張振友

（山東東明石化集團(tuán)有限公司，山東 菏澤 274500）

1 人工智能控制器算法

1.1 PID算法原理

PID 即 Proportional（比例作用）、Integral（積分作用）、Differential（微分作用）的縮寫。PID 算法是控制領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的算法，對ID 算法原理圖進(jìn)行分析（如圖1 所示），如果要調(diào)節(jié)供水設(shè)備的溫度，那么首先需要設(shè)置一個輸入目標(biāo)，通過比例調(diào)節(jié)、積分調(diào)節(jié)、微分調(diào)節(jié)3 個步驟，對水體的溫度進(jìn)行控制，通過執(zhí)行機構(gòu)使得水溫達(dá)到我們事先設(shè)計的值，該過程是通過測量元件進(jìn)行控制的。PID 算法的功能在于其能夠使水溫迅速升高（通過比例、積分和微分的算法調(diào)節(jié)），并且將溫度穩(wěn)定在一個固定的值。

1.2 PID算法在人工智能控制器中的應(yīng)用

在PID 算法的實際應(yīng)用過程中，必須要考慮實際的散熱問題，因為不同的材質(zhì)有不同的散熱效率，有的散熱效率高，有的散熱效率低[1]。另外，在加熱到固定的溫度，如30 ℃以后，水的余溫、加熱管道的余溫也會讓水再次升溫，因此，并不能使水溫達(dá)到一個穩(wěn)定值，所以為了生產(chǎn)需要，就必須設(shè)置一個誤差比例值p，并且每次按照最開始設(shè)置的Kp（比例系數(shù)）進(jìn)行誤差調(diào)整，從而達(dá)到水溫穩(wěn)定在30 ℃的效果。

例如，供水設(shè)備水溫需要穩(wěn)定在30 ℃，初始水溫是10 ℃，將誤差溫度預(yù)設(shè)為1 ℃，那么，第一次的誤差是30-10 ＝20（℃），需要升高的溫度是Kp×20 ＝20（℃）。第二次的誤差是30-20 ＝10（℃），需要升高的溫度是Kp×10 ＝10（℃），以此類推。按照這一步驟進(jìn)行操作，將會得到一條更加準(zhǔn)確的測溫曲線，但是這條測溫曲線不是突然上漲，而是有一定的上升過程。

圖1 PID 算法原理

1.3 基于PID算法對非線性過程進(jìn)行控制

一般人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法很難保證其收斂性，因此，一般會使用非線性函數(shù)近似器。非線性函數(shù)近似器不需要確定研究對象的模型，就能對個別的研究對象建立模型并進(jìn)行研究分析。PID 算法在遇到特殊問題，比如供水設(shè)備機械控制時，需要再次建立模型進(jìn)行函數(shù)估算，不僅效率不高，而且也會影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性。因此，我們在設(shè)計人工智能控制器時，一般是在PID 算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改良，再對設(shè)備進(jìn)行控制，原因是PID 算法很難控制算法的誤差。

例如，按照PID 算法，輸出＝P ＋I(xiàn) ＋D，如果減少I，靜誤差就很難消除，但是通過對該技術(shù)進(jìn)行改良，采取一種非線性的計算方式進(jìn)行計算，提升了算法的準(zhǔn)確性。具體計算如下：輸出＝P ＋I(xiàn) ＋D ＋∫I，（∫I：微分積分作用），考慮到參數(shù)之間互相影響，所以確定比例作用K1=I/t，微分作用K2=（I－I/t）D，（t：設(shè)定變化量），所以輸出公式變?yōu)椋狠敵觯絇（K1+K2）+（I/M）∫（K1+K2），（M：子系統(tǒng)模型數(shù)值，∫（K1+K2）：比例作用與微分作用的積分范圍），與最優(yōu)PID 控制器進(jìn)行對比分析，非線性函數(shù)近似器的上升時間是最優(yōu)PID 控制器的1.5 倍，下降時間是最優(yōu)PID 控制器的3.5 倍。非線性函數(shù)近似器的應(yīng)用使得人工智能控制器可以解決一些常規(guī)方法難以解決的問題，并且具有很好的抗噪聲干擾能力，對新技術(shù)和新數(shù)據(jù)的適應(yīng)性較好，即使是機械配置較低，也能通過修改和擴展人工智能控制器來實現(xiàn)智能化控制[2]。

2 PID技術(shù)在恒壓供水控制器中的應(yīng)用

恒壓供水AI 人工智能調(diào)節(jié)器的工作原理就是在水壓一定的基礎(chǔ)上，通過人工智能技術(shù)對供水系統(tǒng)進(jìn)行控制和協(xié)同，實現(xiàn)用戶用水的自動化管理，并且可以節(jié)省資源，實現(xiàn)效益的最大化[3]。對于壓強的控制和對于溫度的控制相同，因為存在時滯，所以系統(tǒng)的響應(yīng)階段會存在一定的振蕩，動態(tài)性不高。因此，一般采用改進(jìn)PID 技術(shù)和人工智能調(diào)節(jié)器進(jìn)行模糊控制，如圖2 所示。

