楊 亮,秦洪浪

(陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,陜西 咸陽 712000)

在工業(yè)生產(chǎn)過程中,溫度控制效果關(guān)系到產(chǎn)品質(zhì)量以及安全。因此在鋼鐵冶煉、石油萃取的生產(chǎn)過程中,選用先進(jìn)的溫控算法的使用是十分必要的。隨著工業(yè)化進(jìn)程的加快,電加熱方式逐漸取代傳統(tǒng)方式成為工業(yè)溫控的首選。電加熱爐具有高效、清潔以及熱效能高等優(yōu)勢(shì)。但因?yàn)殡娂訜釥t的爐溫控制具有非線性、時(shí)滯性大、復(fù)雜等特點(diǎn),往往會(huì)導(dǎo)致溫度控制系統(tǒng)的反饋不及時(shí),從而成為影響工業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量,使得產(chǎn)品質(zhì)量出現(xiàn)重要問題。在工業(yè)生產(chǎn)控制對(duì)象日益復(fù)雜的背景下,提升傳統(tǒng)電熱爐PID控制器控制能力以及控制精度是研究的重要方向。本文主要以SXF-4-10電加熱爐作為研究對(duì)象,建立起改進(jìn)PID控制算法模型以提升電加熱爐爐溫控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度以及抗干擾能力。

1 傳統(tǒng)PID電加熱爐爐溫控制系統(tǒng)原理分析

簡(jiǎn)單來說,傳統(tǒng)PID電加熱爐爐溫控制系統(tǒng)(見圖1)主要通過比較設(shè)定值以及實(shí)際輸出值的差異,然后將比較結(jié)果進(jìn)行比例、微分以及積分處理,得出電加熱爐控制方法[1]。其中處理時(shí)的系數(shù)選擇直接關(guān)系到電加熱爐溫度控制系統(tǒng)的好壞。

圖1 傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)原理圖

圖1中的r(t)為電加熱爐溫度系統(tǒng)設(shè)定值,e(t)為實(shí)際值與設(shè)定值的偏差,P、I、D為傳統(tǒng)PID系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的系數(shù),分別對(duì)應(yīng)比例環(huán)節(jié)、積分環(huán)節(jié)以及微分環(huán)節(jié)。

比例環(huán)節(jié)的基本原理就是通過對(duì)誤差信號(hào)進(jìn)行放大,從而提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。在出現(xiàn)系統(tǒng)誤差時(shí),通過調(diào)節(jié)比例環(huán)節(jié)來調(diào)節(jié)信號(hào)的放大率,降低系統(tǒng)的誤差。比例環(huán)節(jié)的優(yōu)勢(shì)是可以在系統(tǒng)發(fā)生偏差后立刻反饋到被控目標(biāo)[2]。在電熱爐溫度控制的初期階段,采用大比例系數(shù)可以加快系統(tǒng)的跟蹤速度,但也容易引起系統(tǒng)的不穩(wěn)定,因此,在整個(gè)控制過程初始階段采用比例系數(shù)較小,中后期比例系數(shù)較大,以確保電加熱爐溫度系統(tǒng)的快速反應(yīng)[3]。

積分環(huán)節(jié)是用來解決穩(wěn)定狀態(tài)誤差的。如果系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)操作中出現(xiàn)錯(cuò)誤,則積分環(huán)節(jié)發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。積分環(huán)節(jié)的控制效果和積分系數(shù)有很大關(guān)系。積分作用越大,則會(huì)引起系統(tǒng)的超調(diào)或不穩(wěn)定,從而降低系統(tǒng)的速度和動(dòng)態(tài)性能。

微分環(huán)節(jié)與溫控系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性有很大的關(guān)系,這一環(huán)節(jié)主要可以根據(jù)以往的誤差值預(yù)測(cè)電熱爐溫控系統(tǒng)的未來發(fā)展趨勢(shì),便于系統(tǒng)在偏差發(fā)生前做出相應(yīng)的調(diào)整,從而減少系統(tǒng)的超調(diào)量,提高系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)控制能力[4]。

2 傳統(tǒng)PID電熱爐爐溫控制局限性分析

PID控制器在溫度精度控制要求較低的情況下應(yīng)用廣泛,但是它也存在著一定的缺點(diǎn)。在一些時(shí)滯性較大、慣性較強(qiáng)的對(duì)象控制中效果并不理想[5]。具體局限性分析如下。

