摘 要 本文針對(duì)工業(yè)窯爐容量大、滯后量大、非線(xiàn)性等特點(diǎn)，提出了一種將模糊控制與預(yù)測(cè)控制相結(jié)合的控制算法。仿真結(jié)果表明，這種方法與傳統(tǒng)的PID控制相比，具有較高的穩(wěn)態(tài)精度和動(dòng)態(tài)特性。

關(guān)鍵詞 預(yù)測(cè)控制，模糊控制，工業(yè)窯爐，溫度

1引言

陶瓷制品的燒成是一個(gè)復(fù)雜的反應(yīng)過(guò)程，窯爐控制系統(tǒng)具有慣性大、純滯后、時(shí)變及嚴(yán)重的非線(xiàn)性等特點(diǎn)，且參量多而復(fù)雜，彼此之間耦合嚴(yán)重，系統(tǒng)模型難以建立。模糊預(yù)測(cè)控制實(shí)際上是一種非線(xiàn)性控制，屬于智能控制的范疇。由于模糊控制不要求知道被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，只根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)，并結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)工作人員的操作經(jīng)驗(yàn)，就可對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。預(yù)測(cè)控制是由系統(tǒng)的歷史信息和當(dāng)前的系統(tǒng)輸入來(lái)預(yù)測(cè)系統(tǒng)輸出的未來(lái)趨勢(shì)，其形式不受限制，可以是線(xiàn)性系統(tǒng)，也可是非線(xiàn)性系統(tǒng)。因此，建立一個(gè)合理的模糊預(yù)測(cè)控制模型對(duì)于具有慣性大、純滯后、時(shí)變及嚴(yán)重的非線(xiàn)性特點(diǎn)的窯爐控制系統(tǒng)而言，不失為一個(gè)有效的控制方案。

2溫度控制系統(tǒng)

陶瓷產(chǎn)品在燒成過(guò)程中受三個(gè)參數(shù)的影響：溫度、氣氛和壓力。其中溫度的控制起著至關(guān)重要的作用，因此，溫度控制是本控制系統(tǒng)的關(guān)鍵。

陶瓷產(chǎn)品從入窯到出窯分為若干個(gè)溫度控制回路，每個(gè)控制回路都有2～4個(gè)燒嘴，并由一個(gè)調(diào)節(jié)閥控制這一組燒嘴燃料的輸入量以控制窯內(nèi)的溫度。如圖1所示。

圖1窯爐溫度控制回路

3模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的構(gòu)成

窯爐噴嘴口的溫度受燃?xì)?、助燃風(fēng)和窯爐制品傳送速度的共同影響。在正常運(yùn)行的情況下，傳送速度和助燃風(fēng)量是比較穩(wěn)定的，所以，此時(shí)燃?xì)饬康淖兓瘜?duì)溫度的影響最大。因此，我們?cè)O(shè)計(jì)的模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)，通過(guò)改變?nèi)細(xì)饪刂崎y的開(kāi)度調(diào)節(jié)燃?xì)馀帕?，從而達(dá)到控制噴嘴出口溫度的目的。

模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)如圖2所示，主要由模型預(yù)測(cè)、模糊控制和模型校正三部分組成。

圖2模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)

3.1模糊控制器的設(shè)計(jì)

3.1.1輸入變量及輸出變量的模糊語(yǔ)言

基于對(duì)窯爐溫度控制系統(tǒng)的分析，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)雙輸入單輸出的模糊控制器。選取的輸入語(yǔ)言變量為溫度誤差e和溫度誤差的變化率Δe ，輸出語(yǔ)言變量為控制量的變化u。如圖3所示。

本設(shè)計(jì)中，e、Δe和u選取7個(gè)語(yǔ)言值:{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}。

各值論域?yàn)?

e的基本論域?yàn)?-5℃，5℃)；

e的模糊子集論域E為:(-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6)；

Δe的基本論域?yàn)?-0.1，0.1)；

u的基本論域?yàn)?-7，+7)；

u的模糊子集論域U為：(-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6，+7)；

誤差e的量化因子ke=6/5=1.2；誤差變化率Δe的量化因子kΔe=6/0.1=60；控制量變化u的比例因子k=7/7=1.0。

3.1.2模糊控制規(guī)則

模糊控制規(guī)則如表1所示。

控制規(guī)則總模糊關(guān)系：R=R₁YR₂Y…YR₄₉

式中：

R₁=[（NB）_e×(NB)_Δe]^T×(PB)_u

R₂=[（NM）_Δe×(NB)_Δe]^T×(PB)_u

……

R₄₉=[（PB）_e×(NB)_Δe]^T×(NB)

