邵奇 梁永圖 田中山
1中國石油大學(xué)(北京)
2國家石油天然氣管網(wǎng)集團(tuán)有限公司華南分公司
3國家石油天然氣管網(wǎng)集團(tuán)有限公司財(cái)務(wù)部
隨著長輸管道規(guī)模的不斷發(fā)展壯大及智慧管網(wǎng)建設(shè)理念的持續(xù)演進(jìn)更新,管道新技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用迫在眉睫,我國雖已在油氣儲運(yùn)領(lǐng)域基本掌握了多項(xiàng)核心技術(shù),但在管網(wǎng)精準(zhǔn)調(diào)控和仿真優(yōu)化運(yùn)行等方面依然存在技術(shù)壁壘[1-2],需要進(jìn)一步進(jìn)行科研攻關(guān)。目前國內(nèi)外長距離輸送油氣管道的發(fā)展正步入智能化建設(shè)時(shí)代[3-5],對長輸管道的控制功能和控制水平提出了更高的要求。規(guī)模較大的管道運(yùn)輸企業(yè)通過調(diào)控中心對在役管道進(jìn)行集中自動控制[6],中控調(diào)度負(fù)責(zé)執(zhí)行操作和監(jiān)控,并對管道異常工況進(jìn)行分析和處置,在對突發(fā)異常事故事件進(jìn)行應(yīng)急處置時(shí)要求中控調(diào)度在最短的時(shí)間內(nèi)做出最精準(zhǔn)的判斷,在此基礎(chǔ)上盡可能使壓力波動最小,從而確保管網(wǎng)系統(tǒng)安全高效運(yùn)行。隨著長輸管道自動化技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步,管道運(yùn)行控制模式已經(jīng)從站控到中控并向管網(wǎng)聯(lián)控發(fā)展,但依然存在部分管道企業(yè)的控制邏輯相對落后的問題[7]。某成品油管道自投產(chǎn)以來已運(yùn)行多年,但一直未投用PID(Proportion-Integral-Differential,即比例-積分-微分)控制器進(jìn)行自動控制,壓力發(fā)生波動后調(diào)度員采用根據(jù)人腦記憶和以往經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行應(yīng)急反應(yīng)式控制的調(diào)節(jié)方式在時(shí)間上相對滯后且難免會出錯(cuò)。因此有效的管道控制系統(tǒng)是長輸管道安全高效運(yùn)行的重要保障,可以規(guī)避人為風(fēng)險(xiǎn),減少主觀誤判,實(shí)現(xiàn)本質(zhì)安全,且對縮短應(yīng)急處置時(shí)間、控制企業(yè)搶險(xiǎn)成本、避免環(huán)境污染、最大限度減少經(jīng)濟(jì)損失、提高長輸管道的智能化水平具有十分重要的意義[8]。
管道實(shí)現(xiàn)智能調(diào)控是發(fā)展智慧管網(wǎng)的重要基礎(chǔ)之一,而被廣泛應(yīng)用于長輸管道系統(tǒng)的PID控制技術(shù)可以有效保證管道壓力發(fā)生波動后盡快趨于新穩(wěn)態(tài)。PID控制是一種對設(shè)定值與被調(diào)量二者之間存在的偏差進(jìn)行持續(xù)檢測,使得控制向減小偏差的方向發(fā)展,并且通過負(fù)反饋的結(jié)果差值作為調(diào)節(jié)控制器的輸入量進(jìn)行運(yùn)算,從而不斷修正輸出量的控制策略。對于自動閥門而言,PID控制就是將管道設(shè)定的壓力值與實(shí)際檢測的壓力值之間的偏差作為控制器的輸入量對其進(jìn)行P、I、D運(yùn)算,將控制器的計(jì)算結(jié)果轉(zhuǎn)換為輸出指令去相對精確控制執(zhí)行機(jī)構(gòu),進(jìn)而調(diào)節(jié)閥門的開度,實(shí)現(xiàn)管道壓力達(dá)到期望值的目的。其優(yōu)點(diǎn)是操作方便、結(jié)構(gòu)簡單、魯棒性好、可靠性高、適用范圍廣、對模型依賴少且穩(wěn)態(tài)無靜差,為現(xiàn)場工程設(shè)計(jì)人員所熟悉,所以PID控制作為基本控制方式在工業(yè)過程控制領(lǐng)域中的應(yīng)用最為廣泛[9]。