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      基于FFRLS辨識(shí)優(yōu)化橡膠擠出機(jī)Smith-模糊PID溫度控制系統(tǒng)

      2022-09-15 08:42:40周冬冬陳明霞趙金迪
      機(jī)床與液壓 2022年15期
      關(guān)鍵詞:擠出機(jī)溫控預(yù)估

      周冬冬,陳明霞,趙金迪

      (桂林理工大學(xué)機(jī)械與控制工程學(xué)院,廣西桂林 541006)

      0 前言

      橡膠是汽車輪胎工業(yè)必不可少的原材料,而橡膠擠出機(jī)又是橡膠制品擠出成型過程中的核心機(jī)械設(shè)備,對(duì)它精密控制是實(shí)現(xiàn)擠出半成品達(dá)到高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的必要途徑。擠出過程受各類波動(dòng)因素的影響,其中,橡膠膠料對(duì)于溫度的變化十分敏感,因此擠出機(jī)溫度波動(dòng)會(huì)直接影響半成品物理性能,溫度過低或過高,都會(huì)導(dǎo)致膠料熔融效果差,對(duì)擠出半成品的質(zhì)量造成很大的影響。

      在實(shí)際擠出生產(chǎn)過程中,對(duì)膠料品質(zhì)起主要影響的是擠出機(jī)料筒部分的溫控,傳統(tǒng)PID料筒溫控系統(tǒng)控制精度低,無(wú)法解決料筒溫控過程中存在的大滯后問題,而Smith-模糊PID料筒溫控系統(tǒng)可以很好地解決溫控過程中的滯后問題,提高溫度控制精度。但在料筒溫度控制過程中,控制參數(shù)隨時(shí)間變化,使用Smith預(yù)估控制時(shí),隨著擠出生產(chǎn)的輸入輸出數(shù)據(jù)不斷增多,Smith預(yù)估模型就會(huì)和系統(tǒng)真實(shí)模型產(chǎn)生偏差,減弱Smith預(yù)估控制的延遲補(bǔ)償能力,進(jìn)而降低Smith-模糊PID料筒溫控系統(tǒng)的控制精度。

      針對(duì)上述問題,本文作者在搭建料筒Smith-模糊PID溫控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,采用FFRLS(Forgetting Factor Recursive Least Square,帶遺忘因子遞推最小二乘)辨識(shí)算法實(shí)時(shí)在線辨識(shí)Smith預(yù)估器的預(yù)估模型,增強(qiáng)Smith預(yù)估控制的延遲補(bǔ)償能力,提高Smith-模糊PID溫控系統(tǒng)的控制精度。將智能辨識(shí)算法與Smith-模糊PID控制器有效結(jié)合,應(yīng)用于橡膠擠出機(jī)料筒溫度控制中,不僅解決了料筒溫控過程中存在的大滯后問題,還實(shí)現(xiàn)了擠出機(jī)料筒溫度的自適應(yīng)控制。

      1 擠出機(jī)溫度控制系統(tǒng)工藝簡(jiǎn)介

      文中研究的主要是銷釘式冷喂料橡膠擠出機(jī),而橡膠擠出成型是冷喂料擠出工藝中橡膠制品生產(chǎn)的核心環(huán)節(jié)。影響擠出工藝溫度的因素較多,其中,膠料的溫度主要是由循環(huán)水為料筒傳遞的熱量所決定的。擠出機(jī)溫控系統(tǒng)控制物料溫度,決定擠出制品的性能。擠出機(jī)溫控系統(tǒng)由閉路介質(zhì)循環(huán)系統(tǒng)和電控系統(tǒng)組成,用以控制擠出機(jī)的預(yù)熱升溫和擠出過程中的溫度恒定,循環(huán)水分為升溫和降溫兩路運(yùn)行系統(tǒng)。

      閉路介質(zhì)循環(huán)系統(tǒng)是指在料筒外壁設(shè)立流道、螺桿中心打冷卻孔,循環(huán)介質(zhì)在流道以及孔內(nèi)進(jìn)行流動(dòng)。依據(jù)橡膠膠料的加工特性,通常工業(yè)系統(tǒng)中多采用軟化處理后的水作為導(dǎo)熱介質(zhì),具體料筒管路見圖1。

      圖1 料筒管路外觀

      電控系統(tǒng)通常是含有特殊構(gòu)造的電加熱器,料筒、螺桿流道與溫控裝置通過管道進(jìn)行串聯(lián),軟化水通過溫控儀器與料筒(或螺桿)流道形成回路,經(jīng)過熱交換實(shí)現(xiàn)對(duì)膠料溫度的控制,具體電控系統(tǒng)見圖2。