1)誤差參數(shù)調(diào)整困難

由于在實(shí)際運(yùn)行中,電加熱爐溫度控制系統(tǒng)的輸入常常是非連續(xù)的,所以把控制器的輸出值與預(yù)先設(shè)置值進(jìn)行對(duì)比得出誤差的方式存在較大的偏差,還會(huì)引起系統(tǒng)的超調(diào)[6]。在實(shí)際生產(chǎn)中, PID控制器的參數(shù)調(diào)整常常是因情況而異的,因此其參數(shù)設(shè)定較為費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

2)微分信號(hào)獲取困難

在傳統(tǒng)PID爐溫控制系統(tǒng)下,無論是采用何種方式對(duì)微分信號(hào)進(jìn)行獲取,都會(huì)在獲取時(shí)對(duì)噪聲信號(hào)采取同步放大的方式,放大的手段雖然能夠增強(qiáng)信號(hào)的清晰度,但也會(huì)一定程度上造成微分信號(hào)的失真,影響爐溫控制的實(shí)際效果[7]。

3)積分加權(quán)組合方式存在潛在風(fēng)險(xiǎn)

傳統(tǒng)PID的積分環(huán)節(jié)以抵消誤差為目的,但在積分過程中容易產(chǎn)生負(fù)面影響以及安全隱患[8]。采取簡(jiǎn)單加權(quán)方式對(duì)環(huán)節(jié)進(jìn)行組合不能夠保證控制系統(tǒng)的精確性,甚至還會(huì)產(chǎn)生潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。

3 改進(jìn)PID電加熱爐爐溫控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)硬件選擇

以SXF-4-10電加熱爐作為研究對(duì)象,配套硬件設(shè)施包括三相調(diào)壓模塊、溫度變送器、CPU315-2DP控制器、WinCC軟件等。

利用PT100熱電阻器對(duì)電加熱爐溫進(jìn)行檢測(cè),電加熱爐加熱裝置選擇三相調(diào)壓模塊,方便電熱阻將接收到的爐溫溫度信號(hào)傳輸給溫度變送器。將溫度變送器與PROFIBUS-PA總線掛接,完成電加熱爐現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量信號(hào)到控制器的傳送[9]?？刂葡到y(tǒng)完成對(duì)信號(hào)的處理后,經(jīng)由分布式I/O模塊進(jìn)行輸出,采用4～20 mA電流信號(hào)輸出電壓,控制加熱器對(duì)電加熱爐進(jìn)行加熱,控制加熱爐的溫度,全程采用WinCC軟件進(jìn)行上位機(jī)監(jiān)控[10]。

3.2 電加熱爐爐溫控制系統(tǒng)

電加熱爐的爐溫控制系統(tǒng)由硬件設(shè)施、可控硅調(diào)壓器以及基于改進(jìn)蟻群算法的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器組成,如圖2所示。

圖2 電加熱爐爐溫控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

在整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,由改進(jìn)蟻群算法對(duì)于PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)節(jié),根據(jù)輸入信號(hào)的偏差量進(jìn)行計(jì)算,借助可控硅調(diào)壓器對(duì)輸出量進(jìn)行傳送,通過電流完成溫度控制。

3.3 改進(jìn)PID控制算法

3.3.1 改進(jìn)蟻群算法

蟻群算法顧名思義,是一種以模擬螞蟻覓食行為的算法,螞蟻通常利用嗅覺信號(hào)素來尋找食物。在蟻群算法中,螞蟻在求解空間內(nèi)行走的每個(gè)路徑都是唯一的可行解,當(dāng)路徑較短時(shí),螞蟻會(huì)釋放出更多的信息素來引導(dǎo)后續(xù)蟻群的行為[11]。最后,在信息素的作用下,所有的螞蟻都會(huì)被吸引到特定的路線上,而這條路線就是空間的最優(yōu)解決方案。

免疫算法是一種模擬生物系統(tǒng)的仿生算法,具有極強(qiáng)的記憶性以及自我調(diào)節(jié)功能。雖然蟻群算法最終會(huì)得到空間的最優(yōu)解,但在搜索的后期可能出現(xiàn)早熟的現(xiàn)象,因?yàn)樾畔⑺氐膿]發(fā)而導(dǎo)致空間解得到時(shí)間較長(zhǎng)[12]。將免疫算法因素到蟻群算法中加以改進(jìn),能夠提升蟻群的多樣性以及適應(yīng)度,從而解決信息素分布的問題,增強(qiáng)算法整體的收斂速度。改進(jìn)蟻群算法流程如圖3所示。

