趙燕青， 尉濤濤， 李夢佳， 劉繼智， 汪 康

（1.沈陽建筑大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院， 遼寧 沈陽110168； 2.博眾精工科技股份有限公司 研發(fā)中心事業(yè)部， 江蘇 蘇州215200；3.珠海泰坦新動力電子有限公司 研發(fā)中心機(jī)械部， 廣東 珠海519000）

0 引言

隨著鋼鐵產(chǎn)業(yè)的快速持續(xù)發(fā)展， 作為用來封堵出鐵口的耐火材料的炮泥， 其需求量也是與日俱增。 一般來說， 在一次炮泥配料的過程中往往需要料車按照工藝配方要求進(jìn)行大約數(shù)十次的有序運(yùn)動。 在實(shí)際的控制系統(tǒng)中，料車運(yùn)行的速度控制方面往往采用H-M-L（高速-中速-低速）模式或者H-L（高速-低速）模式，但無論采用兩種模式的哪一種，都會出現(xiàn)速度快速變化的現(xiàn)象，由此將會使料車在運(yùn)行中產(chǎn)生相應(yīng)的沖擊， 而影響料車的平穩(wěn)運(yùn)行，進(jìn)而影響整個配料系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。 同時，為了使料車的運(yùn)行的沖擊不會過于嚴(yán)重， 在進(jìn)行料車的運(yùn)行頻率選擇時，往往不會使相鄰頻率水平之間差值過大，并且最高頻率的選擇也不會過大，因此，由于最高頻率選擇的受限，料車的運(yùn)行速度將會受到一定的限制，進(jìn)而影響配料系統(tǒng)的生產(chǎn)效率。

目前對配料系統(tǒng)方面的優(yōu)化研究， 主要集中在稱重系統(tǒng)及料車行走路徑方面，如文獻(xiàn)[1][2]所研究的一樣，比如利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善料車動態(tài)稱重性能， 利用粒子群算法、遺傳算法等智能算法優(yōu)化配料車行走路徑等，而對于料車的運(yùn)行速度及平穩(wěn)性方面的研究卻非常的少，但這兩方面的因素對實(shí)際的生產(chǎn)運(yùn)行效率以及設(shè)備運(yùn)行平穩(wěn)性的影響也是非常明顯的。

綜上所述，本研究將結(jié)合配料系統(tǒng)實(shí)際的運(yùn)行情況，考慮當(dāng)前的相關(guān)研究背景， 對配料車運(yùn)行的平穩(wěn)性與運(yùn)行效率（速度）進(jìn)行優(yōu)化研究。

1 系統(tǒng)分析與建模

1.1 炮泥配料控制系統(tǒng)介紹與分析

炮泥配料控制系統(tǒng)的工藝控制過程主要包含： 上層儲料罐的下料裝置控制、中層料車接料行邏輯控制、下層的渡料斗與料物混碾機(jī)控制等部分， 大致情況如圖1 所示的運(yùn)行系統(tǒng)監(jiān)控畫面圖所示。在此配料系統(tǒng)中，由于借料與下料的時間基本上均由原材料的性質(zhì)與現(xiàn)場硬件裝置所決定的， 混碾機(jī)的攪拌時間是由炮泥配方工藝所決定的， 而實(shí)際生產(chǎn)現(xiàn)場中料車運(yùn)行軌道長達(dá)50～70m，并且設(shè)計人員對料車的運(yùn)行過程的設(shè)計規(guī)劃空間較大，因此，可對料車的接料運(yùn)行控制進(jìn)行優(yōu)化，以提高配料控制系統(tǒng)的整體效率。

圖1 運(yùn)行系統(tǒng)監(jiān)控畫面圖Fig.1 Diagram of operation system monitoring screen

在實(shí)際控制系統(tǒng)設(shè)計中， 設(shè)計人員一般采用圖2（a）所示的H-M-L（高速-中速-低速）頻率變化模式，根據(jù)料車與目標(biāo)位置的距離S 來選用不同的頻率輸出值， 在此模式中，料車運(yùn)行的速度和運(yùn)行平穩(wěn)性較為一般，根據(jù)生產(chǎn)現(xiàn)場的觀察， 料車在運(yùn)行過程中的頻率值變化處會存在明顯的沖擊。 有時，為了追求更高的運(yùn)行效率，也會采用圖2（b）所示的H-L （高速-低速）頻率變化模式，但是由于此模式下僅有兩個頻率變化節(jié)點(diǎn)， 并且在每一節(jié)點(diǎn)處的變化梯度增大， 料車運(yùn)行的平穩(wěn)性將會變得更差。

