劉 華,劉敏層
(西安建筑科技大學 信息與控制工程學院,西安 710055)
溫度控制在工業(yè)生產(chǎn)過程中較為常見,其控制效果直接影響產(chǎn)品的質(zhì)量。因此,設計一個更理想的溫度控制系統(tǒng)具有重要的意義。鍋爐溫度控制系統(tǒng)具有大慣性、遲滯性等特點,而且存在諸多不確定因素的干擾,所以很難建立精確的數(shù)學模型。對于鍋爐溫度控制這種復雜系統(tǒng),采用傳統(tǒng)PID控制顯然是不恰當?shù)?。而模糊自整定PID控制,應用PID參數(shù)的在線模糊自整定,實時修改PID參數(shù),可確保系統(tǒng)在運行過程中始終處于優(yōu)化狀態(tài)。
對于燃氣熱水鍋爐這種非線性、參數(shù)時變性和滯后性復雜控制系統(tǒng),采用機理建模很難滿足系統(tǒng)控制要求,因此本文采用實驗建模即系統(tǒng)辨識建模的方法進行模型建立,該辨識方法不需要了解系統(tǒng)的內(nèi)部機理,只需要輸入輸出數(shù)據(jù),通過系統(tǒng)辨識工具箱即可完成復雜控制系統(tǒng)模型的建立。
系統(tǒng)辨識的一般步驟如圖1所示。
圖1 系統(tǒng)辨識一般步驟Fig.1 System identification general steps
燃氣熱水鍋爐是多輸入多輸出控制系統(tǒng),本文主要是對鍋爐溫度控制系統(tǒng)進行辨識建模,在溫度控制系統(tǒng)辨識過程中,采集的實驗數(shù)據(jù)主要有燃氣比例調(diào)節(jié)閥開度、熱水出水溫度和熱水供水溫度。在辨識過程中,輸入數(shù)據(jù)為熱水出水溫度和燃氣比例調(diào)節(jié)閥開度,輸出數(shù)據(jù)為熱水供水溫度。
打開Matlab軟件,首先單擊file菜單,然后點Import Date將采集的實驗數(shù)據(jù)添加到Workspace欄中,然后在Command Window窗口輸入“ident”命令,進入系統(tǒng)辨識工具箱圖形界面,該界面如圖2所示。
圖2 系統(tǒng)辨識工具箱界面Fig.2 System identification toolbox interface diagram
圖中X1、X2為工作數(shù)據(jù),X3為檢驗數(shù)據(jù),該溫度控制系統(tǒng)為雙輸入單輸出控制系統(tǒng),其中X1、X2的輸入為燃氣比例調(diào)節(jié)閥和熱水回水溫度,輸出為熱水供水溫度。選擇合并實驗數(shù)據(jù)(Merge experiments)將 X1、X2拖入到對應小框內(nèi),取名 X1m,將X3拖入到檢驗數(shù)據(jù)區(qū)(Validation Data)。選擇線性模型,并點擊快速開始生成擬合曲線。擬合曲線如圖3所示。
圖3 溫度模型擬合曲線Fig.3 Temperature model fitting curve
根據(jù)采集數(shù)據(jù),燃氣供水溫度最高溫度為70℃,最低為64℃,回水溫度最高溫度為64℃,回水溫度最低為58℃,燃氣比例調(diào)節(jié)閥轉(zhuǎn)大火開度為0.8,轉(zhuǎn)小火開度為0.9,采樣時間為1 min,處理系統(tǒng)采集的輸入輸出數(shù)據(jù),得到系統(tǒng)傳遞函數(shù):
式中:y(k)為出水溫度;u1(k)為燃氣比例調(diào)節(jié)閥開度;u2(k)為回水溫度。
通過圖3可看出3組數(shù)據(jù)實驗數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)對比,其擬合度達72.35%,得到的傳遞函數(shù)符合系統(tǒng)辨識要求。將燃氣比例調(diào)節(jié)閥開度和鍋爐回水溫度擬合為一個輸入,供水溫度為輸出,得到系統(tǒng)離散模型:
經(jīng)雙線性變換,得到系統(tǒng)的連續(xù)傳遞函數(shù):
針對鍋爐這種特定應用對象,其簡化模型可用一階慣性加遲滯環(huán)節(jié)近似描述,對上式高階系統(tǒng)利用降階后得到系統(tǒng)的連續(xù)傳遞函數(shù):
至此,可得到燃氣熱水鍋爐溫度控制系統(tǒng)近似傳遞函數(shù):
模糊自整定PID控制就是將常規(guī)PID與模糊PID結(jié)合的使用,這樣可有效避免參數(shù)設定對控制過程和控制結(jié)果的影響,充分發(fā)揮了這兩種算法的優(yōu)勢,有效地改善了系統(tǒng)的控制性能。以鍋爐溫度控制為例,其模糊自整定PID控制系統(tǒng)的結(jié)構[1-2]如圖4所示。
圖4 模糊PID控制器結(jié)構Fig.4 Fuzzy PID controller structure
