謝永華 周宏威

(東北林業(yè)大學(xué)，哈爾濱，150040)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的纖維板調(diào)施膠控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)1)

謝永華 周宏威

(東北林業(yè)大學(xué)，哈爾濱，150040)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為主控制器的對系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)的纖維板調(diào)施膠控制系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為輔助控制器來修正PID控制器的纖維板調(diào)施膠控制系統(tǒng)。分析了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的性能優(yōu)劣。仿真表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為輔助控制器調(diào)節(jié)PID比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為主控制器的超調(diào)小，系統(tǒng)穩(wěn)定時(shí)間更短。

調(diào)施膠;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);系統(tǒng)辨識(shí);PID控制

在中密度纖維板(MDF)生產(chǎn)中，調(diào)施膠是標(biāo)志生產(chǎn)技術(shù)水平的主要工段之一，能否達(dá)到按配方要求準(zhǔn)確配比和均勻按比例施膠，是衡量調(diào)施膠技術(shù)優(yōu)劣的標(biāo)志[1]。MDF生產(chǎn)是一個(gè)技術(shù)密集型的生產(chǎn)過程，要求設(shè)備性能優(yōu)良，自動(dòng)化程度高。而在MDF生產(chǎn)中，膠的用量約占總成本的三分之一，原膠與各種輔助添加劑的配比不準(zhǔn)確，會(huì)導(dǎo)致成品板物理力學(xué)性能不穩(wěn)定;施膠量(施膠比)過高或過低，則會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量不合格，甚至原料浪費(fèi)、增加生產(chǎn)成本[2]。本文應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力和對非線性過程的處理能力，設(shè)計(jì)了兩種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)，通過仿真分析，指出了兩種方法的優(yōu)劣。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由許多處理單元(又稱神經(jīng)元)按照一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相互連接而成的一種具有并行計(jì)算能力的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[3]。這種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有非線性大規(guī)模自適應(yīng)的動(dòng)力學(xué)特征。它試圖通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息的方式，從另一個(gè)研究角度來獲取具有人腦那樣的信息處理能力。研究表明，三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以任意精度逼近任意復(fù)雜的多變量系統(tǒng)[4]。BP算法本質(zhì)上是以網(wǎng)絡(luò)誤差平方和為目標(biāo)函數(shù)，按梯度法求其目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值的算法。

設(shè)N是一個(gè)前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，給定樣本集K，對第p個(gè)樣本進(jìn)行迭代學(xué)習(xí)，設(shè)迭代到第t時(shí)刻時(shí)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)，閾值矩陣為W(t)，其對應(yīng)的誤差平方和為E(W(t))，用梯度法迭代搜索求W的最優(yōu)值，即

式中:α是迭代步長。

在推導(dǎo)?E(W)/?W過程中引入“誤差”的概念，令第l層第i個(gè)神經(jīng)元的誤差為δ(l)i:

式中:I(l)i表示第l層第i個(gè)神經(jīng)元的凈輸入。

Rumelhart推導(dǎo)出各層的“誤差”之間有如下的遞推關(guān)系[4]:

這個(gè)關(guān)系式具有鮮明的物理意義，即誤差沿網(wǎng)絡(luò)向后傳播。利用“誤差”，又可將梯度表示為

其中O(l-1)j為l-1層第j個(gè)神經(jīng)元的輸出。公式(4)簡單明了，且富有鮮明的物理意義。

所以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出如下優(yōu)勢:①信息可分布存儲(chǔ)，且容量大，容錯(cuò)性較好;②可大規(guī)模并行處理收集到的網(wǎng)絡(luò)信息;③自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性強(qiáng);④神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為是大量神經(jīng)元的集體行為，并不是各單元行為的簡單相加，而是表現(xiàn)出一般復(fù)雜非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的特征;⑤神經(jīng)元可以處理一些環(huán)境信息十分復(fù)雜，知識(shí)背景不清楚和推理規(guī)則不明確的問題。

