電機(jī)數(shù)學(xué)模型與傳遞函數(shù)

在忽略諧波干擾、磁路飽和以及鐵損影響的條件下，對恒壓頻比控制的三相電機(jī)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。由電機(jī)正常工作狀態(tài)下的近似等效電路可得，折算到定子側(cè)的轉(zhuǎn)子電流I′r表達(dá)式為

(5)

式中Us——電機(jī)輸入電壓，V

Rs——定子每相電阻，Ω

R′r——轉(zhuǎn)子每相電阻，Ω

S——轉(zhuǎn)差率

C1——?jiǎng)?lì)磁電感，H

L1s——定子每相電感，H

ω1——電機(jī)電磁角頻率，Hz

L′1r——轉(zhuǎn)子每相電感，H

忽略勵(lì)磁電流，則C1≈1 H，則轉(zhuǎn)子電流I′r為

(6)

根據(jù)機(jī)電能量轉(zhuǎn)換關(guān)系得到電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩Te為

(7)

式中Pm——電動(dòng)機(jī)電磁功率，W

ωm——同步電磁角速度，rad/s

np——電機(jī)磁極對數(shù)

代入可得

(8)

三相電機(jī)在正常工作時(shí)，轉(zhuǎn)差率S2可以忽略，則可簡化為

(9)

式中fs——電機(jī)輸入頻率，Hz

n——螺旋輸送器電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速，r/min

根據(jù)電機(jī)的參數(shù)可得轉(zhuǎn)子每相電阻為

(10)

式中TN——電機(jī)額定輸出扭矩，N·m

根據(jù)運(yùn)動(dòng)平衡方程，可得

(11)

式(9)、(10)代入式(11)，得到轉(zhuǎn)速與輸入電壓的微分方程為

(12)

式中J——轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，kg·m2

B——粘滯阻尼系數(shù)

TL——負(fù)載轉(zhuǎn)矩，N·m

螺旋輸送器工作時(shí)，可將其近似為一個(gè)旋轉(zhuǎn)剛體

(13)

(14)

式中JL——負(fù)載折算到電機(jī)軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，kg·m2

γ——近似剛體密度，g/cm3

D——近似剛體直徑，mm

L——近似剛體長度，mm

螺旋輸送器與變頻三相電機(jī)的參數(shù)如表3、4所示，代入式(12)并對其做拉普拉斯變換，得到其傳遞函數(shù)表達(dá)式為

(15)

則變頻三相電機(jī)的傳遞函數(shù)為

(16)

表3 螺旋輸送器近似剛體參數(shù)Tab.3 Rigid body parameters

表4 變頻器與三相異步電機(jī)參數(shù)Tab.4 Inverter and three-phase asynchronous motor parameters

電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速n與螺旋輸送器喂料量Q的關(guān)系式為

(17)

式中Dl——螺旋外徑，mmSl——螺距，mm

φl——填充系數(shù)

λl——物料單位容積質(zhì)量，kg/m3

εl——傾斜輸送系數(shù)

3 模型仿真分析

3.1 模糊PID控制器設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)PID控制器參數(shù)需要多次試驗(yàn)調(diào)整，且系統(tǒng)運(yùn)行過程中參數(shù)不能改變。因此，傳統(tǒng)PID僅適用于線性定常系統(tǒng)，對于非定常系統(tǒng)需要對各個(gè)工況進(jìn)行PID參數(shù)整定，系統(tǒng)根據(jù)工況實(shí)時(shí)切換[26-27]。由所建立的生物質(zhì)顆粒上料系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型可知，在建模時(shí)為了簡化建模過程，存在將非線性特性進(jìn)行局部線性化，但這種簡化將會(huì)對系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性產(chǎn)生影響，同時(shí)由于在生產(chǎn)中常常將不同原料種類的粉料與碎布和牛糞等相互混合，且其混合比例不固定，因此實(shí)際負(fù)載存在不規(guī)律變化。傳統(tǒng)PID對變負(fù)載工況下的響應(yīng)速度慢，控制效果差，模糊PID相較于傳統(tǒng)PID，具有不需要精確數(shù)學(xué)模型，系統(tǒng)魯棒性好的優(yōu)點(diǎn)[28-32]，如圖5所示，基于生物質(zhì)顆粒機(jī)螺旋輸送器上料控制系統(tǒng)的控制要求對模糊PID控制器進(jìn)行設(shè)計(jì)。