圖4 中,r為設定溫度輸入,y為鍋爐出水溫度。其中包含5個模糊控制變量:e為溫度誤差信號(設定溫度值r與鍋爐出水溫度y的精確值的差值);ec為溫度誤差變化率;Kp為比例系數(shù);Ki為積分系數(shù);Kd為微分系數(shù)。 e 和 ec 為模糊輸入,Kp、Ki、Kd為模糊輸出,Ge、Gc為比例系數(shù),本文所設計的模糊推理系統(tǒng)為2輸入3輸出,2輸入分別為系統(tǒng)誤差e和誤差變化率 ec,3 輸出為 ΔKp、ΔKi、ΔKd,用來別調(diào)節(jié) Kp、Ki、Kd的值。
模糊自整定PID控制參數(shù)整定就是在系統(tǒng)運行過程中,模糊控制器根據(jù)系統(tǒng)e和ec,以及知識庫中調(diào)整PID控制器參數(shù)的模糊規(guī)則,進行模糊推理來調(diào)整控制參數(shù)。工作時系統(tǒng)不停地獲得e和ec,模糊控制器實時得出kp、ki和kd的值使系統(tǒng)的輸出在不同的e和ec下都能達到期望的控制性能,實現(xiàn)PID控制的參數(shù)自整定。
在模糊量化處理已經(jīng)提到基本論域是輸入量的實際范圍,對于本控制系統(tǒng),在燃氣熱水鍋爐系統(tǒng)燃燒過程中,輸入量溫度范圍是58~64℃,因此設其誤差e的基本論域為[-70,70],溫度誤差偏差ec的基本論域也為[-8,8]。
通過確定的確切量的論域,選擇它們的等級量論域分別為 E=[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6],EC=[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6]。同時為了進行模糊推理,須將基本論域離散化轉(zhuǎn)換到模糊子集的模糊論域中,這就要通過量化因子和來實現(xiàn)。因此,由確定等級量的論域中的量化因子公式得:
燃氣熱水鍋爐燃燒控制系統(tǒng)主要是通過調(diào)整燃燒放出的熱量,使鍋爐出口熱水溫度保持在設定值允許的誤差允許范圍內(nèi)。本文所設計的模糊控制器是通過誤差e及誤差變化率ec進行決策的,由于模糊控制器輸出的是PID控制器參數(shù)的調(diào)整量,因此建立模糊規(guī)則就必須考慮PID參數(shù)對整個控制特性的影響。
考慮系統(tǒng)對論域的覆蓋程度、穩(wěn)定性、靈敏性和魯棒性原則,同時為了簡化計算,各個輸入和輸出變量選擇三角形隸屬函數(shù)[3]。三角形隸屬度函數(shù)運算量小,便于調(diào)整。輸入量值較小,三角形隸屬度函數(shù)比較陡,系統(tǒng)分辨率高[4]。e和ec的隸屬度曲線如圖5所示。
圖5 e、ec隸屬度曲線Fig.5 e,ec membership curve
依據(jù)以上隸屬度,能夠得出E和EC的隸屬度表,表1所示。由該表將輸入量的精確量通過量化因子轉(zhuǎn)化為模糊論域元素后,就可根據(jù)隸屬度函數(shù)算出它相應模糊子集的隸屬度。完成了精確量模糊化為模糊語言值。
表1 E、EC隸屬度表Tab.1 E,EC membership
取模糊控制器的輸出量 ΔKp、ΔKi、ΔKd的模糊論域值為{-3,-2,-1,0,1,2,3},本文選取的 ΔKp、ΔKi、ΔKd的基本論域為 [-0.3,0.3]、[-0.06,0.06]、[-3,3]。設比例因子為G,根據(jù)比例因子計算公式為
式中:u為基本論域;l為量化檔數(shù)(l=3)得到響應的比例因子 Gp=0.1,Gi=0.02,Gd=1。
將輸入量模糊化之后,即需要建立模糊規(guī)則,結(jié)合誤差e及其誤差變化率ec,采用三角形隸屬度函數(shù),得到49條模糊控制規(guī)則如下[5]:
根據(jù)以上控制規(guī)則,設計出燃氣熱水鍋爐溫度控制回路PID參數(shù)Kp,Ki,Kd的模糊控制規(guī)則表,表2 為 Kp,Ki,Kd模糊控制規(guī)則表[6]。
完成上述工作后,對PID控制器的參量進行在線調(diào)整,在控制前,先根據(jù)某一工況下的數(shù)學模型,用優(yōu)化的方法優(yōu)化出一組初始PID參數(shù)Kp0、Ki0、Kd0,控制時再根據(jù)誤差e和誤差變化率ec找出PID控制器三參數(shù)的修正量 ΔKp、ΔKi、ΔKd并乘以相對應的比例因子,最后按式(9)計算出PID的實際參數(shù)[7]。
表 2 Kp,Ki,Kd 模糊控制規(guī)則表Tab.2 Kp,Ki,Kdfuzzy control rule
