牟向偉 南香港 于新業(yè) 陳林濤
(1.廣西師范大學電子工程學院,廣西 桂林 541004;2.廣西師范大學職業(yè)技術師范學院,廣西 桂林 541004)
米粉作為南方地區(qū)的一種傳統(tǒng)主食,深受消費者青睞[1]。其生產(chǎn)流程主要包括碾米、混料、攪拌、裝粉輸送、熟化擠絲、剪粉、蒸粉、包裝等環(huán)節(jié)[2-3]。其中裝粉輸送是米粉加工的關鍵環(huán)節(jié),裝粉效率直接影響整個生產(chǎn)線的效率和產(chǎn)量。傳統(tǒng)裝粉以人工操作為主,米粉生產(chǎn)效率低。
裝料自動控制類問題在工業(yè)生產(chǎn)中涉及到食品加工、冶金、選礦布料等眾多領域[4]。蘇方臣等[5]引入料位信號傳感器檢測每個料倉的料位,通過PLC控制布料小車實現(xiàn)了自動化運行。張斌等[6]提出了一種基于射頻識別定位的卸料小車自動尋倉布料系統(tǒng),將定位數(shù)據(jù)和料位數(shù)據(jù)采集通過無線通信傳輸,通過PLC控制實現(xiàn)自動尋倉布料功能。上述方案實現(xiàn)了自動化控制送料,但是僅靠往返送料控制方式相對簡單,因此,需進一步優(yōu)化控制策略來解決此類問題。高遵波等[7]考慮了料位變化快慢對布料點的影響,并采用模糊推理控制方法智能判斷最佳布料點。葛琳琳等[8-9]提出了基于PLC的模糊控制算法結合超聲波料位計和激光測距儀的反饋信息,解決了布料過程中小車定位不準和布料不均勻的缺點,提高了自動化水平。段鑫[10]通過分析運煤量影響速度,采用非線性控制算法中的模糊算法控制對多級帶式輸送機運輸系統(tǒng)進行智能調速,實現(xiàn)了輸送系統(tǒng)智能化控制。
上述方案都是通過模糊控制算法提高送料效率,此方法相對于傳統(tǒng)的閉環(huán)控制效率有所提升,但僅設計單一的二維模糊控制器變量較少,隨著工位數(shù)增多,普通二維模糊控制系統(tǒng)送料效率有一定上限,需進一步優(yōu)化。因此,研究擬提出一種基于PLC模糊控制的多工位自動裝粉系統(tǒng)。通過理論分析明確粉料高度、粉料高度變化和裝粉車位置3個變量因素對裝粉效率的影響規(guī)律,并搭建模糊自動控制系統(tǒng),進行仿真測試。同時將控制系統(tǒng)接入現(xiàn)場工作平臺進行實際試驗,優(yōu)化控制策略,旨在提高裝粉的工作效率和米粉的總產(chǎn)量。
米粉多工位裝粉裝置結構見圖1。裝粉車內(nèi)粉料由大料斗攪籠供給,各工位的接粉料斗由裝粉車在軌道上運行進行裝粉作業(yè)。
1.軌道 2.裝粉車 3.接粉料斗 4.運行軌道固定裝置 5.伺服電動機 6.大料斗攪籠 7.熟化和擠粉裝置
裝粉車首先在大料斗攪籠零點處裝滿粉,每個工位上的超聲波傳感器間隔一定時間進行剩余粉料高度的采集,將高度信息反饋給PLC主控器,按照接粉料斗需求量從大到小依次確定待裝粉工位,PLC輸出控制信號驅動伺服電動機以設定的速度運行至該工位進行裝粉,根據(jù)每個工位的實際需求量控制裝粉車的倉門大小。裝粉車上裝有開關量的最低位置檢測粉料電容式傳感器,當裝粉車內(nèi)粉料低于下限值將回到大料斗攪籠處進行補粉作業(yè)。
控制系統(tǒng)結構見圖2。
圖2 控制系統(tǒng)原理圖
控制系統(tǒng)硬件及功能:
(1)控制器:選擇西門子S7-1200 PLC CPU 1215C DC/DC系列,模擬量輸出模塊采用SM1232,通信模塊采用 CM1241(RS485)。
(2)超聲波傳感器:使用電應普DYP-A13-V1.0,電壓范圍為5~24 V,測量范圍為25~200 cm。采用RS485的通信方式和PLC進行通信。超聲波傳感器安裝在工位接料斗的左上方,主控器根據(jù)不同的地址發(fā)送查詢距離指令,PLC可直接讀取各工位的高度數(shù)據(jù)[11]。
