倪雁君

（汾西正幫煤業(yè)有限責任公司，山西 孝義 032300）

引言

礦用通風機是井下的重要通風設備，對保障井下作業(yè)環(huán)境、空氣質量起到了非常重要的作用，但是一個礦井就布置了許多臺通風機，因此若讓通風機一直處于運行狀態(tài)，不僅浪費了較多的電能，同時還極大地降低了設備的使用壽命。通風機在實際使用中并不需要一直運行，可根據(jù)井下的空氣質量對通風機實施變頻控制，在風量需求小的情況下降低通風機的運行功率，從而有效節(jié)約電能。在礦井通風機中應用控制系統(tǒng)，并通過運用計算機技術、智能控制技術，建立一套功能完善、安全可靠的通風機風量控制系統(tǒng)對降低能耗具有重要意義。

1 模糊控制方法

模糊控制其本質上屬于一種非線性控制，屬于智能控制范疇，模糊控制方法發(fā)展到現(xiàn)在既有完善的理論也有比較多的實際工程應用，體現(xiàn)了模糊控制的重要地位。模糊控制的基本思想是在難以出現(xiàn)一個精準的控制決策的時候，可以根據(jù)相鄰的狀態(tài)參數(shù)對未知的參數(shù)進行推演。一般用于量化比較困難或者變量太多的情況，無法建立起一一對應的函數(shù)關系，此時就需要近似的簡化處理。日常生活中有非常多的例子需要用到模糊控制理論，以便解決復雜的問題[1-2]。

模糊控制是利用計算機來模糊人的模糊化的控制經(jīng)驗，模糊控制的主要過程包括：模糊控制的輸入值，然后經(jīng)過函數(shù)模糊化處理，再進行模糊化推力，求解模糊函數(shù)得到模糊推理值，然后與被控對象進行對比，如果收斂則模糊推力有效，若函數(shù)不收斂則重復進行推理運算。模糊控制的核心就是采用模糊集合論、模糊語言變量移架模糊邏輯推理為基本要素，構建起模糊推理的基本框架，由此構成模糊控制的推理結構。

2 自適應控制方法

自適應控制法（adaptive control method）是一種指數(shù)平滑預測方法，算法可根據(jù)計算結果自主增加輸入?yún)?shù)，響應迅速，在多次迭代后自主最優(yōu)控制系統(tǒng)可找到并輸出處于極值狀態(tài)的最優(yōu)解。自適應學習控制系統(tǒng)是一種按行為科學進行處理的控制系統(tǒng)，是目前比較常用且性能穩(wěn)定的控制系統(tǒng)[3]。

自適應控制系統(tǒng)的結構比較固定，按控制算法中模塊結構的不同，可將其劃分為前饋型、反饋型、自我校正型等類型。本套通風量控制系統(tǒng)參考的是反饋型參數(shù)控制模型，系統(tǒng)在運行過程中保持被控對象的特性與模型動態(tài)特性保持一致。如圖1 所示，為控制參考的自適應控制系統(tǒng)結構。該模型中輸出結果根據(jù)所設定的規(guī)則自我修正得到一個輔助輸出信號，在所獲得的運行過程中的參數(shù)基礎上，優(yōu)化準則近一步對參數(shù)進行優(yōu)化，使得系統(tǒng)調整至最優(yōu)的控制狀態(tài)。

圖1 模型參考自適應控制系統(tǒng)

3 PID 控制原理

經(jīng)典控制理論在實際控制系統(tǒng)的典型應用就是PID 控制器，隨著科學技術的發(fā)展，PID 控制技術也得到了越來越多的應用，其控制的性能也得到了極大優(yōu)化。PID 控制器能夠得到廣泛應用的幾點重要原因有：控制器結構簡單、魯棒性和適應性較強；對系統(tǒng)具體的模型特征依賴較?。贿m應性強，可進行后期應用和拓展。自適應PID 控制器通過不斷修改PID 調節(jié)器的參數(shù)從而實現(xiàn)對參數(shù)的實時調整，達到自適應調整被控對象狀態(tài)參數(shù)的目的。通風機風量調節(jié)控制系統(tǒng)的PID 調節(jié)器的控制結構原理如圖2 所示[4]。