然而目前我國長輸管道系統(tǒng)的調(diào)節(jié)閥只有部分應(yīng)用PID控制器進(jìn)行自動控制且控制效果不佳,大部分依然采用手動控制的調(diào)節(jié)方式,即通過人工調(diào)節(jié)閥門開度進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對運(yùn)行壓力的控制。這種反應(yīng)式調(diào)節(jié)方式基于調(diào)度經(jīng)驗(yàn),控制效果因人而異,既增加勞動強(qiáng)度又容易出現(xiàn)超調(diào)震蕩,與當(dāng)前智慧管網(wǎng)的發(fā)展要求和發(fā)展方向不相匹配,因此開展閥門PID控制技術(shù)在管道領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)研究勢在必行。
目前已有部分學(xué)者取得成果,姜禮斌[10]分析了閥門的水力特性和力學(xué)特性,針對管道閥門的控制過程詳細(xì)說明了PID控制原理與控制方法的實(shí)現(xiàn)過程,以現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)為支撐進(jìn)行限制壓力的PID參數(shù)控制仿真,通過結(jié)果分析總結(jié)了相應(yīng)的閥門關(guān)閉規(guī)律,進(jìn)而闡釋了閥致水擊的控制問題。魏亮[11]通過分析長輸管道PID 控制系統(tǒng)工作原理,結(jié)合PID控制對調(diào)節(jié)閥壓力響應(yīng)、油品泄漏異常工況的識別等方面的影響,對長輸管道系統(tǒng)投用PID后存在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行辨識,并針對不同的風(fēng)險(xiǎn)提出相應(yīng)的防控措施。郝勇[12]結(jié)合油氣管網(wǎng)運(yùn)行中發(fā)現(xiàn)的問題,研究PID控制技術(shù)在長輸成品油管道中的應(yīng)用,利用水力仿真模擬軟件SPS 對前沿PID 調(diào)節(jié)技術(shù)進(jìn)行模擬,依據(jù)個(gè)人在長輸成品油管道調(diào)控的經(jīng)驗(yàn),通過在SPS 軟件中建模、編程開發(fā)出PID 手自動控制無擾切換和無擾自動切泵程序。溫凱等[13]分別通過SPS 軟件和K-Spice 軟件對同一單管泵閥進(jìn)行物理建模,隨后對所建立的模型進(jìn)行PID仿真,經(jīng)分析對比后得出K-Spice 軟件的PID 控制模型仿真過程相比較于SPS軟件更加靈活直觀、更加智能,模擬結(jié)果更為合理的結(jié)論,所做的工作可為K-Spice 軟件后續(xù)在更為復(fù)雜的管網(wǎng)模型仿真控制研究方面提供更多的思路與參考。任亮[14]以某多起伏大落差的山區(qū)成品油管道作為研究對象,通過SPS建模并采用遺傳算法對PID控制參數(shù)進(jìn)行自整定尋優(yōu),將參數(shù)整定結(jié)果應(yīng)用到模型中,通過SPS和MATLAB軟件進(jìn)行仿真模擬,從而驗(yàn)證管道控制邏輯的合理性。林永剛等[15]以阿獨(dú)烏鄯原油管道系統(tǒng)為研究對象,采用工程整定法對調(diào)節(jié)閥PID參數(shù)進(jìn)行重新整定,整定后壓力調(diào)節(jié)時(shí)間有所縮短且震蕩波動較小,實(shí)現(xiàn)了進(jìn)站調(diào)節(jié)閥在應(yīng)急工況發(fā)生時(shí)的快速控制,但該研究僅限于某一特定的PLC 的控制模塊,普適性有待于進(jìn)一步驗(yàn)證。
綜上所述,目前學(xué)者對閥門進(jìn)行PID控制研究時(shí),或未考慮控制器參數(shù)整定問題,或采用的參數(shù)整定方法相對單一且落后。
根據(jù)控制器的輸入偏差修正控制量的閉環(huán)過程即反饋,反饋是自動控制理論的核心思想,反饋控制分為正反饋和負(fù)反饋。其中,修正的控制量使得偏差減少即負(fù)反饋,修正的控制量使得偏差增大即正反饋。正因?yàn)镻ID 控制器是以設(shè)定的期望值SV(Setpoint Variable)與經(jīng)過模數(shù)(A/D,即Analog-Digital)轉(zhuǎn)換后的被調(diào)量的實(shí)測值PV(Process Variable)二者不斷進(jìn)行比較形成的控制偏差作為輸入信號,由控制器處理經(jīng)數(shù)模(D/A,即Digital-Aralog)轉(zhuǎn)換形成的信號傳遞給執(zhí)行元件,理想的控制結(jié)果是實(shí)測值接近設(shè)定值甚至等于設(shè)定值,使得偏差不斷減小甚至趨近于0,所以PID 控制實(shí)際上是一種負(fù)反饋控制。
