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        基于S7-400 PLC的啤酒發(fā)酵靶向溫度控制系統(tǒng)

        2020-03-06 04:54:22張松宇楊文斌
        食品與機械 2020年1期

        張松宇 徐 彬 楊文斌

        (1. 內(nèi)蒙古機電職業(yè)技術(shù)學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070; 2. 內(nèi)蒙古計算機應(yīng)用研究院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010; 3. 內(nèi)蒙古煤礦設(shè)計研究院有限責(zé)任公司,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010020)

        發(fā)酵是啤酒生產(chǎn)原料釀制成啤酒的關(guān)鍵工藝,而發(fā)酵溫度是影響啤酒轉(zhuǎn)化及發(fā)酵成敗的關(guān)鍵因素,因此精準(zhǔn)控制發(fā)酵溫度是啤酒發(fā)酵工藝的首要任務(wù)。實際發(fā)酵過程中,發(fā)酵溫度受生化反應(yīng)進(jìn)程、發(fā)酵罐容積、冷媒量、發(fā)酵時間等多重因素影響,致使啤酒發(fā)酵溫控系統(tǒng)具有大時滯和非線性的特性[1]。

        目前,較多學(xué)者將模糊控制[2-3]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[4]、Smith預(yù)估補償[5-7]等控制方法應(yīng)用于啤酒發(fā)酵系統(tǒng)中,提高了啤酒發(fā)酵溫度的控制精度。但是,幾乎所有的控溫方法都是將啤酒發(fā)酵液的發(fā)酵過程視為一個靜態(tài)過程,忽略了發(fā)酵液在發(fā)酵過程中的動態(tài)循環(huán)規(guī)律。目前啤酒廠廣泛使用大型發(fā)酵罐(≥400 m3),如果發(fā)酵過程中不考慮發(fā)酵液的動態(tài)循環(huán)規(guī)律,控溫過程中,靠近罐壁的發(fā)酵液早已達(dá)到目標(biāo)溫度,但罐內(nèi)中心發(fā)酵液溫度離目標(biāo)溫度偏差較大,此時繼續(xù)供給冷媒會導(dǎo)致控溫效果差,甚至出現(xiàn)罐壁結(jié)冰現(xiàn)象。因此,要實現(xiàn)精確的溫度控制,需充分利用發(fā)酵過程中由于溫度不同造成的發(fā)酵液自循環(huán)規(guī)律,促進(jìn)罐內(nèi)發(fā)酵液的良性循環(huán)和熱交換,以此提高控溫效果。試驗針對啤酒發(fā)酵各階段內(nèi)發(fā)酵液的動態(tài)特性,擬將發(fā)酵液循環(huán)規(guī)律與模糊PID算法相結(jié)合實現(xiàn)發(fā)酵溫度控制,并在某啤酒廠的發(fā)酵罐群進(jìn)行測試與應(yīng)用,為有效提高啤酒發(fā)酵溫控系統(tǒng)的控制精度提供理論依據(jù)。

        1 啤酒發(fā)酵溫度控制原理

        目前,中國啤酒廠廣泛使用圓柱露天錐形發(fā)酵罐進(jìn)行發(fā)酵。如圖1所示,發(fā)酵罐容積400 m3,罐高21 m,直徑6.8 m,為大型發(fā)酵罐,罐體設(shè)置4段冷帶[8],每段冷帶為纏繞數(shù)周在罐壁上的夾套。為了使溫度測量更加精確,在4段冷帶上分別設(shè)置上溫、中溫、下溫、錐溫4個測溫點[9]。

        1. 發(fā)酵罐 2. 手動截止閥 3. 過濾器 4. 冷媒閥EV01 5. 冷媒閥EV02 6. 冷媒閥EV03 7. 冷媒閥EV04 8~12. 手動截止閥 13. 單向閥 14. PT100溫度傳感器TIC01 15. PT100溫度傳感器TIC02 16. PT100溫度傳感器TIC03 17. PT100溫度傳感器TIC04 18. 罐頂壓力變送器PIC圖1 啤酒發(fā)酵罐溫度控制示意圖Figure 1 Temperature control diagram of beer fermentation tank

        啤酒發(fā)酵溫度控制原理[1]:將PT100溫度傳感器插入發(fā)酵罐中,并通過三線制接法接入RTD模塊,RTD模塊經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換將電阻信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字量信號傳輸給PLC。PLC依據(jù)發(fā)酵工藝設(shè)定溫度值與溫度傳感器檢測值進(jìn)行比較得出偏差,再利用相應(yīng)溫控算法對偏差進(jìn)行邏輯運算并輸出相應(yīng)控制量。冷媒調(diào)節(jié)閥依據(jù)PLC的控制信號自動調(diào)節(jié)閥門開度,改變冷媒流量,實現(xiàn)溫度控制。