圖2 PID 控制結構

通過模糊理論推導得到各參數(shù)之間的關系，如通風機風量控制系統(tǒng)中主要涉及給定值和輸出值的差值e 以及差值變化率ec之間的模糊關系。根據(jù)控制器不斷推導得到的參數(shù)，滿足被控對象處于良好的動靜狀態(tài)。已知PID 控制的一般表達式為[5]：

傳遞函數(shù)為：

在傳遞函數(shù)中，控制器主要通過對Kp、Ki、Kd的加權運輸，可以得到控制性的輸出信號，從而對被控對象進行有效調控。

4 PID 控制的風量調節(jié)仿真

4.1 PID 控制器的設計

通風機的控制原理也比較簡單，首先是對通風機給定一個激勵信號即輸入值，然后計算出輸入值與輸出值的差值，通過比例法、微分法或者積分法，然后將其轉變?yōu)樽冾l器的輸入值，從而改變異步電動機的轉速，起到調節(jié)風量的作用?？刂葡到y(tǒng)在通風機風量輸出端設置有風量傳感器，由此形成閉環(huán)反饋系統(tǒng)。

基于Matlab simulink 建立PID 控制器的仿真模型，其simulink 仿真框圖如圖3 所示，設定風量為10 500min/m3，且此時Pk=0.0001、Ik=0.0001、Dk=0.001[6]。

圖3 PID 控制器仿真框圖

4.2 自適應PID 控制器設計

同理建立起模糊控制器的輸入與輸出差值e 與差值變化率ec和輸出量u 之間的關系，系統(tǒng)在simulink 中建立的系統(tǒng)框圖如圖4 所示。同樣設置模型的輸入?yún)?shù)，給定的初始額定通風量為10 500 min/m3，并設定延遲時間為1 s 時，ke為0.000 6，kec等于0.003 5，ku為14.68；延時10 s 時，設定的模型參數(shù)為：ke為0.000 3，kec為0.001 2，ku為15.78。最后分別對兩種控制模型的仿真效果進行對比分析。

圖4 自適應PID 控制器仿真框圖

5 仿真結果

為了驗證常規(guī)的PID 控制器與自適應PID 控制器的性能，分別基于兩種控制器建立通風機的風量反饋控制系統(tǒng)，并施加相同激勵，觀察兩種控制器的控制能力，根據(jù)仿真得到的結果，分別提取了延時1 s與延時10 s 的仿真結果，下面對兩種控制器仿真結果進行對比分析。

如圖5 中為兩種控制器仿真結果，其中PID 控制器延時1 s 的仿真結果顯示風量在15.3 s 左右達到穩(wěn)定，無超調；而在10 s 的延時仿真結果中，通風機風量在27 s 左右達到穩(wěn)定狀態(tài)，且此時超調量約為20%，仿真結果顯示PID 控制器穩(wěn)定性好，通風機風量控制一般滯后性較?。划斂刂葡到y(tǒng)的延時越大時，超調量就越大，不穩(wěn)定性增加。

圖5 兩種控制器仿真結果對比

自適應模糊PID 控制器的仿真結果如圖中標注所示，在11 s 時風量控制即達到了平衡狀態(tài)，且延時10 s 的仿真結果顯示通風機在15 s 時達到穩(wěn)定狀態(tài)，且不超量。仿真結果表明，在相同的延時以及擾動情況下自適應模糊PID 控制器的控制調節(jié)效果更優(yōu)，穩(wěn)定且超調量更小，系統(tǒng)控制性能優(yōu)越，對于通風機風量控制系統(tǒng)的設計與研究具有重要參考意義。

6 結語

堅持綠色發(fā)展、結構優(yōu)化，降低高耗能行業(yè)的能源消耗量是目前我國經(jīng)濟發(fā)展的重要發(fā)展方向。為了有效減低能耗、提高設備使用壽命，以通風機風量調節(jié)為研究對象，研究并設計采用PID 控制器以及自適應PID 控制器來實現(xiàn)通風機風量的調控。首先對模糊控制、自適應PID 控制等相關理論做了簡要介紹?；贛ATLAB 軟件中simulink 建立兩種控制器的仿真模型，運用PID 控制、模糊控制器分析在同樣激勵作用下兩種控制器的差別。最后得到仿真結果表明在相同的延時以及擾動情況下自適應模糊PID 控制器的控制調節(jié)效果更優(yōu)，穩(wěn)定且超調量更小，系統(tǒng)控制性能優(yōu)越，對于通風機風量控制系統(tǒng)的設計與研究具有重要參考意義。