      圖2 水循環(huán)電控系統(tǒng)組件

      2 Smith-模糊PID溫控系統(tǒng)搭建

      選取二維模糊控制器,料筒溫度偏差和偏差變化率為輸入,Δ、Δ、Δ為輸出。系統(tǒng)輸入()為橡膠料筒溫度的設(shè)定值,()為實(shí)際檢測(cè)到的溫度值,具體控制原理結(jié)構(gòu)見圖3。

      圖3 模糊PID控制原理

      輸入輸出變量模糊子集設(shè)置為{NXB、NB、NS、NXS、Z、PXS、PS、PB、PXB },具體見表1。

      表1 模糊規(guī)則中的符號(hào)含義

      2個(gè)輸入變量的模糊論域均設(shè)置為{-0.7、-0.4、-0.15、0、0.15、0.4、0.7},3個(gè)輸出變量的模糊論域均設(shè)置為{-0.4、-0.2、-0.1、-0.05、0、0.05、0.1、0.2、0.4}。選用三角形隸屬函數(shù),輸入變量的隸屬度函數(shù)見圖4;選用Mamdani法去模糊化,重心法清晰化,Δ、Δ、Δ的模糊規(guī)則見表2。

      圖4 輸入變量的隸屬度函數(shù)

      表2 ΔKp、ΔKi、ΔKd的模糊控制規(guī)則

      利用Smith(史密斯)預(yù)估控制可以補(bǔ)償系統(tǒng)大時(shí)間滯后的優(yōu)點(diǎn),通過在PID控制器上并接一個(gè)滯后補(bǔ)償環(huán)節(jié),消除系統(tǒng)閉環(huán)回路中的滯后環(huán)節(jié),即可搭建出料筒溫度Smith-模糊PID控制系統(tǒng),用于解決溫控過程中存在滯后的問題,提高溫度控制精度。

      系統(tǒng)閉環(huán)傳遞函數(shù)表示為

      (1)

      特征方程為

      1+()()e-=0

      (2)

      在圖5的結(jié)構(gòu)中,()=()(1-e-),()=(),因此通過滯后補(bǔ)償,使料筒溫度控制系統(tǒng)傳遞函數(shù)的特征方程中不含e-,便不受它影響,并且對(duì)溫控系統(tǒng)的控制效果無(wú)不良影響。所以,得到橡膠擠出機(jī)料筒溫度Smith-模糊PID控制系統(tǒng)如圖6所示。

      圖5 Smith預(yù)估控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

      圖6 Smith-模糊PID控制原理

      3 遺忘因子遞推最小二乘辨識(shí)算法

      遺忘因子遞推最小二乘法(FFRLS)就是在遞推最小二乘法(RLS)的基礎(chǔ)上引入遺忘因子,解決RLS無(wú)法應(yīng)對(duì)“數(shù)據(jù)飽和”的現(xiàn)象,不會(huì)因?yàn)榈脑黾樱瑢?dǎo)致()和()越來越小,參數(shù)修正能力越來越弱,使得新采集的數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)更新作用不大。

      RLS的基本思想為

      由時(shí)刻的批處理最小二乘估計(jì)為

      (3)

      式中:

      (4)

      (5)

      展開得

      ()()]

      (6)

      代入公式化簡(jiǎn)可得,時(shí)刻得最小二乘估計(jì)表示為

      (7)

      式中:

      ()=()()

      (8)

      (9)

      FFRLS即在RLS的基礎(chǔ)上,在性能指標(biāo)函數(shù)中引入遺忘因子,新的性能指標(biāo)函數(shù)為

      (10)

      式中:(0<<1)為遺忘因子。

      故FFRLS參數(shù)估計(jì)公式為

      (11)

      因此,F(xiàn)FRLS的辨識(shí)優(yōu)化步驟為

      (2)采樣當(dāng)前輸出()和()。

      (4)→+1,返回第二步,循環(huán)這個(gè)過程,直到結(jié)束。

      4 系統(tǒng)仿真

      文中確立以循環(huán)水加熱器的電功率為操作變量,通過循環(huán)水溫度來控制料筒溫度,所以料筒溫度為被控變量。通過某五復(fù)合橡膠擠出機(jī)生產(chǎn)線現(xiàn)場(chǎng)所提供的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),利用MATLAB辨識(shí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),得到料筒溫度與電加熱器功率的關(guān)系,即系統(tǒng)傳遞函數(shù):

      (12)