        2 靶向控溫思想

        2.1 發(fā)酵液循環(huán)特性

        啤酒發(fā)酵是麥汁在啤酒酵母的作用下進(jìn)行的復(fù)雜的生化反應(yīng)過程。啤酒發(fā)酵液最大密度時的溫度可按式(1)計算[10]。

        T=4-(0.65ωP-0.24ω),

        (1)

        式中:

        T——啤酒發(fā)酵液最大密度時的溫度,℃;

        ωP——啤酒濃度,°P;

        ω——酒精濃度,g/100 g。

        啤酒發(fā)酵液最大密度時的溫度為3 ℃左右,啤酒溫度、密度與發(fā)酵液運動的關(guān)系如圖2所示。

        由圖2可知,當(dāng)啤酒溫度>3 ℃時,發(fā)酵液密度隨溫度的升高而減小;當(dāng)啤酒溫度<3 ℃時,發(fā)酵液密度隨溫度的降低而減??;當(dāng)啤酒溫度為3 ℃時,發(fā)酵液密度最大。發(fā)酵初期,由于酵母的劇烈代謝作用,發(fā)酵液出現(xiàn)沸騰現(xiàn)象。當(dāng)糖分減少,酵母作用結(jié)束時,冷媒成為影響發(fā)酵液循環(huán)特性的主要因素,靠近罐壁的溫度偏低,而中間區(qū)域的溫度較高,因此形成內(nèi)外溫度差。與發(fā)酵初期不同,此時的內(nèi)外溫差成為促使發(fā)酵液運動的主要因素,使得溫度低、密度高的靠近罐壁的發(fā)酵液向下運動,而溫度高、密度小的中間區(qū)域的發(fā)酵液則向上運動。

        圖2 啤酒溫度、密度與發(fā)酵液運動關(guān)系示意圖Figure 2 Diagram of the relationship between temperature, density and liquor movement when beer is cooled

        2.2 靶向控溫點

        啤酒發(fā)酵溫度工藝包括自然升溫階段(8~10 ℃)、主酵階段(10 ℃)、升溫階段(10~12 ℃)、雙乙酰還原階段(12 ℃)、高溫降溫階段(12~3 ℃)、低溫降溫階段(3~0 ℃ 或-1 ℃)和貯酒階段(0 ℃或-1 ℃)[11]。發(fā)酵的各個階段對溫度的控制要求各不相同,與此對應(yīng)的發(fā)酵液的動態(tài)循環(huán)狀態(tài)也不相同,將能夠促進(jìn)發(fā)酵液動態(tài)循環(huán)的控溫點稱為靶向控溫點。發(fā)酵過程中,若能夠針對每一階段的靶向控溫點進(jìn)行控溫,會極大地縮短發(fā)酵過程,節(jié)約能源、提高生產(chǎn)效率。

        (1) 自然升溫到主發(fā)酵和雙乙酰還原階段(圖3):該階段酵母活性最強,糖化后的醪液中含有足夠的糖分,發(fā)酵液在罐壁內(nèi)外溫差和二氧化碳?xì)怏w的雙重作用下形成動態(tài)循環(huán)。此時,二氧化碳成為推動發(fā)酵液運動的主要因素,為了抑制其溫度上升,促進(jìn)循環(huán),此階段的靶向控溫點應(yīng)為上溫和中溫。

        (2) 高溫降溫段(圖4):發(fā)酵基本結(jié)束,CO2形成的上升力消失,罐內(nèi)發(fā)酵液整體向下運動。此時冷媒導(dǎo)致的內(nèi)外溫差成為推動發(fā)酵液循環(huán)的主要因素,為了促進(jìn)其向下運動,此階段的靶向控溫點也是上溫和中溫。

        (3) 低溫降溫段(圖5):發(fā)酵液溫度由3 ℃降到0 ℃或-1 ℃。此時靠近罐壁的發(fā)酵液向上運動,中間發(fā)酵液向下運動。糖分已全部被消耗,罐壁的內(nèi)外溫差成為發(fā)酵液循環(huán)[12]的主動力,為了增加罐壁附近的發(fā)酵液向上運動的動力,促進(jìn)循環(huán),因此靶向控溫點為錐溫和中溫。

        (4) 貯酒段:此階段的任務(wù)是保持溫度不變,以利于澄清酒液,保證啤酒品質(zhì),發(fā)酵液循環(huán)方向與圖5相同,靶向控溫點依然是錐溫和中溫。

        圖3 主發(fā)酵和雙乙酰還原階段循環(huán)示意圖Figure 3 Cycle diagram of main fermentation and diacetyl reduction stages