針對本文設計的燃氣熱水鍋爐燃燒控制系統(tǒng)的智能PID控制算法,通過Matlab的一個實現(xiàn)動態(tài)系統(tǒng)建模、仿真與分析的仿真集成環(huán)境軟件工具包Simulink進行仿真[8]。根據(jù)前面辨識出的燃燒系統(tǒng)的近似模型,分別對傳統(tǒng)增量式PID控制和模糊自整定PID控制進行仿真對比,并對它們的仿真階躍曲線進行對比和分析。
前面通過系統(tǒng)辨識建立的鍋爐溫度控制系統(tǒng)傳遞函數(shù)為式(5),打開Matlab的仿真集成環(huán)境Simulink工作界面,建立系統(tǒng)的階躍開環(huán)控制框圖,如圖6所示。
圖6 溫度系統(tǒng)階躍響應Simulink控制框圖Fig.6 Temperature system step response Simulink control block diagram
設置仿真時間為800 s,點擊運行,待運行結(jié)束后打開示波器,其響應曲線如圖7所示。
圖7 S型階躍響應曲線Fig.7 S-step response curve
由S型階躍曲線可以求出被控對象的增益K、時間常數(shù)T和時滯τ的值為K=0.9,T=21,τ=15。如表4所示[9],可以計算出控制器參數(shù)。
將求得的值帶入表4中的PID控制器參數(shù)計算公式,可求得Kp=1.86,Ki=0.03,Kd=7.5。接著在Simulink工作界面搭建鍋爐溫度控制系統(tǒng)的閉環(huán)PID控制回路框圖,如圖8所示。
圖8 溫度控制系統(tǒng)PID閉環(huán)控制框圖Fig.8 PID closed-loop control block diagram of temperature control system
在仿真過程中,設出水溫度的值為64℃,仿真時間為800 s,PID參數(shù)設置為通過Z-N法計算得到的值,其仿真結(jié)果如圖9所示。
圖9 溫度閉環(huán)響應曲線Fig.9 Temperature closed-loop response curve
由圖可看出系統(tǒng)響應時間長且系統(tǒng)存在振蕩現(xiàn)象,不滿足工程要求,為了使控制效果得到提升,微調(diào)參數(shù)后,得到圖10。調(diào)整后參數(shù)為Kp=0.9,Ki=0.06,Kd=4。
圖10 溫度閉環(huán)響應曲線Fig.10 Temperature closed-loop response curve
由上圖可看出,雖然系統(tǒng)響應時間縮短了,但是還存在超調(diào)量大的情況,為了使系統(tǒng)達到最優(yōu)的控制效果,繼續(xù)修整參數(shù),得到圖11。調(diào)整后參數(shù)為Kp=0.75,Ki=0.05,Kd=3。
圖11 溫度閉環(huán)響應曲線Fig.11 Temperature closed-loop response curve
燃氣熱水鍋爐模糊自整定PID控制器在Simulink中構建整個控制系統(tǒng)仿真結(jié)構如圖12所示。PID controller模塊的結(jié)構如圖13所示。
最后建立模糊PID控制與常規(guī)PID控制系統(tǒng)仿真結(jié)構框圖,如圖14所示。
圖12 模糊自整定PID控制系統(tǒng)仿真結(jié)構Fig.12 Fuzzy self-tuning PID control system simulation structure
仿真結(jié)果對比曲線如圖15所示,調(diào)節(jié)時間ts=120 s,超調(diào)量δ=3.5%,穩(wěn)態(tài)誤差ess=0。較常規(guī)PID,模糊自整定PID的響應速度更快、響應時間短、穩(wěn)定性好、超調(diào)量也小,從而大大改善了系統(tǒng)的動態(tài)性能。相對于常規(guī)PID,模糊自整定PID具有更好的穩(wěn)態(tài)特性和動態(tài)特性,對于大滯后對象是一種很好的控制方法。
在鍋爐溫度控制中,相比于常規(guī)PID控制算法,使用基于模糊自整定PID鍋爐溫度控制算法,既具有常規(guī)PID的優(yōu)點,也有模糊控制的自適應性和靈活性,說明該方法用于鍋爐溫度控制系統(tǒng)在系統(tǒng)魯棒性、穩(wěn)定性等方面具有明顯的優(yōu)勢。
圖13 PID controller模塊結(jié)構Fig.13 PID controller block diagram
圖14 系統(tǒng)仿真分析框圖Fig.14 System simulation analysis block diagram
圖15 控制對比仿真結(jié)果曲線Fig.15 Control simulation results of the curve
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