(3)伺服電動機及驅動器:選用時代超群130AEA15015-SH3型號,額定工作電壓220 V,帶剎車,額定功率1.5 kW,轉矩10 N·m,額定轉速1 500 r/min。伺服控制器為SD-300與伺服電動機搭配使用。采用位置控制模式,通過接收的脈沖頻率和數(shù)量來控制伺服電動機的距離和速度[12]。使用大料斗攪籠處的限位開關來完成零點位置尋找。
(4)倉門電動推桿:電動推桿安裝在裝粉車底部,伸縮可帶動倉門的開度大小來控制實際的需求量。倉門開度大小和米粉的質量基本呈線性關系。使用控制器模擬量輸出控制可調節(jié)行程完成對倉門開度的控制。
(5)觸摸屏:選用昆侖通態(tài)TPC7062Ti型號,用于監(jiān)控系統(tǒng)的整體運行狀態(tài),設置相關參數(shù),記錄實際的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。
(6)限位開關:采用NPN型電感式接近開關傳感器,金屬片安裝在裝粉車底部,接近時限位開關導通發(fā)出控制信號。
各工位接粉料斗內(nèi)粉料高度h將直接影響后續(xù)熟化擠絲流程的質量以及該工位的產(chǎn)量。高度值h由超聲波傳感器進行采集,結合控制器通過濾波算法進行優(yōu)化,取5個采樣數(shù)據(jù),去掉一個最高值和一個最低值,剩余3個采樣數(shù)據(jù)求平均值[13]。粉料高度值h有上限值h1和下限值h2要求,如圖3(a)所示。粉料在此范圍內(nèi)熟化擠絲裝置出粉順暢效率高,粉料高度h低于下限值h2將會導致熟化擠絲裝置燒鍋的故障,高于上限值h1將導致下方的擠絲裝置堵塞,均會造成該工位停產(chǎn)。將粉料高度h與高度下限值h2的偏差Δh作為一個輸入變量??紤]到每個工位熟化擠絲裝置加工速度不同,導致各個工位接料斗剩余粉料高度變化的快慢程度不同。將粉料高度偏差變化率Δh/Δt作為一個輸入變量。
圖3 接料斗上下限和倉門開度示意圖
隨著工位個數(shù)n的增加,裝粉車運行距離隨之增加,將裝粉車當前的實際位置與待送工位位置偏差的絕對值記為Δx。位置偏差的大小將直接影響裝粉的時間進而影響裝粉效率,將其作為第3個輸入變量,裝粉車當前位置值由伺服電動機編碼器反饋得出。
裝粉車運行速度直接影響生產(chǎn)線效率,但運行速度過快產(chǎn)生的大慣性會導致裝粉車定位不準。將裝粉車運行速度v作為一個輸出變量。為進一步提高裝粉效率,實現(xiàn)一次多送的目標滿足更多工位的生產(chǎn)需求,可根據(jù)每個接料斗內(nèi)料粉高度和高度變化率來決定每個工位接料斗的實際需求量。如圖3(b)所示,將裝粉車倉門的開度d作為另一個輸出變量,根據(jù)每個工位的接料斗實際需求量實現(xiàn)精準裝粉作業(yè)。
高度偏差Δh既與裝粉車的運行速度v相關,也與裝粉車倉門的開度d有關,Δh越大,v和d也相應地增大,變量之間存在耦合關系[14]。利用模糊控制器本身解耦的特點,結合實際制約效率因素的關鍵變量,選取相關性較小高度偏差Δh和位置偏差Δx來共同決定裝粉車行駛的速度v,裝粉車速度等級v的控制采用如圖4(a)所示的模型。選取相關性較大高度偏差Δh和高度偏差變化率Δh/Δt,來決定料倉門的開度d,倉門開度等級d的控制采用如圖4(b)所示的模型。
圖4 控制器模型原理圖
在模糊控制器中,選取粉料高度偏差e1、位置偏差e2和粉料高度偏差變化率ec1作為輸入變量,模糊化后分別用E1、E2和EC1表示。電動機轉速和裝粉車的倉門開度作為輸出語言變量,模糊化后分別用U1和U2表示,設計的模糊控制器結構如圖5所示。