        圖4 高溫降溫階段循環(huán)示意圖Figure 4 Cycle diagram of high temperature cooling stage

        圖5 低溫降溫段與貯酒段循環(huán)示意圖Figure 5 Circulation schematic diagram of low temperature cooling section and liquor storage section

        3 模糊PID溫控算法

        3.1 模糊PID溫控原理

        由于影響發(fā)酵溫度的因素較多,導(dǎo)致運用傳統(tǒng)的采用固定參數(shù)值的PID控制器難以滿足溫度控制要求。依據(jù)啤酒發(fā)酵工藝,設(shè)計了基于靶向控溫點實現(xiàn)溫度控制的模糊PID控制器來調(diào)節(jié)啤酒發(fā)酵溫度,原理圖[13]如圖6 所示。

        圖6 模糊PID溫控原理圖Figure 6 Principle diagram of fuzzy PID temperature control

        由圖6可知,模糊PID[14]溫控過程可分為3步:① PT100溫度傳感器檢測啤酒發(fā)酵罐相應(yīng)靶向控溫點的實際溫度y(t),PLC將y(t)與設(shè)定溫度r(t)進(jìn)行邏輯運算后得出e(t)和ec(t)并作為模糊控制器的輸入變量,經(jīng)量化因子Ke和Kec后進(jìn)行模糊化處理。② 模糊控制器根據(jù)當(dāng)前溫度e(t)、ec(t)和預(yù)先制定的PID控制器修正參數(shù)ΔKP,ΔKI,ΔKD與發(fā)酵溫度e(t),ec(t)之間的模糊關(guān)系進(jìn)行模糊推理獲得模糊控制量,經(jīng)反模糊化獲得ΔKP,ΔKI,ΔKD的精確值,再與PID控制器初始參數(shù)KP0,KI0,KD0求和運算后獲得PID控制器的實時參數(shù)KP,KI,KD并傳給PID控制器[13]。③ PID控制器根據(jù)當(dāng)前參數(shù)值輸出控制量,冷媒調(diào)節(jié)閥接收控制量自動調(diào)節(jié)閥門開度,改變冷媒流量,實現(xiàn)溫度的精確調(diào)整。

        3.2 模糊PID控制器設(shè)計

        3.2.1 控制器參數(shù)的確定 將溫度偏差e和偏差變化率ec作為模糊控制器的輸入變量,將PID參數(shù)的修正值ΔKP、ΔKI、ΔKD作為模糊控制器的輸出變量[15]。模糊PID控制器各參數(shù)見表1。

        3.2.2 選擇隸屬函數(shù) 典型的隸屬函數(shù)有高斯型、三角形、Z型[16]等,為提高啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)的控制精度且方便計算,選擇三角形隸屬函數(shù)作為系統(tǒng)輸入輸出變量的隸屬函數(shù)。

        3.2.3 建立模糊規(guī)則 建立模糊規(guī)則是設(shè)計模糊控制器的關(guān)鍵步驟,將直接影響系統(tǒng)的輸出結(jié)果。系統(tǒng)采用If A and B then C[17]的結(jié)構(gòu)并依據(jù)現(xiàn)場工程師多年累積的參數(shù)調(diào)整經(jīng)驗,總結(jié)得到以下模糊控制規(guī)則表[18](表2)。

        在Matlab模糊邏輯工具箱圖形界面窗口中,運行View→Rules命令,調(diào)出模糊規(guī)則觀測器窗口,輸入不同的模糊輸入變量值e和ec,計算出與之對應(yīng)的模糊輸出變量值ΔKP、ΔKI、ΔKD,從而得到模糊控制查詢表(表3)。

        表1 模糊PID控制器相關(guān)參數(shù)?Table 1 Parameters of fuzzy controller

        ? NB表示負(fù)大,NM表示負(fù)中,NS表示負(fù)小,Z0表示零,PS表示正小,PM表示正中,PB表示正大。

        表2 模糊規(guī)則表?Table 2 Fuzzy rules

        ? NB表示負(fù)大,NM表示負(fù)中,NS表示負(fù)小,Z0表示零,PS表示正小,PM表示正中,PB表示正大。

        表3 模糊控制查詢表Table 3 Fuzzy control rules query table

        4 啤酒發(fā)酵控制系統(tǒng)設(shè)計

        4.1 硬件配置

        以中國某大型啤酒集團武漢工廠搬遷項目為例,依據(jù)現(xiàn)場控制需求和控制點數(shù)量進(jìn)行合理設(shè)計與選型。該廠發(fā)酵罐區(qū)共有36個發(fā)酵罐,通過對系統(tǒng)控制點數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計可得:4-20 mA型 AI點數(shù)36、電阻信號(RTD)型AI點數(shù)144,AO點數(shù)180、DI點數(shù)180、DO點數(shù)216。選用西門子S7-400 PLC 為控制器,利用Step 7軟件實現(xiàn)啤酒發(fā)酵控制系統(tǒng)的硬件選型、組態(tài)等,系統(tǒng)硬件配置見表4。