PID控制律即偏差信號經(jīng)比例、積分、微分運(yùn)算后其線性組合可以構(gòu)成連續(xù)型PID控制器的輸出信號,如公式(1)所示。
式中:t為時(shí)間變量,s;u(t)為PID 控制器的輸出信號;TI為積分時(shí)間常數(shù);TD為微分時(shí)間常數(shù);KP為比例增益或稱比例系數(shù);e(t)為PID 控制器的輸入偏差信號,用以糾偏控制系統(tǒng)的輸出,使其具有輸出跟隨給定變化以及抑制干擾的性質(zhì);dt為時(shí)間微元;de(t)為輸入偏差信號微元;表示輸入偏差變化率。對公式(1)的兩邊進(jìn)行拉氏變換后可得:
整理得到閉環(huán)系統(tǒng)PID 控制器的傳遞函數(shù)(Transfer Function):
式中:KP、KI和KD分別為PID控制器的比例、積分、微分系數(shù);復(fù)變量s為拉普拉斯算子(Laplace Operator);U(s)為輸出信號u(t)的拉普拉斯變換;E(s) 為輸入偏差信號e(t) 的拉普拉斯變換;G(s)表示傳遞函數(shù)。
為便于表示,本文將偏差用e(t)=Δ 進(jìn)行代替,采樣周期為ΔT,若每秒進(jìn)行一次數(shù)據(jù)采集,則ΔT=1 s,此時(shí)將積分項(xiàng)I進(jìn)行離散,,于是公式(1)離散后得出以差分方程形式表示的第n次輸出信號un,如公式(4)所示。
以物質(zhì)為研究對象的化學(xué)領(lǐng)域,可以說無時(shí)無處不與哲學(xué)有關(guān),哲學(xué)理應(yīng)滲透于化學(xué)教學(xué)與科研之中[14]。無機(jī)化學(xué)同樣蘊(yùn)含著豐富深刻的哲學(xué)原理,包括唯物主義物質(zhì)觀與質(zhì)量互變、矛盾論和否定之否定規(guī)律等辯證法思想,需要教師不斷挖掘,并將其滲透于課堂教學(xué)中。
式中:Δi為偏差信號的第i次采樣值。因該式反映出任意采樣時(shí)刻的輸出信號與執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制的閥門的位置關(guān)系,公式(4)表示位置式PID算式。
由公式(4)可得出本次采樣時(shí)刻輸出信號與前次采樣時(shí)刻輸出信號的變化,如公式(5)所示。
因該式反映出前后采樣時(shí)刻的輸出信號變化關(guān)系,公式(5)表示增量式PID 算式。增量式PID算式和位置式PID算式著眼點(diǎn)不同,各有優(yōu)勢,工程上根據(jù)控制系統(tǒng)的實(shí)際需求進(jìn)行選擇。
PID算式中三個(gè)常數(shù)決定了各項(xiàng)對控制系統(tǒng)的影響力。比例控制是最基本的控制作用,而積分控制和微分控制可起到增強(qiáng)比例控制作用。其中,微分控制對測量信號的要求較高,若采樣時(shí)信號被干擾,微分由于對噪聲過于敏感會產(chǎn)生很多意想不到的控制動作,引發(fā)不可預(yù)計(jì)的嚴(yán)重后果。因此為避免不必要的麻煩,工業(yè)上慎用微分控制,尤其對于長輸管道系統(tǒng)而言,因其屬于大時(shí)滯系統(tǒng)具有延遲滯后的特性,通常不用微分進(jìn)行控制。在工程實(shí)踐中,比例-積分(PI)控制則是最常見的控制組合。
圖1 為調(diào)節(jié)閥PID 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。在長輸管道系統(tǒng)中,當(dāng)對調(diào)節(jié)閥進(jìn)行PID控制時(shí),控制器的輸入偏差信號為設(shè)定壓力值與實(shí)際實(shí)時(shí)測量得到壓力值的偏差,經(jīng)PID控制器運(yùn)算后,將輸出的閥位控制信號作用在閥門配套的執(zhí)行機(jī)構(gòu)上,即給執(zhí)行機(jī)構(gòu)發(fā)布閥門開度設(shè)置量的控制指令,通過執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制閥桿的位移,進(jìn)而改變閥體的流通截面積,達(dá)到調(diào)節(jié)閥門開度的目的,實(shí)現(xiàn)對長輸管道系統(tǒng)進(jìn)出站及其他被控點(diǎn)壓力的平穩(wěn)控制。