2 調(diào)施膠工藝

調(diào)膠和施膠這兩個(gè)階段成為調(diào)施膠控制系統(tǒng)的核心。調(diào)膠階段是將各種不同的固化劑、原膠、水、添加劑按配方比例進(jìn)行混合攪拌，之后將調(diào)好的膠液貯存在貯膠罐中。傳統(tǒng)的辦法是依次加入各種物料，即添加完一種物料之后再加入另一種物料，各物料通過同一管道流入到調(diào)膠罐中，之后將調(diào)好的膠貯存起來。這種方式稱為串行調(diào)膠。此方法浪費(fèi)時(shí)間，生產(chǎn)效率低。不同物料的黏稠度不同，流經(jīng)管道時(shí)會(huì)有粘掛現(xiàn)象，甚至堵塞管道。一旦出現(xiàn)停產(chǎn)事故，未調(diào)好的膠液將會(huì)造成浪費(fèi)。針對以上缺點(diǎn)，本文將采用如圖1所示的并行在線調(diào)膠方式，即將各種固化劑、原膠、水、添加劑分別按比例經(jīng)過各自的管道同時(shí)向調(diào)膠罐中添加，邊攪拌邊施膠，實(shí)現(xiàn)了調(diào)多少膠施多少膠。這樣不僅提高了調(diào)膠效率，而且一旦出現(xiàn)故障，各物料管道同時(shí)關(guān)閉，避免了未完成調(diào)膠而造成原料的浪費(fèi)[5]。

施膠階段是將調(diào)好的膠液與木纖維按照15/100的比例進(jìn)行精確地配比混合。其中各種物料的添加由變頻泵進(jìn)行調(diào)節(jié)，各種物料的流量由電磁流量計(jì)檢測。通過各傳感器檢測回的數(shù)據(jù)進(jìn)行電機(jī)的調(diào)速，控制物料的添加，達(dá)到調(diào)施膠精準(zhǔn)控制。

圖1 調(diào)膠流程圖

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在調(diào)施膠系統(tǒng)中的應(yīng)用

在調(diào)施膠系統(tǒng)中，被測參量繁多，現(xiàn)場環(huán)境總在不斷的波動(dòng)，不確定因素的干擾較多。盡管試圖建立起系統(tǒng)模型，但由于限制因素較多，并不能精確描述整個(gè)調(diào)施膠的過程。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所接觸的各種對象具有復(fù)雜的非線性和不確定性，尤其擅長處理模式識(shí)別與空間映射的問題。對于一些很難用文字表述的規(guī)則，其學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力較之其他人工智能技術(shù)要高出許多。因此，這對于過程復(fù)雜、信息眾多、模型不精確的調(diào)施膠系統(tǒng)的控制是很有利的。本文將利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這方面優(yōu)點(diǎn)分別設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為主控制器和輔助控制器的控制系統(tǒng)，并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為主控制器的設(shè)計(jì)

由于膠液具有一定的黏稠性，管道的連接方式及其管道內(nèi)的殘留膠液都會(huì)影響到計(jì)量的準(zhǔn)確性，除此之外，環(huán)境的影響和電磁干擾等不確定的因素都對建立系統(tǒng)精確模型產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法具有自適應(yīng)性、自學(xué)習(xí)能力和容錯(cuò)功能，避免了傳統(tǒng)建模方法的不足和實(shí)驗(yàn)誤差帶來的干擾[6]。從質(zhì)量控制的角度出發(fā)，希望盡快調(diào)整規(guī)范參數(shù)，并獲得各類信息立即加以處理和做出決策，即實(shí)時(shí)性是調(diào)施膠過程的一大特點(diǎn)。所以，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到調(diào)施膠中，對收集的信息進(jìn)行處理，對各種物理量予以實(shí)時(shí)監(jiān)控，從而保證生產(chǎn)出的纖維板的質(zhì)量。

本文應(yīng)用逆-逆模型建模法，對系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)。該控制系統(tǒng)由兩個(gè)逆系統(tǒng)模型和未知對象一起構(gòu)成學(xué)習(xí)回路(見圖2)。在正向通道上是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，他要控制一個(gè)未知對象，使它復(fù)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輸入(期望輸出)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器與對象的逆動(dòng)力學(xué)特性不相等，使網(wǎng)絡(luò)輸出的未知對象的期望值有差別。為了克服這一誤差，引入未知對象的另一個(gè)逆模型，用它來計(jì)算未知對象應(yīng)得輸入的估計(jì)值。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為輔助控制器的設(shè)計(jì)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可以作為主控制器來控制系統(tǒng)，還可以對其它形式的控制器進(jìn)行修正調(diào)整，以達(dá)到理想的控制效果。調(diào)施膠系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，應(yīng)用PID控制器難以達(dá)到控制精度，甚至完不成控制要求，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力對PID控制器進(jìn)行修正、優(yōu)化，從而使輸出達(dá)到期望值。本文應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對PID控制器進(jìn)行在線監(jiān)測調(diào)節(jié)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3。前向通道采用傳統(tǒng)的PID控制，但是由于膠液的滯后性和非線性，導(dǎo)致系統(tǒng)的超調(diào)甚至震蕩，因此采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對偏差e進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。根據(jù)學(xué)習(xí)章法，對PID控制器進(jìn)行在線的調(diào)節(jié)，使輸出能夠精確地跟隨輸入的變化[7-8]。