3.1.3 模糊推理及去模糊化

應(yīng)用模糊推理合成規(guī)則，輸出語(yǔ)言變量論域上的模糊子集:

u=(e×Δe)οR

式中：

ο —— 合成運(yùn)算

將模糊子集去模糊化，就可判決出一個(gè)精確的控制量。這里用加權(quán)平均法對(duì)其進(jìn)行判決：

式中:

μ_u(u_i)—— 輸出模糊集合u的隸屬度

u_i —— 論域U={-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6，+7}中的元素

3.1.4 模糊控制查詢(xún)

查詢(xún)表是溫控模糊控制算法總表，如表2所示?？刂七^(guò)程中將采集到的e和Δe分別乘以量化因子ke和kΔe即可獲得E和ΔE值，然后調(diào)用查詢(xún)表，可立即輸出控制量變化U。

3.2 預(yù)測(cè)模型

本文的溫度控制系統(tǒng)模型采用DMC形式，模型時(shí)域長(zhǎng)度為60，模型向量α=[α₁1…α₆₀]的獲取通過(guò)加入階躍響應(yīng)反復(fù)測(cè)試校正得到。預(yù)測(cè)模型的輸出值為：

Δu(k） —— k時(shí)刻對(duì)系統(tǒng)施加的一個(gè)控制增量

3.3 反饋校正

當(dāng)k時(shí)刻對(duì)系統(tǒng)施加控制u(k)時(shí)，利用預(yù)測(cè)模型即可得出未來(lái)時(shí)刻的輸出預(yù)測(cè)值ym(k)。但由于實(shí)際存在模型的時(shí)變、非線(xiàn)性等因素并受環(huán)境干擾的影響，預(yù)測(cè)值會(huì)偏離實(shí)際值，故在k+1時(shí)刻要利用系統(tǒng)的實(shí)際輸出y(k+1)進(jìn)行反饋校正，反饋校正輸出值為：

利用預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)出未來(lái)m步的偏差和偏差變化率，可以實(shí)現(xiàn)超前調(diào)節(jié)，避免系統(tǒng)有大時(shí)滯特性或有大干擾的情況出現(xiàn)，從而使調(diào)節(jié)品質(zhì)更穩(wěn)定。

4仿真實(shí)驗(yàn)

在正常運(yùn)行狀態(tài)下，工業(yè)窯爐作為典型的熱工過(guò)程可近似用一階慣性加純滯后環(huán)節(jié)表示:

式中：

τ —— 純滯后時(shí)間

K —— 放大系數(shù)

T —— 慣性環(huán)節(jié)時(shí)間常數(shù)

根據(jù)實(shí)際窯爐系統(tǒng)加入階躍增量后的響應(yīng)，我們?cè)O(shè)放大系數(shù)K=10，時(shí)延τ=5～10s，慣性時(shí)間常數(shù)T＝20。采樣周期取3s，在浙大中控公司研制的JX-300X上進(jìn)行離線(xiàn)仿真實(shí)驗(yàn)，可得出如圖4所示的兩條仿真曲線(xiàn)。（1）為模糊預(yù)測(cè)控制在單位階躍輸入下的響應(yīng)曲線(xiàn)；（2）為PID控制在單位階躍輸入下的響應(yīng)曲線(xiàn)。由圖可見(jiàn)，模糊預(yù)測(cè)控制的響應(yīng)速度快、調(diào)節(jié)時(shí)間短（1min）、精度高(≤±1℃)。

5結(jié)論

模糊預(yù)測(cè)控制綜合了預(yù)測(cè)控制和模糊控制的長(zhǎng)處，具有廣泛的實(shí)用性。本文提出的模糊預(yù)測(cè)控制為在綜合消耗最小的情況下獲得滿(mǎn)足工藝要求的制品，提供了有效的途徑和方法。文中構(gòu)造了基于模糊預(yù)測(cè)的工業(yè)窯爐控制方法，理論分析和仿真試驗(yàn)表明，該方法具有良好的動(dòng)、靜態(tài)品質(zhì)。尤其是對(duì)于大滯后性系統(tǒng)而言，其品質(zhì)優(yōu)于常規(guī)控制。

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Application of FuzzyPredictable Controller in Kiln Temperature

Dai Luping1 Huang Zhichu1 Wang Xiaoming1 Wang Xiaochun2

（1Wuhan University of Technology Wuhan 430070 2 Huanggang City Zhongzhou Kiln Furnace Co.，Ltd.438000)

Abstract: A fuzzy predictable coordinated control algorithm was stated according to the technical features of large capacity， non-linear and dead time temperature resistance of kiln system. Simulation results indicated that this method possessed improved static precise and dynamic properties.

KeyWords: predictable control，fuzzy controller，kiln，temperature