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        烘絲機(jī)逆動(dòng)力學(xué)過(guò)程模糊辨識(shí)

        2013-08-01 11:37:48忠,雷李,張
        關(guān)鍵詞:烘絲機(jī)煙絲熱風(fēng)

        何 忠,雷 李,張 里

        (1.重慶卷煙廠,重慶 400060;2.重慶理工大學(xué)電子信息與自動(dòng)化學(xué)院,重慶 400054)

        烘絲機(jī)是卷煙制絲工藝過(guò)程中最重要的工藝設(shè)備之一,其主要功能是對(duì)煙絲進(jìn)行干燥,使其含水率符合一定的工藝要求,從而改善煙絲的彈性和填充能力,以提高煙絲的感官質(zhì)量。烘后煙絲水分是直接影響卷煙內(nèi)在質(zhì)量的重要參數(shù)[1]。

        烘絲機(jī)結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。烘絲機(jī)的工作原理是以飽和蒸汽為加熱介質(zhì),為烘絲機(jī)滾筒筒體和熱風(fēng)提供熱源,煙草葉絲跟隨烘絲機(jī)筒體炒料板的翻炒進(jìn)行熱交換,從而達(dá)到葉絲干燥脫水目的[2]。由于烘絲過(guò)程是一類(lèi)典型的涉及多變量、強(qiáng)耦合、時(shí)變、大滯后等多種因素的熱工過(guò)程,難以建立精確的數(shù)學(xué)模型[3],再由于煙草本身具有的特殊性質(zhì),從而使得烘絲過(guò)程的水分控制十分困難、復(fù)雜。

        圖1 烘絲機(jī)結(jié)構(gòu)示意圖

        在卷煙生產(chǎn)過(guò)程中,由于卷煙牌號(hào)的不同可能要采用不同產(chǎn)地、不同品質(zhì)的煙葉。在不同牌號(hào)卷煙的烘絲過(guò)程中,相關(guān)工藝參數(shù)需要進(jìn)行試車(chē)、調(diào)整,一方面要耗費(fèi)一定數(shù)量的煙絲原料,另一方面又要耗費(fèi)較長(zhǎng)的時(shí)間進(jìn)行工藝參數(shù)的整定。

        本文基于逆動(dòng)力學(xué)辨識(shí)的思想,建立了基于某型滾筒式烘絲機(jī)的烘絲過(guò)程數(shù)學(xué)逆模型,為烘絲過(guò)程的工藝參數(shù)優(yōu)化、提高煙絲水分控制精度奠定了基礎(chǔ),同時(shí)也為卷煙烘絲過(guò)程節(jié)能降耗,增加經(jīng)濟(jì)效益提供了一條可行的途徑。

        1 逆動(dòng)力學(xué)過(guò)程模糊辨識(shí)基礎(chǔ)

        1.1 逆動(dòng)力學(xué)模糊規(guī)則模型

        根據(jù)系統(tǒng)的輸出過(guò)程來(lái)確定導(dǎo)致此輸出的輸入過(guò)程是逆動(dòng)力學(xué)方法的核心思想所在[4]。以SISO系統(tǒng)為例,若系統(tǒng)輸入為u,輸出為y,則可以采用 T-S結(jié)構(gòu)[5]構(gòu)建該系統(tǒng)的逆動(dòng)力學(xué)過(guò)程模型:

        模糊規(guī)則

        自適應(yīng)模糊推理

        其中:z= 1,y[ ]TT為廣義輸入向量;n為模糊規(guī)則數(shù)量,仿真經(jīng)驗(yàn)表明其取值一般不大于3。如果模糊規(guī)則的輸入向量y(即系統(tǒng)的輸出)落在球心為ci、半徑為ri的廣義球體內(nèi),則啟采用第i條規(guī)則來(lái)求取系統(tǒng)的輸入(即模糊規(guī)則的輸出)中心ui。各權(quán)系數(shù)wi根據(jù)輸入向量y與各局部區(qū)域中心ci之間的歐氏距離來(lái)計(jì)算[6]:

        特別地,如果新輸入數(shù)據(jù)沒(méi)有落在訓(xùn)練樣本輸入?yún)^(qū)域的范圍內(nèi),則通過(guò)與之距離最近的2個(gè)局部輸入?yún)^(qū)域的模糊規(guī)則來(lái)進(jìn)行計(jì)算,其權(quán)值wk和wh按下式計(jì)算:

        且 i≠k。

        逆動(dòng)力學(xué)模糊規(guī)則模型的輸入向量y應(yīng)該結(jié)合具體應(yīng)用背景來(lái)構(gòu)造。一般分為2種情況:當(dāng)通過(guò)已知的系統(tǒng)輸出過(guò)程反求此輸出的輸入過(guò)程時(shí),可以視為一種離線分析或診斷過(guò)程,其輸入向量y采用下列結(jié)構(gòu)即可:

        而當(dāng)需要進(jìn)行在線實(shí)時(shí)控制時(shí),即要求依據(jù)系統(tǒng)的期望輸出過(guò)程來(lái)反演系統(tǒng)的輸入過(guò)程時(shí),輸入向量y一般可按下述結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì):

        其中:u- = [u(k-1),u(k-2),…,u(k-mu)]表示系統(tǒng)輸入歷史數(shù)據(jù)向量;y-=[y(k-1),y(k-2),…,y(k-my1)]表示系統(tǒng)輸出的當(dāng)前數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)向量;y+=[y(k+1),y(k+2),…,y(k+my2)]表示所期望的系統(tǒng)輸出數(shù)據(jù)向量。