控制開始過程，e=Y-s，|e|≥EM，誤差較大，當(dāng)誤差逐漸變小，直到|e|＜EM時，變換控制對象，采用改進(jìn)PID 算法，并消除積分飽和問題，達(dá)到最佳靜態(tài)性系統(tǒng)值，就是輸出量盡可能不失真的反映輸入量。其中，s：給定值、e：誤差、Y：輸出，EM：設(shè)定值。

3 恒壓供水AI人工智能調(diào)節(jié)器

3.1 系統(tǒng)組成

該系統(tǒng)由上位機組軟件RSView32、壓力傳送設(shè)備、控制接觸器組、AB 軟啟動設(shè)備、變頻器、AI-808 人工智能調(diào)節(jié)器、閥門、水泵（380 V 低壓電機，分別有355 kW 設(shè)備2臺、220 kW 設(shè)備2 臺、160 kW 設(shè)備1 臺）等組成。

3.2 設(shè)備功能

電氣自動化使工業(yè)流程向著自動化方向發(fā)展，人工智能技術(shù)可以實時監(jiān)控電氣設(shè)備的數(shù)據(jù)值，智能捕捉故障錄波。大大提升了電氣設(shè)備工作的安全性和穩(wěn)定性，該文以恒壓供水AI 人工智能調(diào)節(jié)器為例對其進(jìn)行分析，恒壓供水AI-808人工智能調(diào)節(jié)器的設(shè)備具體功能見表1。

表1 恒壓供水AI 人工智能調(diào)節(jié)器設(shè)備功能

3.3 AI-808人工智能調(diào)節(jié)器工作原理

AI-808 人工智能調(diào)節(jié)器采用最新的人工智能技術(shù)，以數(shù)字校正系統(tǒng)為輸入系統(tǒng)，采用改進(jìn)PID 智能調(diào)節(jié)算法實現(xiàn)精準(zhǔn)穩(wěn)定控制，適用于各種場合。壓力感應(yīng)器將信息傳導(dǎo)給AI-808 人工智能調(diào)節(jié)器，調(diào)節(jié)器自動與設(shè)定值進(jìn)行比較并計算壓力誤差。結(jié)合PID 控制算法，將控制信號為4 mA ～20 mA的電流傳導(dǎo)到變頻系統(tǒng)的控制端，并根據(jù)水管要求對水流頻率進(jìn)行調(diào)節(jié)。如果用戶的用水量增加，水泵的工作頻率上升到一定值（一般為50 Hz）以后，如果還達(dá)不到一定的供水水壓，就換水泵供水，如果用水量降低，則會自動停止某一或某幾臺水泵運行，這樣就能實現(xiàn)小范圍的自動化控制。

3.3.1 AI-808人工智能調(diào)節(jié)器技術(shù)規(guī)格

AI-808 人工智能調(diào)節(jié)器具體的技術(shù)規(guī)格見表2。

圖2 改進(jìn)PID 算法框圖

表2 AI-808 人工智能調(diào)節(jié)器的技術(shù)規(guī)格

3.3.2 AI-808人工智能調(diào)節(jié)器人工控制說明

AI-808 人工智能調(diào)節(jié)器的調(diào)節(jié)儀表具有一定的自整定功能，并且無需用戶超調(diào)，自整定時儀表盤的執(zhí)行位式經(jīng)過2 ～3 次振蕩，機器計算出P、I 和dt（采樣時間）參數(shù)，在一些特殊場合課將I 增加或減少50%，如果效果變好就繼續(xù)向同方向調(diào)節(jié)，反之則向反方向調(diào)節(jié)。對系統(tǒng)響應(yīng)曲線進(jìn)行分析，如果振蕩周期略長，則優(yōu)先減少P，加大I 和dt，反之則優(yōu)先加大I，加大P 和dt。如此一來就可以對復(fù)雜的對象進(jìn)行良好的控制，工作人員只需要調(diào)整設(shè)備的實際參數(shù)即可。

3.4 水泵控制臺工作原理

控制臺有手動和自動2 種模式，在手動模式下，通過對多圈電位器進(jìn)行調(diào)節(jié)，單獨開啟或關(guān)閉某一或某幾個水泵，如果某一水泵需要維修，就可以采取這一模式退出運行序列。自動模式下需要工作人員使用開關(guān)控制運行的水泵。如果供水量上升，則通過壓力感應(yīng)開關(guān)增加水泵的運行數(shù)量，但是如果用戶的需水量降低，則自動減少水泵的運行數(shù)量。

4 結(jié)語

總而言之，人工智能技術(shù)已經(jīng)逐漸在城鄉(xiāng)智能供水控制系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用，其能有效改進(jìn)傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)控制效率不高的問題。恒壓供水系統(tǒng)是人工智能系統(tǒng)在供水中比較簡單的應(yīng)用，并且實踐證明，普通的PID 算法不能滿足水泵的壓力控制需求，因此，在PID 算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)行非線性模糊化控制，能有效提升工作效率，節(jié)省人力、物力，具有很高的實踐應(yīng)用價值。