由圖5可知,ke1、kec1、ke2為量化因子,用于將粉料高度偏差e1、位置偏差e2和粉料高度偏差變化率ec1從物理連續(xù)值轉化為模糊控制器輸入變量E1、E2和EC1。ku1和ku2為比例因子,用于將模糊控制器的輸出量U1和U2轉換為實際的輸出值u1和u2[15]。
圖5 模糊控制器結構圖
e1=y1(k)-r1(k),
(1)
e2=y2(k)-r2(k),
(2)
ec1=[e1(k-1)-e1(k)]/T,
(3)
式中:
r1——粉料高度下限值,m;
y1——粉料高度的實際檢測值,m;
e1(k)——k時刻的高度誤差,m;
r2——位置的設定值,m;
y2——位置的實際檢測值,m;
e2(k)——k時刻的位置誤差,m;
e1(k-1)——k-1時刻的高度誤差,m;
T——采樣時間,T=5 s[16]。
根據(jù)米粉生產(chǎn)車間的實際情況,每個工位接料斗深度為1 m,設定接料斗的上限值為0.8 m,下限值為0.1 m,則接料斗的高度偏差的物理論域為e1=[0.1 m,0.8 m],裝粉車的位置偏差物理論域為e2=[0 m,30 m]、高度偏差變化率的物理論域為ec1=[-0.15 m/min,0.15 m/min],將其轉換為整數(shù)論域E1=[0,1,2,3,4]、E2=[0,1,2,3,4]和EC1=[-2,-1,0,1,2],則量化因子為ke1=5、ke2=0.133和kec1=13.3。電動機轉速的物理論域為u1=[0 r/min,1 000 r/min],倉門開度的物理論域為u2=[0 m,0.6 m],將其轉化為整數(shù)論域U1=[0,1,2,3,4,5,6,7,8]、U2=[0,1,2,3,4,5,6],比例因子為ku1=125、ku2=0.1[17]。
語言值的個數(shù)將影響到模糊規(guī)則的復雜程度,結合現(xiàn)場實際情況對輸入變量E1、EC1和E2,輸出變量U1和U2選用的模糊語言變量如表1所示。
表1 模糊語言變量表
在MATLAB中利用FIS Editor控件建立輸入變量和輸出變量的隸屬度函數(shù),采用三角形隸屬度函數(shù)[18],如圖6所示。
圖6 隸屬度函數(shù)
為了提高裝粉的生產(chǎn)效率,根據(jù)實際需求模糊規(guī)則設計的標準:高度偏差越大、位置偏差越遠、高度變化率越快、速度越快、倉門開度越大;高度偏差適中、位置偏差適中、高度變化率為零、速度適中、倉門開度適中;高度偏差越小、位置偏差越近、高度變化率慢、速度越慢、倉門開度越小,建立模糊控制器的控制規(guī)則如表2所示。
表2 模糊控制器的控制規(guī)則
在多輸入多輸出(MIMO)的模糊控制器中,每個輸入均與輸出在模糊規(guī)則表中相對應,而各個模糊規(guī)則之間又存在一定的聯(lián)系,將這種對應的模糊蘊涵關系用Ri(i=1,2,3,…,n)表示[19]。在每個模糊蘊涵關系的互相作用下,經(jīng)運算后,能夠搭建起一個總的模糊蘊涵關系[20]。該系統(tǒng)中兩輸入的模糊控制器對應的模糊蘊涵關系搭建成的總模糊推理規(guī)則為:
O1=[(E1∧E2)°R1]∨[(E1∧E2)°R2]∨…∨[(E1∧E2)°Rn],
(4)
O2=[(E1∧EC1)°R1]∨[(E1∧EC1)°R2]∨…∨[(E1∧EC1)°Rn],
(5)
式中:
O1——模糊控制器的輸出;
E1、E2、En——模糊控制器的輸入變量;
R1、R2、Rn——模糊蘊涵關系;
∧——取交集;
∨——取兩者并集;
°——合成運算符。
在高度偏差Δh與位置偏差Δx之間蘊含的模糊推理規(guī)則為:
M1=[(Δh∧Δx)°R1]∨[(Δh∧Δx)°R2]∨…∨[(Δh∧Δx)°R25]。
(6)
同理,O2在高度偏差Δh與Δh/Δt高度偏差變化率之間蘊含的模糊推理規(guī)則為:
