李 佳，李瑞正

（1.西安職業(yè)技術(shù)學(xué)院，陜西西安 710077；2.荊州理工職業(yè)學(xué)院，湖北荊州 434000）

隨著白酒生產(chǎn)加工產(chǎn)業(yè)的流水線化發(fā)展，需要進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工的過程優(yōu)化控制，構(gòu)建白酒生產(chǎn)加工的自動控制系統(tǒng)；采用高精度的程序控制和過程控制方法，實(shí)現(xiàn)白酒生產(chǎn)加工過程中的流水線自動控制，提高白酒生產(chǎn)加工的過程穩(wěn)定性。研究白酒生產(chǎn)加工自動控制方法，對提高白酒生產(chǎn)加工的質(zhì)量和效率方面具有重要意義[1]。

對白酒生產(chǎn)加工的控制是建立在控制算法和控制律的優(yōu)化設(shè)計基礎(chǔ)上，結(jié)合對白酒生產(chǎn)加工任務(wù)的優(yōu)化調(diào)度，采用多線程的任務(wù)調(diào)度方法進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工的聯(lián)合驅(qū)動控制，提高白酒生產(chǎn)加工的自適應(yīng)性。傳統(tǒng)方法中，對白酒生產(chǎn)加工過程控制方法主要有模糊PID 控制方法、積分控制方法和微分控制方法等[2-3]，構(gòu)建白酒生產(chǎn)加工的控制約束參量模型，采用對應(yīng)的自適應(yīng)控制律進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工的過程控制，提高白酒生產(chǎn)加工的控制精度。但上述方法進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工控制，存在計算開銷過大和自適應(yīng)性不好的問題，對此，本文提出基于多任務(wù)聯(lián)合驅(qū)動的電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工的自動控制方法。在電子監(jiān)控下，構(gòu)建白酒生產(chǎn)加工的自動控制模型，通過對白酒的生產(chǎn)過程進(jìn)行特征分蔟調(diào)度，采用模糊參數(shù)調(diào)節(jié)方法進(jìn)行任務(wù)調(diào)配，同時對白酒加工過程的狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行誤差修正，實(shí)現(xiàn)白酒生產(chǎn)加工的自動控制優(yōu)化。最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析，展示了本文方法在提高白酒生產(chǎn)加工的自動控制能力方面的優(yōu)越性能。

1 控制模型的總體結(jié)構(gòu)和約束參量分析

1.1 控制模型的總體結(jié)構(gòu)

電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工的自動控制優(yōu)化建設(shè)為了實(shí)現(xiàn)電計，采用多任務(wù)多線程調(diào)度方法進(jìn)行電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工的控制結(jié)構(gòu)模型優(yōu)化設(shè)計。構(gòu)建白酒生產(chǎn)加工控制的模糊指標(biāo)參量集，采用模式分類識別方法，建立白酒生產(chǎn)加工的控制圖模式識別模型，電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工的過程控制主要分為加工任務(wù)信息采集、任務(wù)控制器設(shè)計以及CPU 存儲和人機(jī)交互設(shè)計等方面[4]，電子監(jiān)控下，白酒生產(chǎn)加工的自動控制總體結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

圖1 電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工的自動控制總體結(jié)構(gòu)模型

根據(jù)圖1 所示的電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工的自動控制總體結(jié)構(gòu)模型，進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工的過程控制優(yōu)化。采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法，建立白酒生產(chǎn)加工過程控制的完備特征分類集[5]，構(gòu)建白酒生產(chǎn)加工的自動控制模型，采用主特征支配集分簇調(diào)度方法進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工的流水線集成管理，得到白酒生產(chǎn)加工的自動控制的分組調(diào)度模式為：

式中，Ci為白酒生產(chǎn)加工的過程控制目標(biāo)參量集，Ni,k(u)為自動控制過程適應(yīng)度，權(quán)因子為Wi。

將模式數(shù)據(jù)序列平均分配進(jìn)行加權(quán)學(xué)習(xí)，構(gòu)建模糊關(guān)聯(lián)控制的目標(biāo)函數(shù)[6]，得到自適應(yīng)學(xué)習(xí)因子為W0＞0、Wn＞0，其余值大于或等于0。Nik為k次規(guī)范化加工過程后的B 樣條基函數(shù)，采用模糊關(guān)聯(lián)模型進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工過程中的用料、溫濕度等自適應(yīng)參數(shù)配對尋優(yōu)，則由遞推公式計算為：