      4.1 Smith-模糊PID系統(tǒng)受參數(shù)變化影響

      由于Smith預(yù)測(cè)算法依賴于原模型的參數(shù),文中先比較當(dāng)Smith預(yù)估模型與系統(tǒng)真實(shí)傳遞函數(shù)模型存在差別時(shí)對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)造成的影響,然后再與采用FFRLS辨識(shí)算法的控制效果進(jìn)行對(duì)比。采用公式(13)描述系統(tǒng)函數(shù)模型存在變化,式中的非等比例變化可以避免系統(tǒng)傳遞函數(shù)因參數(shù)的比例而整體發(fā)生變化,只相當(dāng)于一個(gè)參數(shù)如發(fā)生了變化,假設(shè)分母的3個(gè)系數(shù)同時(shí)乘以0.9,僅相當(dāng)于/0.9。

      (13)

      =0,0.1,0.2

      比較Smith預(yù)估模型和系統(tǒng)真實(shí)傳遞函數(shù)模型存在參數(shù)變化對(duì)控制系統(tǒng)的影響,主要設(shè)置了3種參數(shù)變化類型:無(wú)參數(shù)變化、參數(shù)變化10%和參數(shù)變化20%。搭建的Smith-模糊PID控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)見圖7。其中,F(xiàn)uzzy_Smith1為無(wú)參數(shù)變化時(shí)的控制模塊,具體結(jié)構(gòu)見圖8;Fuzzy_Smith2為參數(shù)變化10%時(shí)的控制模塊,具體結(jié)構(gòu)見圖9;Fuzzy_Smith3為參數(shù)變化20%時(shí)的控制模塊,具體的結(jié)構(gòu)見圖10。

      圖7 Smith-模糊PID控制系統(tǒng)受參數(shù)變化結(jié)構(gòu)

      圖8 系統(tǒng)無(wú)參數(shù)變化結(jié)構(gòu)

      圖9 系統(tǒng)參數(shù)變化10%的結(jié)構(gòu)

      圖10 系統(tǒng)參數(shù)變化20%的結(jié)構(gòu)

      為了能更清晰地比較參數(shù)變化對(duì)系統(tǒng)影響的效果,設(shè)置輸入幅值為40的擾動(dòng)信號(hào),運(yùn)行系統(tǒng)得到的響應(yīng)曲線見圖11。比較響應(yīng)曲線可以看出:有參數(shù)變化時(shí),系統(tǒng)輸出曲線具有一定的超調(diào),參數(shù)變化越大,則超調(diào)量越大,受擾動(dòng)的影響也增加。

      圖11 Smith-模糊PID控制系統(tǒng)受參數(shù)變化的影響曲線

      4.2 基于FFRLS辨識(shí)的系統(tǒng)仿真

      由于Smith預(yù)估模型與系統(tǒng)真實(shí)函數(shù)模型存在偏差會(huì)對(duì)Smith-模糊PID控制系統(tǒng)的控制效果產(chǎn)生很大的影響,所以采用FFRLS辨識(shí)Smith預(yù)估模型,將辨識(shí)后的Smith-模糊PID控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真驗(yàn)證,并與未采用FFRLS辨識(shí)的系統(tǒng)進(jìn)行控制效果對(duì)比。

      根據(jù)公式(12),可以變換表示為

      (14)

      將式(14)轉(zhuǎn)換表示為如下形式:

      (15)

      即系統(tǒng)差分方程可以表示為

      ()=(-1)+(-2)+(-2-)

      (16)

      式中:、、為時(shí)變參數(shù);為延遲時(shí)間;()為系統(tǒng)輸出;()為控制量,即系統(tǒng)輸入。

      由狀態(tài)向量求輸出向量,則狀態(tài)輸出方程為

      =+

      (17)

      式中:表示隨機(jī)噪聲,因?yàn)橄到y(tǒng)里面沒有直接傳輸矩陣,所以沒有的部分。

      (18)

      式中:的最優(yōu)參數(shù)。

      引入中間變量()、(),其中是值為單位陣的初始值,具體的推導(dǎo)表達(dá)式為

      =

      (19)

      (20)

      (21)

      式中:為遺忘因子。

      最終得到參數(shù)的估計(jì)值為

      (22)

      通過推導(dǎo)得到、、之后,將其代入變換得到變換函數(shù)為

      (23)

      此即是無(wú)延時(shí)的系統(tǒng)脈沖響應(yīng)函數(shù)。

      下面對(duì)3個(gè)參數(shù)、、進(jìn)行整定,搭建仿真結(jié)構(gòu)見圖12,圖中Fuzzy_Smith1模塊的具體結(jié)構(gòu)見圖13。