圖2 兩種模式下的頻率變化趨勢圖Fig.2 Diagram of frequency change trend in two modes

1.2 系統(tǒng)模型的搭建與分析

根據(jù)系統(tǒng)的介紹與分析， 綜合考慮料車的實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行情況， 將料車的運(yùn)行過程作為一個獨(dú)立的部分進(jìn)行分析，可知：運(yùn)行系統(tǒng)根據(jù)激光測距傳感器所測得的料車實(shí)時位置與所給定的料車目標(biāo)位置的差值，利用S7-300 PLC 進(jìn)行邏輯運(yùn)算，并輸出相應(yīng)的電信號傳送給變頻器，進(jìn)而控制電機(jī)的速度， 在經(jīng)過行星減速器與鏈傳動后轉(zhuǎn)換為料車的運(yùn)動， 由此可得出如圖4 所示的運(yùn)行系統(tǒng)控制模型。

圖3 料車運(yùn)行系統(tǒng)控制模型Fig.3 Control model of feeder operation system

在運(yùn)行系統(tǒng)的控制模型中， 異步電機(jī)的理論轉(zhuǎn)速值為：

由此，結(jié)合運(yùn)行系統(tǒng)的控制模型，可得料車運(yùn)行速度ν 與頻率f 之間的數(shù)學(xué)關(guān)系為：

式中：f—電機(jī)輸入頻率；P—電機(jī)極對數(shù)；S—轉(zhuǎn)差率；n1—電機(jī)同步轉(zhuǎn)速；n0—電機(jī)額定轉(zhuǎn)速；d—料車輪轂直徑；K1—行星減速器減速比；K2—鏈輪減速比。

其中的部分參數(shù)選定值如表1 所示。

根據(jù)已知條件確定料車運(yùn)行系統(tǒng)的控制仿真模型，如圖4 所示。

表1 控制模型部分參數(shù)表Tab.1 Parameter table of control model

圖4 料車運(yùn)行系統(tǒng)仿真模型Fig.4 Simulation model of feeder running system

1.3 影響因素與優(yōu)化策略分析

由于運(yùn)行系統(tǒng)分析可知， 料車的運(yùn)行速度v 直接影響料車的高效平穩(wěn)運(yùn)行，根據(jù)上述式（2）的對應(yīng)關(guān)系可知，頻率值f 對應(yīng)運(yùn)行速度v。 在圖5 所示的料車接料倉結(jié)構(gòu)簡圖中，結(jié)構(gòu)框架與料車為一體，接料倉通過三個承載能力均為500kg 的重力傳感器懸掛于料車上， 在下方出料口處的料車運(yùn)動方向上各有一對擋板， 以減少速度變化時接料倉的擺動幅度。 同等情況下，料倉所接料的重量越大慣性也會越大， 從而料倉在速度變化時的擺動沖擊也會變大，過大的沖擊將會對平穩(wěn)性產(chǎn)生較大的影響。因此，對于小車運(yùn)行的平穩(wěn)性來說，料車的實(shí)時接料重量也是重要影響因素之一。

由于料車在生產(chǎn)運(yùn)行時的環(huán)境較為復(fù)雜，除料車的運(yùn)行速度與實(shí)時接料量主要影響因素以外，也會有較多的外部影響因素，并且運(yùn)行速度v與實(shí)時接料量m 對系統(tǒng)的運(yùn)行效率與平穩(wěn)性的影響及其評價標(biāo)準(zhǔn)難以精準(zhǔn)的描述。因此，利用“模糊”來進(jìn)行描述整個系統(tǒng)的運(yùn)行情況及效率與平穩(wěn)性的評價標(biāo)準(zhǔn)， 將會更為客觀準(zhǔn)確的呈現(xiàn)實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行情況。