圖5 模糊PID控制系統(tǒng)框圖Fig.5 Block diagram of fuzzy PID control system

模糊PID控制原理是將輸入輸出的參數(shù)模糊化，根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)建立模糊控制規(guī)則，控制器根據(jù)控制規(guī)則實(shí)現(xiàn)反模糊化，得到PID參數(shù)的補(bǔ)償值。模糊PID控制算法中，以誤差e(k)以及誤差變化率ec(k)作為控制器的輸入，分別以PID控制器3個(gè)參數(shù)Kp、Ki、Kd的補(bǔ)償值ΔKp、ΔKi、ΔKd作為模糊控制器的輸出。經(jīng)過模糊規(guī)則的推理優(yōu)化后得到PID控制器所需的參數(shù)值。分析螺旋輸送器喂料過程，選擇7個(gè)狀態(tài)作為模糊控制器輸入的狀態(tài)變量，分別為負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大(PB、PM、PS、ZO、NS、NM、NB)，各變量均采用三角形隸屬度函數(shù)進(jìn)行求解。模糊PID算法參數(shù)設(shè)置如表5所示。

表5 模糊PID算法參數(shù)Tab.5 Parameters setting of fuzzy PID algorithm

為保證系統(tǒng)輸出響應(yīng)的動(dòng)靜態(tài)性能達(dá)到最佳，通過總結(jié)工程中PID調(diào)參經(jīng)驗(yàn)，得到ΔKp、ΔKi、ΔKd3個(gè)參數(shù)對應(yīng)的模糊控制規(guī)則，根據(jù)PID模糊控制規(guī)則，可由輸入偏差e和偏差變化率ec推理得出PID控制相應(yīng)的增益變化量，ΔKp、ΔKi、ΔKd在各模糊規(guī)則下對應(yīng)的隸屬度為

μKp(j)=min{μr(j)(E),μr(j)(EC)}

(18)

μKi(j)=min{μr(j)(E),μr(j)(EC)}

(19)

μKd(j)=min{μr(j)(E),μr(j)(EC)}

(20)

式中μr(j)表示不同偏差和偏差變化率下，所有模糊規(guī)則調(diào)整的隸屬度。

通過重心法對模糊控制器輸出量進(jìn)行反模糊化得到

(21)

(22)

(23)

將取得的ΔKp、ΔKi、ΔKd乘以相應(yīng)的比例因子

αp、αi、αd得到最終的自整定增益修正參數(shù)ΔKp、ΔKi、ΔKd，并輸入至PID控制器。k時(shí)刻PID控制參數(shù)Kp(k)、Ki(k)、Kd(k)為

Kp(k)=Kp(k-1)+αpΔKp

(24)

Ki(k)=Ki(k-1)+αiΔKi

(25)

Kd(k)=Kd(k-1)+αdΔKd

(26)

其中Kp(k-1)、Ki(k-1)、Kd(k-1)為k-1時(shí)刻的控制參數(shù)值。模糊規(guī)則需滿足：當(dāng)系統(tǒng)剛開始輸出時(shí)，此時(shí)偏差e較大，為減小被控系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間，防止因誤差變化過大而引起微分過飽和，此時(shí)應(yīng)取較大的Kp與較小的Kd，為避免出現(xiàn)超調(diào)，Ki取零。當(dāng)系統(tǒng)處于中等狀態(tài)時(shí)，為使系統(tǒng)在保證響應(yīng)速度的同時(shí)降低超調(diào)量，應(yīng)當(dāng)取適中的Ki、Kd和較小的Kp。當(dāng)系統(tǒng)趨于穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)，偏差e較小，系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)階段，為了使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)態(tài)性能，應(yīng)取較大的Kp與Ki。為防止輸出響應(yīng)在設(shè)定值周圍出現(xiàn)振蕩，增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾性能，應(yīng)選擇適當(dāng)?shù)腒d，基于上述關(guān)系確定Kp、Ki、Kd的模糊規(guī)則如表6所示。

表6 模糊PID規(guī)則Tab.6 Rule of fuzzy PID control

3.2 控制系統(tǒng)仿真分析

在Simulink仿真模塊中建立PID與模糊PID控制系統(tǒng)仿真模型，輸入信號均為幅值為1的階躍信號。仿真過程中，在t=0時(shí)刻輸入一個(gè)幅值為1的階躍信號，設(shè)定仿真時(shí)間均為0.1 s，PID控制的參數(shù)為手動(dòng)對Kp、Ki、Kd進(jìn)行整定，并將結(jié)果輸出到示波器；模糊PID控制輸入經(jīng)過模糊化處理的誤差e(k)及誤差變化率ec(k)，輸出經(jīng)過解模糊后的PID參數(shù)的補(bǔ)償值，利用補(bǔ)償值對初始參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到仿真波形。

由于喂料過程粉料結(jié)塊或存在雜質(zhì)的情況，導(dǎo)致螺旋輸送器電機(jī)實(shí)際負(fù)載會(huì)在一定范圍內(nèi)突變，為了真實(shí)模擬喂料過程中螺旋輸送器電機(jī)負(fù)載特性，仿真中加入±0.1的隨機(jī)干擾信號，PID與模糊PID控制的仿真波形對比效果如圖6b所示。自整定模糊PID控制相較于傳統(tǒng)PID控制，響應(yīng)時(shí)間縮短18.03 ms，超調(diào)量減少0.112，調(diào)節(jié)精度更高，抗干擾能力更強(qiáng)，整體效果更佳。

