段 鑫

（西山煤電（集團）有限責任公司設備租賃分公司， 山西 太原 030053）

1 帶式輸送機智能控制系統(tǒng)的組成

帶式輸送機的控制核心在于PLC（可編程邏輯控制器）。由主站上位機通過Profibus-DP 總線進行與從站通信，通過RS485 與變頻器進行通信，由變頻器控制帶式輸送機的電動機運行。硬件控制組成如圖1 所示。

2 模糊控制理論

模糊控制器基本結構如圖2 所示。模糊控制器包括輸入量模糊化、模糊推理和解模糊三個部分。E和EC分別為e 和ec模糊后的模糊量；U 為模糊控制量；u 為 U 解模糊化后的精確量。Ke、Kec、Ku分別為e、ec和u 的模糊化因子[1]。模糊控制系統(tǒng)設計主要包括以下幾步。

圖1 帶式輸送機智能控控制組成

圖2 模糊控制系統(tǒng)

2.1 建立模糊控制規(guī)則庫

模糊控制系統(tǒng)包括硬件和軟件兩部分。在實際工程中，模糊控制算法智能控制系統(tǒng)硬件主要包括處理器的參數(shù)、系統(tǒng)通訊等；軟件主要包括算法的邏輯及實際編程語言的實現(xiàn)。模糊控制規(guī)則：If E is A and E is B,Then U is C.其中，A、B、C 均為模糊集中的元素[2-3]。

2.2 輸入模糊化

本設計將帶速偏差e 與帶速偏差變化率ec作為模糊控制算法的輸入量，由以下公式計算：

式中：v0（h）為設定帶速，m/s；v（h）為實際帶速，m/s。

通過對模糊子集的匹配，本文假設把模糊變量E，EC以及 U 分為 7 檔，即正大（PB）、正中（PM）、正?。≒S）、零（ZO）、負?。∟S）、負中（NM）、負大（NB）?；趯δ：惴ǖ恼{(diào)試經(jīng)驗，選取三角形隸屬函數(shù)，本文將U、E、EC分為{-3,-2，-1，0，+1，+2,+3}7 檔，則共有 49條模糊控制規(guī)則，根據(jù)實際工程電動機運轉特性，設計模糊規(guī)則為：

1）If（E is NB）and（ECis NB）,then (Keis PB)(Kecis NB)(Kuis PB)

2）If（E is NB）and（ECis NM）,then (Keis PB)(Kecis NB)(Kuis NB)

…

2.3 輸出反模糊化

根據(jù)模糊規(guī)則，由模糊推理生成規(guī)則，可以得到以下關系：U=（E×EC）×R，通過計算得出具體模糊控制量U。根據(jù)模糊控制量U，將U 乘以Ke可以得到精確控控制量，u 經(jīng)過D/A（數(shù)字量/模擬量）轉換模塊輸出對執(zhí)行機構精確控制，從而實現(xiàn)對設備的精確控制[4-5]。

3 模糊算法的實現(xiàn)

3.1 西門子S7-300 可編程邏輯控制器

帶式輸送機的電動機控制多采用西門子PLC S7-300 型號，以下討論模糊控制算法在PLC 中的應用?？删幊踢壿嬁刂破鱌LC 是應用于工業(yè)現(xiàn)場的專用型微型計算機，其硬件結構與邏輯跟計算機基本相同[6]，如圖3 所示。

圖3 可編程邏輯控制器硬件結構

通過其官方的博途V3 進行程序的編寫和上傳，通過結構化程序編寫進行實現(xiàn)設計的功能。PLC的編程語言有梯形圖（LD）、指令表（IL）、功能模塊圖（FBD）、順序功能流程圖（SFC）等。PLC 也可以通過通信電纜進行和上位機或者下位機進行通訊，從而實現(xiàn)遠程可視化控制。根據(jù)不同工程現(xiàn)場要求通過總線控制執(zhí)行機構。整套完善的結構也為智能算法控制提供硬件基礎[7]。

3.2 程序設計流程圖

模糊控制算法可以通過梯形圖程序實現(xiàn)。在模糊控制系統(tǒng)中，采用西門子公司的S7-300 型PLC，PLC通過輸入端子采集信號經(jīng)過A/D 轉換，由中央處理器進行處理，再經(jīng)過D/A 轉換將信號送至輸出端子控制執(zhí)行機構[8]，模糊控制設計流程圖如圖4 所示。

圖4 模糊控制設計流程圖

3.3 PLC 程序實現(xiàn)

首先，將量化因子寫入PLC 的數(shù)據(jù)寄存器中，然后利用A/D 模塊將輸入量采集到PLC 的DM 區(qū)，經(jīng)過限幅量化處理后，根據(jù)它們所對應的輸入模糊論域中的相應元素，查模糊控制查詢表，再乘以輸出量化因子即可得到實際值，由D/A 模塊輸出[9]。

在模糊控制算法中，模糊控制量表的查詢是程序設計的關鍵。本文將模糊論域的元素{-3，-2，-1，0，+1，+2，+3}轉換為{0，1，2，3，4，5，6}，采用基址 +變址的尋址方式將模糊控制量表中的U 的控制結果按由上到下、由左到右的順序依次填入PLC 的數(shù)據(jù)寄存DB 區(qū)中?？刂屏康幕窞?00，其偏移地址為ec×5+e，所以根據(jù)ec和e 最終得到的控制量地址為 100+ec×5+e[10]。

4 系統(tǒng)控制結果分析

使用MATLAB 集成的模糊邏輯工具箱針對井下輸送機的不同負載情況應用本設計的模糊PID 算法和傳統(tǒng)經(jīng)驗PID 算法進行系統(tǒng)仿真比較，得到相應曲線如圖5 所示。通過仿真結果可以看出，本文設計的模糊PID 控制算法系統(tǒng)超調(diào)小、響應迅速、穩(wěn)定性高，各方面均優(yōu)于常規(guī)PID 控制，達到了針對井下多級帶式輸送機負載條件的控制要求，能夠更加智能地控制輸送機電動機的運轉，進而也達到了節(jié)能減排的目標。在實際工程中，有代替原有傳統(tǒng)控制方案的價值所在。

圖5 響應曲線對比圖

5 結論

針對井下帶式輸送機智能控制應用缺乏，大多采取恒速運行，運輸效率低的問題，設計了由可編程邏輯控制器（PLC）為主要核心邏輯控制元件的模糊PID 智能控制系統(tǒng)。對PLC 系統(tǒng)的硬件組成、模糊算法的基本原理以及針對常規(guī)PID 規(guī)則優(yōu)化的模糊算法規(guī)則、系統(tǒng)的實現(xiàn)進行了詳細的闡述。通過MATLAB 工具對本設計的模糊PID 算法和常規(guī)PID算法應用在輸送機調(diào)速上進行了對比，驗證了本設計系統(tǒng)效能良好，能夠實現(xiàn)井下多級帶式輸送機根據(jù)不同負載智能調(diào)節(jié)帶速，實現(xiàn)了輸送機傳輸效率的提高。