圖5 料車接料倉結(jié)構(gòu)簡圖Fig.5 Structural diagram of the material receiving bin

2 模糊控制器的設(shè)計與運(yùn)用

2.1 模糊變量及其隸屬函數(shù)

根據(jù)運(yùn)行系統(tǒng)中料車高效平穩(wěn)運(yùn)行的主要影響因素，模糊控制器將采用兩輸入一輸出變量，輸入變量為料車實(shí)時位置與料車目標(biāo)位置的差值s、料車實(shí)時的已接原材料的重量m，輸出變量為變頻器的頻率輸出值f[3-6]。

輸入變量位置差值s 的模糊語言變量為S，物理論域選取為[0，4000]，模糊論域選取與物理論域相同，劃分為7 個模糊子集：very near（非常近）、near（近）、medium near（中等近）、medium（中等）、medium far（中等遠(yuǎn)）、far（遠(yuǎn)）、very far（非常遠(yuǎn)），以此來涵蓋模糊論域。模糊論域的劃分根據(jù)實(shí)際料車運(yùn)行的位置差來確定.

輸入變量已接原材料的重量m 模糊語言變量為M，物理論域選取為[0，2000]，模糊論域同物理論域，劃分為5 個模糊子集：very light （很輕）、light （輕）、medium （中等）、heavy（重）、very heavy（很重）。

輸出變量頻率值f 的模糊語言變量為F，物理論域選取為[0，50]，模糊論域同物理論域，劃分為10 個模糊子集：f1 至f10，代表著頻率值有非常低至非常高。

輸入輸出變量的隸屬函數(shù)如圖6 所示。

圖6 輸入輸出變量的隸屬函數(shù)圖Fig.6 Membership function graph of input and output variables

2.2 模糊控制規(guī)則

配料控制系統(tǒng)的優(yōu)化策略以提高料車的運(yùn)行平穩(wěn)性和運(yùn)行速度為主。在料車運(yùn)行的過程中，料車的運(yùn)行速度是根據(jù)位置差值s 的變化而確定頻率值f 所決定的，而料車運(yùn)行的平穩(wěn)性不僅與料車運(yùn)行速度及其變化有關(guān)還與料車已接原材料的實(shí)時重量m 有關(guān)，在設(shè)計模糊規(guī)則時，將根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)情況與以往經(jīng)驗(yàn)設(shè)計s、m 與f 之間控制規(guī)則。

實(shí)際生產(chǎn)中由料車運(yùn)行速度引起的沖擊往往是由料車在較短時間或距離內(nèi)速度急劇變化引起的， 因此在一定的速度下必須預(yù)留出合理的緩沖距離。當(dāng)料車行駛于very far 區(qū)時，料車需要獲得f10 區(qū)的頻率值以擁有最高的速度來提高運(yùn)行效率；當(dāng)料車行駛于far 區(qū)時，料車開始進(jìn)入速度緩沖距離區(qū)，獲得頻率值開始從f10區(qū)進(jìn)入f9 區(qū)，并隨著料車距離目標(biāo)位置越來越小，頻率值開始慢慢的向f1 區(qū)遞進(jìn)。由于料車運(yùn)行時的平穩(wěn)性亦與實(shí)時重量m 有關(guān)，并且實(shí)時重量m 越大料車擁有的慣性也就越大， 因此需要適當(dāng)?shù)慕档瞳@得的頻率值，根據(jù)這一原則并結(jié)合實(shí)際運(yùn)行情況與往期調(diào)試經(jīng)驗(yàn)設(shè)計模糊規(guī)則，所設(shè)計模糊規(guī)則下的系統(tǒng)輸入輸出過程曲面圖如圖7 所示。

圖7 系統(tǒng)輸入輸出過程曲面圖Fig.7 Diagram of System input and output process surface

在原控制系統(tǒng)仿真模型的基礎(chǔ)之上，根據(jù)實(shí)際運(yùn)行情況，加入所設(shè)計的模糊控制器， 建立優(yōu)化后的仿真控制模型如圖8所示。