上式中，U(u0,u1,L,un+k+1)為白酒生產(chǎn)加工任務(wù)調(diào)度節(jié)點(diǎn)集，u是白酒生產(chǎn)加工過程控制的NURBS自變量在控制圖基本模式中的分層屬性[7]，采用多線程的融合技術(shù)，得到聯(lián)合控制目標(biāo)函數(shù)為：

式中，di,j表示為白酒生產(chǎn)加工的自動控制的標(biāo)準(zhǔn)支持向量集，wi,j表示白酒生產(chǎn)加工的自動控制的方案集合，Nj,l(v)表示支配集優(yōu)化控制的主特征。

綜上分析，構(gòu)建了電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工的自動控制的總體結(jié)構(gòu)模型，采用模型誤差匹配方法進(jìn)行生產(chǎn)過程控制參數(shù)調(diào)節(jié)和修正，提高控制的穩(wěn)定性[8]。

1.2 控制目標(biāo)函數(shù)及約束參量優(yōu)化

建立白酒生產(chǎn)加工控制的分布式任務(wù)調(diào)配模型，采用時滯二自由度Smith 微分方程進(jìn)行電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工的優(yōu)化控制目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建[9]。用v表示白酒生產(chǎn)加工調(diào)度的節(jié)點(diǎn)矢量，可寫為V={V0,V1,L,Vn+1+l}。如果引入生產(chǎn)加工過程自適應(yīng)調(diào)度算子△，并定義為：

這里需要特別指出的是△0=0。為了減少模型誤差對系統(tǒng)的影響，引入關(guān)聯(lián)規(guī)則項(xiàng)v作為過程控制的誤差修正算子，為：

在恒定的加工穩(wěn)定度下，采用插補(bǔ)算法進(jìn)行過程控制的誤差調(diào)節(jié)和參數(shù)自適應(yīng)修正[10]，得到白酒生產(chǎn)加工過程的聯(lián)合控制目標(biāo)函數(shù)用P(u)表示，它為一個樣條曲線：

式中u(ti)=ui，u(ti+1)=ui+1。對u進(jìn)行一階泰勒級數(shù)展開，得到：

式中，ti為第i個白酒生產(chǎn)加工自動控制的插補(bǔ)點(diǎn)所對應(yīng)的插補(bǔ)時刻，ui為二自由度IMC-PID 控制的約束參量集[11]，在相同的加工進(jìn)度V(ui)下，得到白酒生產(chǎn)加工自動控制的過程函數(shù)定義為：

忽略不確定因素H.O.T 的影響，則可得到白酒生產(chǎn)加工自動控制的參數(shù)增量集△ui+1為：

式中，Ts為白酒生產(chǎn)加工自動控制的插補(bǔ)周期，采用模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則點(diǎn)都方法，進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工控制的量化分解，實(shí)現(xiàn)控制器參數(shù)集自動調(diào)節(jié)[12]。

2 控制算法優(yōu)化設(shè)計

2.1 控制律優(yōu)化

在上述構(gòu)建生產(chǎn)加工任務(wù)下的白酒生產(chǎn)加工的自動控制模型的基礎(chǔ)上，采用主特征支配集分簇調(diào)度方法進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工的流水線集成管理，建立白酒生產(chǎn)加工控制的分布式任務(wù)調(diào)配模型[13]，得到分布式任務(wù)調(diào)配集表示為：

式中，ρi為控制對象模型的分解特征量，δmax為最大控制誤差調(diào)節(jié)函數(shù)，T為白酒加工周期。

采用多維參數(shù)約束調(diào)節(jié)方法，進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工的自動控制設(shè)計，得到輸出的分布式任務(wù)調(diào)配集為：

為了避免參數(shù)整定的盲目性，采用自適應(yīng)的量化融合跟蹤識別方法進(jìn)行多線程多任務(wù)的驅(qū)動調(diào)節(jié)，得到白酒生產(chǎn)加工自動控制的最大Lyapunov函數(shù)為：

設(shè)定最大的加工效率為Vset，基于最大靈敏度調(diào)節(jié)方法，得到調(diào)節(jié)誤差函數(shù)為Accmax，插補(bǔ)周期為T，對于Acc0，得到開環(huán)傳遞函：