      圖12 基于FFRLS辨識(shí)的Smith-模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

      圖13 Fuzzy_Smith1模塊具體結(jié)構(gòu)

      運(yùn)行仿真模型,在250次迭代之后3個(gè)參數(shù)、、達(dá)到了穩(wěn)定值,具體整定曲線見圖14—圖16,得到的基于FFRLS辨識(shí)后的Smith-模糊PID控制系統(tǒng)輸出響應(yīng)曲線見圖17。

      圖14 θ1參數(shù)整定曲線 圖15 θ2參數(shù)整定曲線

      圖16 θ3參數(shù)整定曲線 圖17 系統(tǒng)輸出響應(yīng)曲線

      在250次迭代之后,3個(gè)參數(shù)、、達(dá)到了穩(wěn)定值,且最終的穩(wěn)定值分別為1.869、-0.871 4和0.002 4。FFRLS辨識(shí)后的系統(tǒng)響應(yīng)具有較好的響應(yīng)速度,無(wú)超調(diào),基本上在=150 s左右達(dá)到和初始設(shè)定值相同的穩(wěn)定狀態(tài),沒有穩(wěn)態(tài)誤差。

      為了更好地驗(yàn)證基于FFRLS辨識(shí)的Smith預(yù)估模型比純Smith預(yù)估模型更接近系統(tǒng)真實(shí)函數(shù)模型,對(duì)延遲補(bǔ)償效果進(jìn)行比較,比較條件設(shè)置為Smith預(yù)估模型與系統(tǒng)真實(shí)函數(shù)模型參數(shù)變化20%,將采用FFRLS辨識(shí)前后的Smith-模糊PID控制系統(tǒng)輸出響應(yīng)和無(wú)參數(shù)變化情況下的系統(tǒng)輸出響應(yīng)進(jìn)行比較,對(duì)比仿真結(jié)構(gòu)見圖18。仿真結(jié)構(gòu)由3個(gè)系統(tǒng)組成,其中Fuzzy_Smith1模塊是參數(shù)變化20%的Smith-模糊PID系統(tǒng),具體結(jié)構(gòu)見圖19;F_Adaptive_Smith模塊是基于FFRLS辨識(shí)后的Smith-模糊PID控制系統(tǒng),具體結(jié)構(gòu)見圖20;Fuzzy_Smith2模塊是無(wú)參數(shù)變化的Smith-模糊PID控制系統(tǒng),具體結(jié)構(gòu)見圖21。

      圖18 延遲矯正性能對(duì)比仿真結(jié)構(gòu)

      圖19 Fuzzy_Smith1模塊具體結(jié)構(gòu)

      圖20 F_Adaptive_Smith模塊具體結(jié)構(gòu)

      圖21 Fuzzy_Smith2模塊具體結(jié)構(gòu)

      運(yùn)行圖18的仿真模型得到系統(tǒng)的輸出響應(yīng)曲線,如圖22所示。可以看出:FFRLS辨識(shí)后的動(dòng)態(tài)響應(yīng)更好,無(wú)動(dòng)態(tài)超調(diào),幾乎和無(wú)參數(shù)變化時(shí)的輸出響應(yīng)相同。結(jié)果表明:在動(dòng)態(tài)干擾作用下,基于FFRLS辨識(shí)的Smith預(yù)估控制器具有更好的延遲矯正能力與參數(shù)變化辨識(shí)能力,可以提高橡膠擠出機(jī)Smith-模糊PID溫度控制系統(tǒng)的控制精度與魯棒性。

      圖22 FFRLS-Smith預(yù)估系統(tǒng)矯正曲線

      5 結(jié)束語(yǔ)

      基于Smith-模糊PID溫度控制系統(tǒng),采用FFRLS辨識(shí)算法在線辨識(shí)Smith預(yù)估模型應(yīng)用于橡膠擠出機(jī)料筒溫度控制。在受干擾作用導(dǎo)致參數(shù)發(fā)生變化情況下,F(xiàn)FRLS辨識(shí)算法所辨識(shí)得到的預(yù)估模型更接近系統(tǒng)真實(shí)模型,使得Smith預(yù)估控制器的滯后補(bǔ)償能力進(jìn)一步增強(qiáng),進(jìn)而提高Smith-模糊PID溫度控制系統(tǒng)的魯棒性與自適應(yīng)性,可以在一定程度上提升橡膠擠出機(jī)料筒溫度控制系統(tǒng)的控制精度,有利于實(shí)現(xiàn)橡膠制品的精密擠出。

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