M2=[(Δh∧Δh/Δt)°R1]∨[(Δh∧Δh/Δt)°R2]∨…∨[(Δh∧Δh/Δt]°R25)。
(7)
因此,選擇最為直接的最大隸屬度法對模糊集合進行解模糊處理。如果輸出量模糊集合的隸屬度函數(shù)有多個最大值,在工程中常采用最大值法等來獲取輸出量的清晰值[21]。代入計算Δh=40,Δx=15,Δh/Δx=0,經(jīng)過推理計算可得:
{v=500 r/min(電機轉速)、d=0.3 m(倉門開度)}。
(8)
采用Matlab 2016b中的模糊控制工具可設計輸入隸屬度和輸出隸屬度函數(shù)進行編輯,建立模糊控制規(guī)則,根據(jù)輸入和輸出隸屬度函數(shù)的選取,每個模糊控制器總計共有25條規(guī)則,模糊控制規(guī)則是總結有經(jīng)驗的操作者或專家的控制知識經(jīng)驗,制定出的模糊條件語句的集合,通常簡寫成一個表即模糊控制規(guī)則表。通過Mamdani合成推理方法,采用“if A and B then C”的結構模式[22]。設計窗口如圖7所示。
圖7 模糊控制規(guī)則
由圖8(a)可知,電動機轉速v由當前檢測的高度偏差大小和位置偏差大小共同影響。當檢測到高度偏差和位置偏差增大時,電動機輸出的轉速也隨之增大,呈正相關關系。由圖8(b)可知,當高度偏差和高度偏差變化率增大時,倉門開度隨之增大。綜上,高度偏差對電動機的轉速和倉門的開度都有著直接的影響,驗證了模糊規(guī)則和高度的耦合關系,說明試驗設計的控制器符合預期設計的效果。
圖8 模糊關系曲線圖
建立完控制規(guī)則表后,模糊控制系統(tǒng)建立完成、在模糊控制規(guī)則表中查看模糊控制規(guī)則,輸出結果如圖9所示。由高度偏差和位置偏差直接影響電動機的轉速,高度偏差和高度偏差變化率直接影響倉門開度,通過模糊觀測器能夠清楚地看到,當高度偏差為2時,位置誤差為2,高度變化率為0,電動機轉速為4,倉門開度為3。經(jīng)清晰化處理后,高度偏差為0.4,位置誤差為15,高度變化率為0,電動機轉速為500 r/min,倉門開度為0.3 m。與式(8)的結果一致。因此,驗證了試驗方案的可行性。
圖9 模糊控制觀測器
為了在PLC上實現(xiàn)模糊控制算法,選用博圖V15對S7-1200進行上位機編程[23]。主程序流程圖如圖10所示。主要編寫的程度塊:主程序位于OB1中,采樣程序位于FC1(包括采集和優(yōu)化后各工位的粉料高度值和準粉車的當前位置值),將誤差E1、E2和EC1進行量化、輸出量U1和U2進行比例清晰化的程序塊FB2(背景數(shù)據(jù)塊DB2)和程序FC2,模糊控制器查詢表程序塊位于FB3(背景數(shù)據(jù)塊DB3)和程序FC3,裝粉車速度控制和倉門開度控制的程序FC4[24]。裝粉車的補料程序位于中斷組織塊中,其中FB2、FB3是模糊控制系統(tǒng)的關鍵組成部分。程序采用模塊化設計,最終在主程序OB1塊調用各個模塊[25-26]。
圖10 主程序流程圖
在實驗室搭建完整的控制系統(tǒng)硬件進行邏輯測試,驗證控制程序邏輯可行性,并進行6工位現(xiàn)場試驗和n工位仿真試驗。
(1)6工位現(xiàn)場生產(chǎn)試驗:2022年3月7日,在廣西桂林全州福坪工業(yè)園區(qū)康樂粉業(yè)有限責任公司米粉生產(chǎn)車間現(xiàn)有的6工位生產(chǎn)線進行現(xiàn)場試驗。
(2)n工位仿真試驗:為最大程度發(fā)揮試驗系統(tǒng)的效率,依據(jù)制定的模糊控制規(guī)則,在組態(tài)軟件中按照對應比例設置進行仿真試驗,如圖11所示,計算出該系統(tǒng)能夠滿足的最大工位數(shù)n。
圖11 組態(tài)仿真界面圖