圖2 逆系統(tǒng)辨識(shí)模型

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正PID模型

4 仿真

4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為主控制器的仿真

本文采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用實(shí)驗(yàn)室測得的數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)膠液和纖維的流量，對電機(jī)的轉(zhuǎn)速進(jìn)行預(yù)測，達(dá)到實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，保證準(zhǔn)確無誤施膠。設(shè)控制對象傳遞函數(shù)為G(s)=440(0.1s+1)/(s(0.002 5s+1)(s+1))，表1 為對10組測試樣本的預(yù)測。從表1中可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出比較精確地跟隨輸入的變化進(jìn)行了調(diào)節(jié)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的誤差性能曲線如圖4。從圖4中看到，網(wǎng)絡(luò)74步之后就進(jìn)入了2％誤差帶。系統(tǒng)輸出調(diào)節(jié)曲線如圖5所示。

表1 10組測試樣本的預(yù)測值

4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為輔助控制器的仿真

在前向通道中采用PID控制器對系統(tǒng)進(jìn)行控制，但是由于系統(tǒng)的非線性和滯后性，導(dǎo)致系統(tǒng)調(diào)節(jié)品質(zhì)變差，所以采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)督，動(dòng)態(tài)改變PID參數(shù)。同樣采取三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層為兩個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)，輸出層為三個(gè)神經(jīng)元分別來修正比例系數(shù)P、積分系數(shù)I、微分系數(shù)D，隱含層神經(jīng)元自動(dòng)配置。活化函數(shù) f(x)=tanh(x)=(ex-e-x)/(ex+e-x)，學(xué)習(xí)速率 β 取0.30，慣性系數(shù) α 取0.25。設(shè)系統(tǒng)傳遞函數(shù)為G(s)=440(0.1s+1)/(s(0.002 5s+1)(s+1))，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)根據(jù)學(xué)習(xí)法則對PID調(diào)節(jié)的仿真結(jié)果如圖6。從圖6中可以看出，系統(tǒng)是穩(wěn)定的，與單一PID控制器相比，控制品質(zhì)得到很大的改善，超調(diào)變小，穩(wěn)定時(shí)間更短。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差性能曲線

圖5 系統(tǒng)輸出調(diào)節(jié)曲線

5 結(jié)束語

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為主控制器可以不用對系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)了解太多，只需描述系統(tǒng)的輸入輸出特性，用已知數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，使系統(tǒng)能夠復(fù)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的理想輸出值，因此不需要建立精確系統(tǒng)模型。但是，前提是要有大量的比較精確的數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。這對于沒有第一手資料的系統(tǒng)或未知系統(tǒng)來說是比較困難的。

圖6 PID調(diào)節(jié)曲線

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為輔助控制器，對PID控制器進(jìn)行修正，在無外界干擾和無波動(dòng)的情況下，PID控制器可以得到較好的控制效果，但是在出現(xiàn)波動(dòng)和干擾的情況下，會(huì)出現(xiàn)非線性現(xiàn)象和震蕩，由于膠液具有黏性，因此也會(huì)有時(shí)滯出現(xiàn)，此時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會(huì)對系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)和修正，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)PID參數(shù)，魯棒性較好。

通過對比圖5和圖6發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為輔助控制器調(diào)節(jié)PID要比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為主控制器的超調(diào)小，系統(tǒng)穩(wěn)定時(shí)間也更短。此種方法在實(shí)際工程中易于實(shí)現(xiàn)，控制效果改善明顯，適合廣泛推廣。

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Design of Control System for Dosing and Applying Glue to MDF Based on Neural Network PID

/Xie Yonghua，Zhou Hongwei(College of Electromechanical Engineering，Northeast Forestry University，Harbin 150040，P.R.China)//Journal of Northeast Forestry University.-2011，39(6).-125～127

Mixed glue system;Neural network;System identification;PID control

TP273

1)黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F200920)，中央高校基本科研業(yè)務(wù)專項(xiàng)基金(09AB09)。

謝永華，男，1979年6月生，東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，工程師。E-mail:zdhxyh@163.com。

2010年11月3日。

責(zé)任編輯:張 玉。

Based on the advantages of neural network，two control systems for dosing and applying glue to Medium-density fiberboard(MDF)were designed using neural network as the main controller as well as using neural network control system as the auxiliary control unit to revise the main controller.Advantages and disadvantages of performances of the two neural network controllers were analyzed.Simulation results show that the neural network control system using the auxiliary control unit to revise the main controller has a more favorable effect than the control system using neural network as the main controller.