圖8 優(yōu)化后的料車運(yùn)行系統(tǒng)仿真模型Fig.8 Simulation model of optimized cart operation system

3 仿真結(jié)果與分析

3.1 運(yùn)行效率優(yōu)化分析

利用優(yōu)化后的系統(tǒng)仿真控制模型與原系統(tǒng)仿真控制模型的結(jié)合可得出便于分析的仿真結(jié)果。如圖9 所示的仿真結(jié)果中，A（After）代表優(yōu)化后的系統(tǒng)仿真控制模型在不同目標(biāo)位置下的料車位移曲線，而B（Before）則代表優(yōu)化前的相對部分，根據(jù)圖中曲線分析可知，同等情況下，隨著目標(biāo)位置距離越來越大，系統(tǒng)優(yōu)化后料車運(yùn)行到目標(biāo)位置所花費(fèi)的時間與優(yōu)化前之差越來越大，效率優(yōu)化效果也就愈加的明顯。

圖9 料車優(yōu)化前后運(yùn)行曲線圖Fig.9 Operation curve before and after optimization of the cart

圖10 料車運(yùn)行時間折線圖Fig.10 Line chart of cart running time

3.2 平穩(wěn)性優(yōu)化分析

為了較為合理評價平穩(wěn)性優(yōu)化情況， 可對系統(tǒng)優(yōu)化前后的平穩(wěn)性及優(yōu)化后不同情況下的平穩(wěn)性進(jìn)行分析，而平穩(wěn)性的優(yōu)化效果可從速度變化趨勢圖及不同承載重量下料車加速度變化趨勢兩個方面的分析中得出。

在圖11 所示的料車運(yùn)行速度變化圖中，同一目標(biāo)位置情況下， 將900、1400、1900kg 代表的不同接料量下的速度變化與H-M-L 速度模式下相對比，可知，優(yōu)化后的系統(tǒng)避免了速度短時間內(nèi)大幅度變化的發(fā)生，其變化幅度的評價可參考如圖12 所示料車優(yōu)化前后的加速度變化對比圖，其中B 與A 分別代表優(yōu)化前后的情況，由圖可知，優(yōu)化后的系統(tǒng)避免了由于速度的突然大幅度變化而造成的大幅度沖擊，從而使料車能夠更加平穩(wěn)的運(yùn)行，提高了系統(tǒng)運(yùn)行平穩(wěn)性。

圖11 料車運(yùn)行速度變化圖Fig.11 Change chart of runningspeed of cart

圖12 優(yōu)化前后料車運(yùn)行加速度對比圖Fig.12 Comparison chart of running acceleration before and after optimization

通過對圖13 所示的優(yōu)化后的料車運(yùn)行加速度波動圖的分析可知，料車在不同接料量下的運(yùn)行加速度波動曲線基本相同，并且在整個運(yùn)行過程中的整體波動情況較為平穩(wěn)。 由此可得，優(yōu)化后的運(yùn)行系統(tǒng)在不同的接料狀態(tài)下都可保持相似的平穩(wěn)性能，并且在料車的整個運(yùn)行過程中都能保持較好的平穩(wěn)性。

圖13 優(yōu)化后料車運(yùn)行加速度波動圖Fig.13 Fluctuation chart of running acceleration of the cart after optimization

4 結(jié)論

本文以炮泥配料控制系統(tǒng)為研究背景， 對實(shí)際炮泥配料系統(tǒng)的現(xiàn)場情況進(jìn)行分析，并利用實(shí)際問題分析、現(xiàn)場調(diào)試情況以及過往經(jīng)驗(yàn)等綜合因素， 設(shè)計了基于模糊控制算法的控制器， 通過MATLAB/Simulink 將其應(yīng)用于原控制系統(tǒng)仿真模型之上，并對仿真結(jié)果進(jìn)行對比分析，驗(yàn)證了控制器模塊設(shè)計的合理性與有效性。 此次針對炮泥配料系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計研究，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價值，并同時為其他行業(yè)相關(guān)方面的優(yōu)化控制提供了思路。