王立佳+李勇

摘 要：礦渣微粉系統(tǒng)經(jīng)常出現(xiàn)立磨磨機(jī)振動較大、不易控制，負(fù)荷波動較大、較頻繁等故障，而立磨生產(chǎn)系統(tǒng)又是一個(gè)多變量、強(qiáng)耦合、非線性的工業(yè)控制系統(tǒng)。鑒于此，提出了用PID模糊控制設(shè)計(jì)立磨料層厚度的智能控制方案。理論研究和仿真結(jié)果表明，該P(yáng)ID模糊控制比人工手動控制和常規(guī)PID控制的性能更優(yōu)，并且還具有非線性特征。

關(guān)鍵詞：礦渣微粉系統(tǒng)；模糊控制；料層厚度；磨內(nèi)壓差

中圖分類號：TQ172.6+3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.05.070

當(dāng)前，在我國礦渣微粉工業(yè)生產(chǎn)過程中，經(jīng)常會出現(xiàn)立磨磨機(jī)振動過大，負(fù)荷波動較大、較頻繁等故障，對礦渣微粉生產(chǎn)的連續(xù)性、可控性和穩(wěn)定性造成了極大的影響。本文用模糊控制PID設(shè)計(jì)了礦渣微粉立磨料層厚度的智能控制方案，并且通過仿真模擬實(shí)驗(yàn)證實(shí)了立磨料層厚度智能控制算法具有能快速適應(yīng)研究對象和過程變化的優(yōu)點(diǎn)。

1 立磨運(yùn)行控制要求

在工廠生產(chǎn)中，受立磨磨機(jī)系統(tǒng)控制的參量主要有料層厚度和磨內(nèi)壓差。通常，立磨的正常運(yùn)行是指在確保礦渣微粉的細(xì)度滿足規(guī)定要求的情況下，立磨磨機(jī)的負(fù)荷波動和振動能極大地減弱，且磨機(jī)的磨內(nèi)壓差處于正常范圍內(nèi)。

2 礦渣微粉料層厚度智能控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

立磨料層厚度受磨內(nèi)壓力的影響很大，為了降低磨內(nèi)壓力對系統(tǒng)仿真精確度的影響，立磨必須處于一致的磨內(nèi)壓力下。

考慮到工廠實(shí)際生產(chǎn)中存在較多影響因素，因此，必須確保所使用的智能模糊控制器為Fuzzy PI+Fuzzy PD型控制器。PI、PD控制器運(yùn)用類似的智能控制策略、隸屬函數(shù)定義和各種模糊推理算法，極大地簡化了PID智能控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。圖1所示為PID智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。

2.1 料層厚度模糊控制器的設(shè)計(jì)

PID智能控制系統(tǒng)涉及的基本公式如下：

u（n）=u（n-1）+?u1（n）+?u2（n）. （1）

?u1（n）=Kp?e（n）+ PiTse（n）. （2）

?u2（n）= PiTse（n）+（KD/Ts）?2e（n）. （3）

2.2 輸入、輸出參量及其各自的模糊化

FC1、FC2輸入?yún)⒘康钠顬閑（kt），偏差變化率為ec（kt），偏差變化加速率為ed（kt）。將這三者分別與各自的量化因子Gp，GI和GD相乘，可得到輸入?yún)⒘康谋磉_(dá)式為：

Gpec（kt）=GP（e（kt）-e（k-1）t）/T. （4）

GIe（kt）=GI（r（kt）-y（kt））. （5）

GDed（kt）=GD（ec（kt）-ec（k-1）t）/T. （6）

FC1、FC2的輸出參量分別為?u1（kt）和?u2（kt），量化因子為Gu1和Gu2。每個(gè)輸出參量在各自的論域上被定義為三個(gè)參照模糊集合，分別是負(fù)（N）、零（Z）和正（P），其各自隸屬函數(shù)的中間取值分別為-L，0和L，則輸出的總和為：

?U（kt）=Gu1?u1（kt）+Gu2?u2（kt）. （7）

2.3 模糊推理和控制器的輸出

根據(jù)相平面圖，可將模糊控制器輸入?yún)⒘縿澐譃?0個(gè)范圍（IC1～I(xiàn)C20），其基本結(jié)構(gòu)形式如圖2所示。

模糊控制的推理應(yīng)用Lars推理方法，“與”運(yùn)算采用Zadeh中的模糊“與”形式，“或”運(yùn)算采用Lukasiewicz中的模糊“或”形式。據(jù)此在各自范圍內(nèi)求出相應(yīng)的激活度。

使用模糊蘊(yùn)涵運(yùn)算，并用重心法解模糊公式，可求得?u1（kt）和?u2（kt）的計(jì)算結(jié)果，從而推出模糊控制器總的輸出為：

?U（KT）=Gu1?u1（kt）+Gu2?u2（kt）. （8）

. （9）

由式（9）可得，有9×9=81種可能結(jié)果。本文只對IC2、IC3、IC8、IC11與IC1、IC5、IC12、IC15八個(gè)范圍進(jìn)行詳細(xì)的組合分析。如果GP|ec（kt）|≤GI|e（kt）|≤L，GD|ed（kt）|≤GI|e（kt）|≤L，則可得：

.（10）

同理，可求得PID智能控制系統(tǒng)在其余工作范圍的輸出公式。

3 仿真研究

為了證實(shí)本文的設(shè)計(jì)思路是正確的，我們對人工手動控制器、常規(guī)PID控制器和本文的Fuzzy PI+Fuzzy PD型控制器的仿真結(jié)果進(jìn)行了比較。由工廠生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)可知，礦渣微粉喂料量與立磨料層厚度和磨內(nèi)壓差有相似輸入/輸出的傳遞函數(shù)關(guān)系。

滯后環(huán)節(jié)在控制器控制下的階躍響應(yīng)曲線（藍(lán)線為常規(guī)PID控制器，紅線為Fuzzy PI+Fuzzy PD型控制器）。

由圖3可知，人工手動控制的誤差波動較大，穩(wěn)定性較差。由圖4可知，常規(guī)PID控制器有較大的超調(diào)量，并伴有震蕩；Fuzzy PI+Fuzzy PD型控制器只有很少的超調(diào)量，并很快進(jìn)入穩(wěn)態(tài)。

4 總結(jié)

本文提出了一種用Fuzzy PI+Fuzzy PD型控制器來控制礦

渣微粉料層厚度、磨內(nèi)壓差的方案。仿真結(jié)果表明，基于自適應(yīng)調(diào)整因子的Fuzzy PI+Fuzzy PD型控制器具有較廣的動態(tài)調(diào)節(jié)范圍，且動靜態(tài)特性、魯棒性、抗干擾能力等均優(yōu)于人工手動控制和常規(guī)PID控制，在控制礦渣微粉料層厚度和磨內(nèi)壓差上更具實(shí)用性、有效性和優(yōu)越性。

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〔編輯：劉曉芳〕