        4.2 軟件設(shè)計

        利用Step 7軟件設(shè)計模糊PID控制器控制程序,流程圖見圖7。軟件設(shè)計主要完成以下工作:① 根據(jù)啤酒發(fā)酵工藝流程,在上位機軟件中設(shè)置啤酒發(fā)酵配方工藝,確保系統(tǒng)在發(fā)酵的各個階段能嚴(yán)格按照溫度工藝要求進(jìn)行自動調(diào)節(jié);② S7-400PLC讀取溫度傳感器檢測的相應(yīng)靶向控溫點的溫度值并與設(shè)定溫度值進(jìn)行比較;③ 若二者相等,則進(jìn)行下一個掃描周期的溫度實測值與設(shè)定值的比較;④ 若二者不相等,S7-400PLC將二者邏輯運算結(jié)果送入模糊控制器,模糊控制器推理出最優(yōu)的 PID參數(shù);⑤ PID控制器依據(jù)當(dāng)前參數(shù)輸出控制量調(diào)節(jié)當(dāng)前靶向控溫點冷媒閥開度,冷媒流量發(fā)生變化,從而改變發(fā)酵罐內(nèi)的溫度。

        表4 硬件配置表Table 4 Moduleconfiguration table of fermentation tank area

        圖7 啤酒發(fā)酵溫度控制程序流程圖Figure 7 Flow chart of beer fermentation temperature control program

        4.3 Braumat平臺設(shè)計

        啤酒發(fā)酵系統(tǒng)上位機軟件采用Braumat平臺,其具有完善的訂單/配方管理、趨勢曲線記錄等功能[19]。將Braumat平臺應(yīng)用于啤酒釀造系統(tǒng)中,不僅可以提高啤酒品質(zhì),同時還可以與工廠的信息管理系統(tǒng)相連接,實現(xiàn)訂單下達(dá)及生產(chǎn)信息上傳等功能,提高啤酒生產(chǎn)智能化水平。配方編輯器畫面(圖8)能清晰地顯示工藝流程,同時也讓工藝更改變得更加方便高效。發(fā)酵監(jiān)控畫面(圖9)能直觀地顯示生產(chǎn)過程參數(shù),如發(fā)酵罐罐頂壓力、各層溫度、冷媒閥開度等參數(shù)信息。

        圖8 配方編輯器畫面Figure 8 Formulaeditor screen

        圖9 發(fā)酵過程監(jiān)測畫面Figure 9 Fermentation process monitoring screen

        5 測試與應(yīng)用

        課題所述的啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)已應(yīng)用于中國某大型啤酒集團武漢工廠搬遷項目,發(fā)酵罐采用4段冷媒控溫,4段PT100鉑電阻溫度測溫。在該廠搬遷前,發(fā)酵溫度控制誤差為±0.6 ℃,且溫度波動頻繁,偶爾會出現(xiàn)發(fā)酵罐結(jié)冰等現(xiàn)象。此次搬遷新建工廠采用了發(fā)酵靶向控溫思想并結(jié)合模糊PID控溫算法,獲得采樣中溫曲線(圖10)。由圖10可知,中溫曲線與給定溫度曲線基本重合,溫度誤差達(dá)±0.3 ℃,且控溫過程中發(fā)酵罐無結(jié)冰現(xiàn)象,表明靶向控溫思想有效地促進(jìn)了發(fā)酵液的循環(huán),提高了控溫精度,解決了發(fā)酵液制冷時受冷不均勻的問題,實際應(yīng)用效果良好。

        圖10 發(fā)酵罐溫度歷史趨勢曲線Figure 10 Fermentation process monitoring screen

        6 結(jié)論

        以S7-400PLC為控制器完成了系統(tǒng)的硬件配置、軟件設(shè)計和Braumat平臺設(shè)計。針對發(fā)酵液的動態(tài)循環(huán)特性,提出靶向控溫思想并結(jié)合模糊PID溫控算法對發(fā)酵溫度進(jìn)行控制。與現(xiàn)有的研究成果對比,試驗發(fā)酵系統(tǒng)有效地提高了控溫精度,解決了大型發(fā)酵罐發(fā)酵液制冷時受冷不均勻的問題,適合工廠應(yīng)用。試驗采用的溫控算法較為簡單,并且通過現(xiàn)場測試應(yīng)用,解決了罐壁結(jié)冰,熱交換過程緩慢的問題。但啤酒發(fā)酵過程本身是一個極其復(fù)雜的生化過程,繼續(xù)跟蹤生產(chǎn),優(yōu)化算法參數(shù)仍是下一步研究重點。

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