        1.2 模糊規(guī)則的結(jié)構(gòu)、參數(shù)辨識(shí)

        逆動(dòng)力學(xué)模糊規(guī)則模型的建立需對(duì)模型的前后件的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行辨識(shí),即辨識(shí)各局部輸入?yún)^(qū)域(ci,ri)及動(dòng)態(tài)參數(shù)向量θi。在此引入熵的概念對(duì)輸入空間進(jìn)行初始聚類(lèi)。對(duì)于維數(shù)為n的輸入向量 y,按式(6)、式(7)[7]確定各樣本的熵 Ej以及數(shù)據(jù) yi和 yj之間的近似度 Si,j。

        式中:σ為數(shù)據(jù)樣本之間的平均距離;α=-ln(0.5/σ)。首先人工確定決策常數(shù) β∈[0,1],再以對(duì)應(yīng)minEj的輸入數(shù)據(jù)點(diǎn)yc1作為局部數(shù)據(jù)區(qū)域的初始中心c1,然后從輸入向量y中剔除掉滿(mǎn)足條件S(yj,c1)>β的樣本,再在剩余的樣本集中確定區(qū)域的中心c2。依此類(lèi)推,直至y為空集,可以確定初始局部輸入?yún)^(qū)域的中心為C=(c1,c2,…,cn)。設(shè)定各區(qū)域的初始半徑為r=0,i=1,…,n,采用競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)算法修正各區(qū)域中心及半徑[8]。在獲得的各局部輸入?yún)^(qū)域(ci,ri)的基礎(chǔ)上,任選擇一組訓(xùn)練樣本y(k),u(k),采用遞推最小二乘法刷新各模糊規(guī)則的動(dòng)態(tài)參數(shù)θi:

        若‖y(k)- ci‖≤ri,則:

        若‖y(k)- ci‖ > ri,則[9]:

        式中 λ 為遺忘因子,一般取值為[0.90,0.99]。遞推初始時(shí),取 θi=0,pi=αI,其中 I為單位矩陣;取α=105。

        3 烘絲過(guò)程的逆模型辨識(shí)

        煙絲烘絲過(guò)程是一個(gè)多輸入多輸出的MIMO系統(tǒng),各種控制參數(shù)之間的耦合關(guān)系十分復(fù)雜,但經(jīng)驗(yàn)表明,熱風(fēng)溫度是對(duì)煙絲水分影響權(quán)值最高的控制參數(shù),也是在實(shí)際生產(chǎn)中最主要的控制參數(shù),故本文以某型烘絲機(jī)的現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),基于逆動(dòng)力學(xué)模糊規(guī)則建立熱風(fēng)溫度與煙絲出口水分之間的關(guān)系模型。圖2、3分別為某型烘絲機(jī)熱風(fēng)溫度和煙絲出口水分的現(xiàn)場(chǎng)采樣數(shù)據(jù),采樣周期均為5 s。

        本文選擇熱風(fēng)溫度u(t-1),u(t-2)以及煙絲出口水分y(t+4),y(t+5)作為逆模糊規(guī)則模型的輸入變量,模型輸出為t時(shí)刻的熱風(fēng)溫度u(t)。取前200組數(shù)據(jù),經(jīng)離線辨識(shí)得對(duì)象逆動(dòng)力學(xué)過(guò)程初始模糊規(guī)則模型(局部輸入?yún)^(qū)域數(shù)選擇為2):

        圖2 熱風(fēng)溫度變化曲線

        圖3 烘絲機(jī)出口煙絲水分變化曲線

        采用后200組數(shù)據(jù)進(jìn)行在線辨識(shí)驗(yàn)證,即以后200點(diǎn)烘絲機(jī)出口水分采樣值作為系統(tǒng)輸入,在初始模糊規(guī)則模型的基礎(chǔ)上,在線刷新模糊規(guī)則的動(dòng)態(tài)參數(shù)θi,得到逆動(dòng)力學(xué)模型的輸出,記為um(k),其與實(shí)際對(duì)應(yīng)的熱風(fēng)溫度值之差為▽u(k)=u(k)-um(k),其結(jié)果如圖4所示。

        圖4 烘絲機(jī)逆動(dòng)力模型辨識(shí)結(jié)果誤差變化曲線

        4 結(jié)束語(yǔ)

        本文基于逆動(dòng)力學(xué)模糊辨識(shí)理論,以生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際采樣數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立了烘絲機(jī)出口煙絲水分與烘絲機(jī)熱風(fēng)溫度的逆動(dòng)力學(xué)模型。仿真結(jié)果表明:辨識(shí)結(jié)果具有較高的精度,誤差峰值小于1%。而如何將逆動(dòng)力學(xué)辨識(shí)應(yīng)用于MIMO系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)多參數(shù)的系統(tǒng)辨識(shí)將是值得繼續(xù)探討的課題。

        利用系統(tǒng)的輸出要求反演系統(tǒng)的控制輸入是逆動(dòng)力學(xué)辨識(shí)應(yīng)用于控制的思想內(nèi)核。烘絲機(jī)工藝參數(shù)的優(yōu)化及控制效率的提高具有巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。將逆動(dòng)力學(xué)辨識(shí)的思想應(yīng)用于烘絲機(jī)控制無(wú)疑為煙草行業(yè)工藝過(guò)程的優(yōu)化開(kāi)辟了一條值得期待的途徑。

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