魏雨鈞 賀遠華
摘 要:在泡沫玻璃生產(chǎn)過程中,最重要的工藝參數(shù)是燃燒室的溫度。傳統(tǒng)的PID控制器雖然應(yīng)用廣泛,但是超調(diào)量大,抗干擾能力不強。近年來,預(yù)測控制和模糊控制由于其良好的魯棒性和快速的響應(yīng)速度而得到應(yīng)用。這兩種方法雖然在一定程度上提升了系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)性能,但各自都有局限性。為了進一步提高控制器控制特性,文章將兩種控制方法結(jié)合起來并在Matlab/Simulink環(huán)境下對其進行仿真和測試,結(jié)果表明,模糊預(yù)測控制對溫度控制效果優(yōu)于預(yù)測控制。
關(guān)鍵詞:發(fā)泡窯;模糊預(yù)測控制;溫度控制
泡沫玻璃是是由碎玻璃、發(fā)泡劑、改性添加劑和發(fā)泡劑經(jīng)精粉碎后均勻混合,然后在高溫下熔融、發(fā)泡和退火制成。其主要制造步驟為:
(1)預(yù)熱。將玻璃粉和碳化硅粉均勻混合,倒入模具中,將模具放入爐內(nèi),進行預(yù)熱,這一步驟可脫去原料中的水分,有利于混合物均勻發(fā)泡。
(2)燒結(jié)。為了提高胚體的機械強度,將爐內(nèi)溫度快速加熱至600 ℃進行燒結(jié)。
(3)發(fā)泡。將溫度提高到850 ℃,材料開始起泡,產(chǎn)生大量氣泡。
(4)退火。為了保持泡沫玻璃的結(jié)構(gòu),玻璃需要快速冷卻到550 ℃,并保持一段時間,在泡沫玻璃生產(chǎn)過程中,控制爐溫對質(zhì)量和節(jié)能具有重要意義。由于系統(tǒng)的非線性、多變量、時滯等原因,傳統(tǒng)PID法逐漸無法滿足生產(chǎn)需求。于是模糊PID控制[1]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID[2]和預(yù)測控制[3]等應(yīng)用在窯爐溫度控制系統(tǒng)中。但是模糊控制和預(yù)測控制在應(yīng)用中各有利弊,因此,本文將二者相結(jié)合,并在Matlab/Simulink環(huán)境下對該控制器進行仿真。
1 預(yù)測控制
預(yù)測控制算法是一種基于預(yù)測模型預(yù)測系統(tǒng)未來輸出的計算機優(yōu)化控制算法,結(jié)合閉環(huán)反饋校正滾動優(yōu)化控制,因此,預(yù)測控制對帶有滯后環(huán)節(jié)的被控對象控制效果較好。
1.1 預(yù)測模型
將控制對象的單位階躍響應(yīng)的采樣數(shù)據(jù)設(shè)置為ai=a(iT)(i=1,2,…,T是采樣周期)。對于漸近穩(wěn)定的系統(tǒng),階躍響應(yīng)在有限N個采樣周期后趨于達到穩(wěn)態(tài)值。因此,系統(tǒng)的動態(tài)特性可用(a1,a2,…,aN)來描述。
在k時刻,添加控制增量ΔU(k)。模型輸出預(yù)測的向量輸出形式是:
2 模糊控制
模糊控制是一種基于人的知識和模糊數(shù)學(xué)的控制器。由于模糊控制不需要預(yù)知被控對象模型,因此特別適用于窯爐這種數(shù)學(xué)模型難以建立的系統(tǒng)。
建立模糊邏輯控制器的第一步是模糊化。控制器的輸入為:溫度誤差E(實際溫度與目標溫度的偏差)和溫度誤差的變化EB。該控制器的輸出是電壓U的變化。根據(jù)目標溫度可以依次得到基本域。第二步是獲取規(guī)則表,根據(jù)經(jīng)驗知識和加熱過程知識確定IF-THEN規(guī)則,根據(jù)這些規(guī)則建立規(guī)則表。接下來采用最小—最大法并根據(jù)模糊集和規(guī)則表完成模糊推理。在本文中,模糊規(guī)則可寫成下列形式:if eT is NB and ceT is NB,then U is NB。因此:
最后一步是選擇隸屬度大的原則,將所得的模糊控制量轉(zhuǎn)換成精確的執(zhí)行量。
3 模糊預(yù)測控制
由二、三節(jié)可知,預(yù)測控制能提高帶有滯后環(huán)節(jié)系統(tǒng)的動態(tài)性能指標,但需要預(yù)知系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型。模糊控制適用于模型未知或難以獲得的系統(tǒng),但在擾動情況下模型和實際較難匹配,會引發(fā)誤差。為了減小系統(tǒng)輸出值和設(shè)定值之間的誤差,使用預(yù)測控制得到系統(tǒng)k+p時刻輸出值,將其與系統(tǒng)設(shè)定值對比,得到差值,即誤差E,并將其作為模糊控制的輸入。模糊預(yù)測控制的系統(tǒng)框圖如圖1所示[4]。
4 仿真
窯爐溫度系統(tǒng)的動態(tài)特性可以用慣以下公式表達:
在Matlab/Simulink環(huán)境下各控制器進行了仿真和實驗。為了模擬實際生產(chǎn)過程中可能的干擾信號,添加了脈沖信號,仿真結(jié)果如圖2所示。其中,曲線1代表的是爐溫設(shè)定值,曲線2、3、4分別代表被控對象在PID控制器、預(yù)測控制器和模糊預(yù)測控制器下的響應(yīng)曲線。
從曲線1可以得出最初爐溫為600 ℃,在150 s出現(xiàn)干擾信號,將曲線數(shù)據(jù)導(dǎo)出經(jīng)過計算可知,PID控制器超調(diào)量σ1=58.3%,調(diào)節(jié)時間ts1=75.1 s,預(yù)測控制器超調(diào)量σ2=0,調(diào)節(jié)時間ts2=74.182 s,模糊預(yù)測器超調(diào)量σ3=0,調(diào)節(jié)時間ts3=73.788 s。同時比較曲線2、3、4可以得到采用模糊預(yù)測控制可以有效地減小超調(diào),進一步縮短穩(wěn)態(tài)時間、增強魯棒性。
5 結(jié)語
本文將模糊預(yù)測控制應(yīng)用于發(fā)泡窯窯溫控制,并在Matlab/Simulink環(huán)境下實現(xiàn)了該控制器的仿真。通過比較模糊預(yù)測控制器與預(yù)測控制器的仿真曲線,得出模糊預(yù)測控制可以有效增加系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)指標。
[參考文獻]
[1]強明輝,周學(xué)文.模糊PID算法在泡沫玻璃窯爐溫度控制中的應(yīng)用[J].工業(yè)儀表與自動化裝置,2010(5):87-89.
[2]黎洪生,苗青,周瑞敏.陶瓷窯爐溫度控制系統(tǒng)控制算法研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報,2014(10):135-139.
[3]粘坤.預(yù)測控制在水泥回轉(zhuǎn)窯溫度控制中的應(yīng)用研究[D].蘭州:蘭州理工大學(xué),2009.
[4]王玉中.工業(yè)過程的預(yù)測控制與模糊PID控制的研究[D].杭州:杭州電子科技大學(xué),2017.