采用魯棒性控制方法，構(gòu)建白酒生產(chǎn)加工自動控制的統(tǒng)計分布函數(shù)，可得：

采用模型匹配方法，即M(s)=P(s)時，有白酒生產(chǎn)加工的自動控制的最優(yōu)控制律：

在最優(yōu)控制律約束下，通過調(diào)節(jié)Q1(s)和Q2(s)提高白酒生產(chǎn)加工的自動控制的魯棒性，構(gòu)建對象模型的分解表達(dá)式，將M(s)分解為：

其中，M-(s)為白酒生產(chǎn)加工的自動控制的確定成分，M+(s)為全通部分。根據(jù)上述控制律的優(yōu)化設(shè)計，進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工的自動控制方法優(yōu)化[14]，自動控制的時序分配模型如圖2 所示，其中t1、t2、t3、t4為濾波時間常數(shù)。

圖2 自動控制的時序分配模型

2.2 電子監(jiān)控下控制模型設(shè)計

在上述采用時滯二自由度Smith微分方程進(jìn)行電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工的優(yōu)化控制目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，結(jié)合模糊參數(shù)調(diào)節(jié)方法實(shí)現(xiàn)對白酒生產(chǎn)過程中的狀態(tài)參數(shù)自適應(yīng)誤差修正，構(gòu)建IMCPID控制器為：

其中，f1(s)和，f2(s)為白酒生產(chǎn)加工控制的濾波函數(shù)，?。?/p>

根據(jù)上述控制律的優(yōu)化設(shè)計，采用多任務(wù)聯(lián)合驅(qū)動建設(shè)方法實(shí)現(xiàn)對電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工的自動控制優(yōu)化，設(shè)計白酒生產(chǎn)加工的自動控制系統(tǒng)，包括外圍電路、電源、時鐘、復(fù)位電路、微處理器、RAM、ROM 等。采用RS5485 總線監(jiān)測方法進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工自動控制，設(shè)計電源狀態(tài)監(jiān)控器進(jìn)行工控主機(jī)的程序指令加載，構(gòu)建控制系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)模型如圖3所示。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

圖3 控制系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)模型

為了測試本文方法在實(shí)現(xiàn)電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工的自動控制中的應(yīng)用性能，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，實(shí)驗(yàn)中控制算法采用Matlab7 設(shè)計，設(shè)定電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工自動控制模式為SPI 和PSI 兩種工況模式，控制器的階數(shù)設(shè)定為24 階，控制指令的采樣頻率為120 KHz，在優(yōu)化控制模型下得到輸出控制性能曲線如圖4所示。

圖4 控制性能曲線

分析圖4 得知，采用本文方法進(jìn)行電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工自動控制的效率較高，擬合值和實(shí)際值的跟蹤性能較好，具有很好的魯棒性。

測試不同方法進(jìn)行電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工控制的時間開銷，得到對比結(jié)果如圖5所示。

圖5 控制時間開銷對比

分析得知，當(dāng)實(shí)驗(yàn)迭代次數(shù)為10 次時，本文方法所用時間開銷為50 ms，文獻(xiàn)4 方法所用時間開銷為56 ms，文獻(xiàn)5 方法所用時間開銷為53 ms；隨著迭代次數(shù)的增加，3 種方法所用時間都增加，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到50 次時，文獻(xiàn)4 方法所用時間開銷為94 ms，文獻(xiàn)5 方法所用時間開銷為96 ms，而本文方法所用時間開銷為68 ms，明顯低于文獻(xiàn)4 與文獻(xiàn)5 方法。因此，本文方法進(jìn)行電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工控制的精度較高，時間開銷較小。

4 結(jié)語

構(gòu)建白酒生產(chǎn)加工的自動控制系統(tǒng)，采用高精度的程序控制和過程控制方法，實(shí)現(xiàn)白酒生產(chǎn)加工過程中的流水線自動控制，提高白酒生產(chǎn)加工的過程穩(wěn)定性，本文提出基于多任務(wù)聯(lián)合驅(qū)動的電子監(jiān)控下白酒生產(chǎn)加工的自動控制方法。通過實(shí)驗(yàn)可知，本文方法進(jìn)行白酒生產(chǎn)加工的自動控制的精度較高，時間開銷較小，具有很好的控制過程穩(wěn)定性。