以裝粉的效率和單位小時總產(chǎn)量作為評價指標,并分別按式(9)和式(10)進行計算。其中,現(xiàn)有控制系統(tǒng)為普通的往返裝粉系統(tǒng),單趟只能裝一個工位。
(9)
(10)
式中:
η——裝粉的效率提升,%;
t1——現(xiàn)有控制系統(tǒng)的裝粉時間,s;
t2——試驗控制系統(tǒng)的裝粉時間,s;
P——單位小時總產(chǎn)量提升,%;
P1——試驗控制系統(tǒng)的單位小時裝粉產(chǎn)量,kg;
P2——現(xiàn)有控制系統(tǒng)的單位小時裝粉產(chǎn)量,kg。
(1)6工位現(xiàn)場試驗:由表3可知,試驗控制系統(tǒng)的裝粉效率η比現(xiàn)有控制系統(tǒng)裝粉作業(yè)提升了103.2%,且裝粉車有相當多的空余時間處于停留等待狀態(tài),為后續(xù)增加工位提供條件。在產(chǎn)量方面,經(jīng)現(xiàn)場實際計算各工位的產(chǎn)量,試驗控制系統(tǒng)單位小時內(nèi)的總產(chǎn)量P比現(xiàn)有自動裝粉的提升了31.4%,均勻性也更好。
表3 各工位裝粉所需時間和單位小時裝粉產(chǎn)量對比?
(2)n工位仿真試驗:最大工位的選取原則為記錄1# 工位加滿粉料后,間隔一定時間讀取當前的高度值h,可得出接料斗內(nèi)粉料剩余高度h隨時間t變化的擬合曲線。同時,記錄各工位首次依次對各工位進行裝粉的時間,相同時間內(nèi),系統(tǒng)能連續(xù)滿足的最多工位數(shù)即為試驗系統(tǒng)的最大工位數(shù)n。
裝粉車在攪籠處裝滿粉所需的時間為30 s,裝粉車一次最多可滿足兩個工位空倉補粉作業(yè),接料斗的上限值h1為80 cm,下限值h2為10 cm。首次裝粉按照從近到遠的工位順序進行補粉作業(yè)。由圖12可知,當n為11時,考慮到裝粉車還要回到遠端的大攪籠處補粉,距離較遠的工位粉料高度已低于粉料高度的下限值h2。當裝粉車首次裝粉到3個及以上工位時,能滿足的工位數(shù)更少,也不符合制定控制規(guī)則。
圖12 各工位裝粉所需時間和單工位粉料高度隨時間的變化
綜上,粉料高度h直接影響輸入變量高度偏差,曲線的斜率大小直接影響輸入變量高度變化率,工位數(shù)和輸入變量位置偏差直接相關,時間輸出變量和電動機轉速可由位置偏差Δx與時間t的比值得出。根據(jù)選取的輸入輸出變量和實際的物理論域在前文制定的模糊控制規(guī)則和約束條件下,試驗系統(tǒng)能滿足的最大工位數(shù)n為10,工位個數(shù)提高了4個。10工位單位時間內(nèi)的總產(chǎn)量相比現(xiàn)有的6工位自動化裝粉的提高了117.9%以上,米粉產(chǎn)量和質量都有了大幅度提升。
(1)將高度偏差、高度偏差變化率和位置偏差作為輸出變量,將電動機轉速和倉門開度作為輸出變量,以兩個二維模糊控制器組成一個模糊控制系統(tǒng)模型,解決了高度偏差變量的耦合問題,并進行仿真測試,驗證了模糊控制器的可行性。
(2)搭建了控制硬件系統(tǒng),實現(xiàn)了PLC控制程序設計,并在實驗室對控制程序進行了邏輯驗證。與現(xiàn)有的控制方式相比,采用試驗系統(tǒng)的米粉生產(chǎn)線單位小時內(nèi)的米粉總產(chǎn)量提高了31.4%,裝粉效率提高了103.2%。
(3)對多工位進行了組態(tài)仿真試驗,結果表明,試驗系統(tǒng)最大可滿足10個工位的滿負荷連續(xù)運行,10工位生產(chǎn)線單位小時總產(chǎn)量將比現(xiàn)有的6工位生產(chǎn)線提高117.9% 以上。后續(xù)應進一步應用到稱重和包裝等更多的食品加工環(huán)節(jié)不斷完善整個系統(tǒng)。