圖6 模糊PID仿真對比Fig.6 Comparison of simulation waveform of fuzzy PID control system and traditional PID

4 控制系統(tǒng)準(zhǔn)確性試驗(yàn)

4.1 試驗(yàn)條件

為了驗(yàn)證該生物質(zhì)制粒機(jī)組遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)穩(wěn)定性，于2022年10月在安徽某能源科技有限公司生物質(zhì)顆粒生產(chǎn)車間，利用所設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)對5個(gè)串聯(lián)生物質(zhì)顆粒機(jī)組進(jìn)行作業(yè)狀態(tài)監(jiān)測和喂料系統(tǒng)算法效果驗(yàn)證試驗(yàn)，主要包括驗(yàn)證遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)監(jiān)測準(zhǔn)確性；開展基于模糊PID控制的喂料系統(tǒng)穩(wěn)定性。試驗(yàn)現(xiàn)場如圖7所示。

圖7 試驗(yàn)現(xiàn)場Fig.7 Test site

5G工業(yè)路由器作為本系統(tǒng)的通信模塊，其通信可靠性和準(zhǔn)確性已在出廠前進(jìn)行過測試，在網(wǎng)口通信模式下，在溫度-20～75℃、相對濕度為5%～95%、傳導(dǎo)騷擾EN61000-4-6-level 3條件下，以490 Mb/s的下行速度和50 Mb/s的上行速度通信30 min，該工業(yè)路由器系統(tǒng)丟包率和準(zhǔn)確率測試結(jié)果為：數(shù)據(jù)傳輸丟包率0.33%～0.41%。驗(yàn)證了本系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與可靠性。

4.2 喂料系統(tǒng)精度測試

為全面驗(yàn)證模糊PID算法在多機(jī)組螺旋輸送器喂料系統(tǒng)的適應(yīng)性，選擇主軸電機(jī)速率分別為低、中、高速的3個(gè)工況進(jìn)行算法驗(yàn)證，其環(huán)模線轉(zhuǎn)速分別為43.2、50.4、57.6 r/min，設(shè)定物料層厚度分別為10、20、30 mm進(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)材料選用含水率20%的竹粉，模輥間隙為0.12 mm，試驗(yàn)時(shí)間為每組5 min，采集300個(gè)數(shù)據(jù)。圖8為生物質(zhì)顆粒機(jī)主軸電機(jī)控制電流輸出變化曲線，低、中、高速工況下2 s以內(nèi)電流趨于穩(wěn)定。

由表7可知，在各工況下，主電機(jī)電流的平均相對誤差在1%～12%范圍內(nèi)波動(dòng)，變異系數(shù)在0.19%～0.28%范圍內(nèi)波動(dòng)，平均相對誤差和變異系數(shù)較小，喂料控制效率良好，運(yùn)行過程中沒有出現(xiàn)堵轉(zhuǎn)現(xiàn)象，可以滿足生物質(zhì)顆粒機(jī)生產(chǎn)實(shí)際需求。

圖8 電機(jī)控制電流曲線Fig.8 Motor control current curves

表7 喂料系統(tǒng)性能測試條件和數(shù)據(jù)結(jié)果Tab.7 Feeding system performance test conditions and data results

5 結(jié)論

(1)根據(jù)生物質(zhì)顆粒生產(chǎn)需求，設(shè)計(jì)了一種生物質(zhì)顆粒機(jī)組遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，以PLC為控制核心，基于5G工業(yè)網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程監(jiān)控；基于模糊PID算法對制粒機(jī)喂料過程進(jìn)行了優(yōu)化，提高了喂料穩(wěn)定性，堵轉(zhuǎn)現(xiàn)象得到改善。

(2)基于生物質(zhì)顆粒機(jī)組遠(yuǎn)程監(jiān)控要求，選擇5G網(wǎng)絡(luò)作為系統(tǒng)的通信方式，利用PROFINET協(xié)議實(shí)現(xiàn)PLC與5G網(wǎng)關(guān)之間的數(shù)據(jù)通信。實(shí)現(xiàn)與云服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)傳輸，系統(tǒng)可通過網(wǎng)頁、微信小程序進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控。設(shè)置故障和數(shù)值超限報(bào)警，并以短信形式將報(bào)警信息告知管理員。

(3)通過對系統(tǒng)通信性能和運(yùn)行準(zhǔn)確性、可靠性測試，結(jié)果表明，系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，主電機(jī)電流可以控制在設(shè)定目標(biāo)值附近，系統(tǒng)穩(wěn)定性符合預(yù)先設(shè)計(jì)要求。