圖3 改進(jìn)蟻群算法流程圖

3.3.2 改進(jìn)PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

在改進(jìn)蟻群算基礎(chǔ)上,基于免疫算法的抗體濃度調(diào)整機(jī)制對(duì)初始化信息素分配的規(guī)則進(jìn)行了修改,采用新的蟻群優(yōu)化方法來改進(jìn)PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。蟻群由起始點(diǎn)開始搜索,并按照初始信息素的不同,隨機(jī)選取不同的結(jié)點(diǎn),相當(dāng)于在大量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的集合中,每個(gè)螞蟻選取一個(gè)權(quán)重,從而構(gòu)成一套權(quán)重集[13]。在螞蟻運(yùn)動(dòng)過程中,下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的選取是獨(dú)立的,并依據(jù)各節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)傳遞規(guī)律和信息素?cái)?shù)量來進(jìn)行選擇。在到達(dá)目標(biāo)后,通過調(diào)整各結(jié)點(diǎn)的信息素?cái)?shù)量,然后反復(fù)進(jìn)行以上步驟,直至達(dá)到一定的迭代數(shù)或演化趨勢(shì)不明顯結(jié)束。

改進(jìn)PID電加熱爐溫度控制算法流程如下:

(1)參數(shù)初始化,按照信息素分配方式啟動(dòng)蟻群。

(2)蟻群按照規(guī)則進(jìn)行搜索,得到最優(yōu)解。

(3)借助免疫算法抗體濃度調(diào)節(jié)對(duì)最優(yōu)解進(jìn)行處理,得到解集。

(4)對(duì)信息素規(guī)則進(jìn)行更新,獲取新路徑,并重復(fù)流程(1)～流程(3),得到最大迭代數(shù)。

(5)確定改進(jìn)PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)算法,采樣計(jì)算出P、I、D系數(shù)值,并運(yùn)行電加熱爐溫度控制系統(tǒng)。

(6)借助改進(jìn)算法進(jìn)行電熱爐溫度控制系統(tǒng)學(xué)習(xí),自適應(yīng)參數(shù)調(diào)節(jié)[14]。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

選取Matlab平臺(tái),借助Simulink進(jìn)行仿真模型搭建,對(duì)改進(jìn)后的PID算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng)PID算法下的電加熱爐爐溫控制系統(tǒng)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。預(yù)先設(shè)定電加熱爐的目標(biāo)溫度為600 ℃,溫差的基本論域取[-20,20],溫差變化率基本論域取[-1,1],改進(jìn)PID溫度控制系統(tǒng)的參數(shù)初始值由Ziegler-nichols方法進(jìn)行確定,其中Kp為0.352,KI為98,KD為25。根據(jù)參數(shù)設(shè)定值進(jìn)行仿真測(cè)試,并得到仿真曲線,結(jié)果如圖4所示。

圖4 電加熱爐溫度控制曲線對(duì)比

根據(jù)圖4的仿真結(jié)果可知,改進(jìn)蟻群算法PID優(yōu)化后的電加熱爐溫度控制系統(tǒng)到達(dá)穩(wěn)定的時(shí)間明顯的短于傳統(tǒng)PID,且具有更小的超調(diào)量,能夠更好的控制電熱爐溫度,改善電加熱爐溫度控制系統(tǒng)的性能,縮短系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間[15]。這一結(jié)果進(jìn)一步說明了改進(jìn)后PID電加熱爐溫度控制系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)。

5 結(jié) 語

電加熱爐是工業(yè)生產(chǎn)中的常用設(shè)備,多使用傳統(tǒng)PID模型實(shí)現(xiàn)溫度控制。雖然PID控制器的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、便于操作,但因?yàn)槠淇刂颇芰σ约熬珳?zhǔn)度不足難以應(yīng)對(duì)日漸復(fù)雜的生產(chǎn)工藝。本文對(duì)現(xiàn)有的蟻群算法加以改進(jìn),建立了一種基于改進(jìn)PID的電加熱爐爐溫控制系統(tǒng),并通過Matlab系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了這一改進(jìn)方法的優(yōu)越性。這一系統(tǒng)能夠削弱電加熱爐溫度控制的時(shí)滯性難題,縮短系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間,改善電加熱爐的溫控效果,在工業(yè)生產(chǎn)中具有極強(qiáng)的推廣價(jià)值。