圖1 調(diào)節(jié)閥PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of PID control system for regulating valve
PID控制器參數(shù)整定即在控制系統(tǒng)中采用恰當(dāng)方法對KP、TI、TD三個(gè)關(guān)聯(lián)參數(shù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整以確定最優(yōu)的PID控制參數(shù),即用連續(xù)果斷的控制動作使得系統(tǒng)響應(yīng)達(dá)到穩(wěn)定時(shí)所耗費(fèi)的時(shí)間最短,同時(shí)使得超調(diào)量最小。傳統(tǒng)的控制理論中控制器參數(shù)整定的方法通常有兩種[16]:理論計(jì)算整定法,包括時(shí)域分析法、頻率頻域特性分析法、根軌跡法等,屬于經(jīng)典控制方法;工程整定法,包括經(jīng)驗(yàn)試湊法、動態(tài)特性參數(shù)法、穩(wěn)定邊界法或臨界比例度法、響應(yīng)曲線法、衰減震蕩法等,屬于人工離線的整定方法,給PID 的參數(shù)選擇提供了一定的參考。傳統(tǒng)控制理論制定控制算法和控制策略基于被控系統(tǒng)嚴(yán)密的數(shù)學(xué)推理并需建立精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,通過實(shí)驗(yàn)法或機(jī)理法建立的模型越精確,得到的控制效果越理想。然而工程實(shí)踐中受多方面復(fù)雜因素的影響,缺乏有效的針對不穩(wěn)定系統(tǒng)的建模手段,很難將所研究問題通過數(shù)學(xué)推理抽象出非常精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型,通過在線調(diào)整PID參數(shù)從而使其能夠滿足實(shí)時(shí)控制的要求,智能PID控制方法應(yīng)運(yùn)而生得到諸多學(xué)者的關(guān)注。
智能PID控制是將人工智能技術(shù)或其他先進(jìn)算法和傳統(tǒng)的PID控制器相結(jié)合組成多種形式的智能PID控制器,同時(shí)具備上述二者的基本特性,具有自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的功能。常見的有專家智能自整定PID 控制器、模糊PID 控制(Fuzzy PID Control)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制等,另外還有不少新興智能算法也在探索和PID控制器的結(jié)合,如基于蟻群算法的PID 控制、基于遺傳算法的PID 控制等。由于操作人員以及專家的經(jīng)驗(yàn)難以非常精準(zhǔn)描述,控制過程中各種信號量和評價(jià)指標(biāo)不易被量化表示,模糊PID 控制顯示出了無可比擬的優(yōu)勢[17]。模糊PID 控制基于語言型控制規(guī)則,融合了PID 控制和模糊控制的優(yōu)點(diǎn),是一種根據(jù)業(yè)界行業(yè)相關(guān)專家和學(xué)者對問題處理方法的認(rèn)知和對問題解決途徑的理解,并結(jié)合現(xiàn)場操作人員控制經(jīng)驗(yàn)?zāi)M人的思維方式而整合的知識庫對受控對象進(jìn)行智能控制的方法,當(dāng)輸入量發(fā)生變化時(shí)調(diào)整控制量的輸出。模糊PID控制在設(shè)計(jì)時(shí)無需對被控對象建立極為精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型,只要制定的模糊規(guī)則合理即可。模糊PID控制以其設(shè)計(jì)簡單便于應(yīng)用的特點(diǎn)使得機(jī)理與策略更容易被人們理解和接受,具有較好的魯棒性和穩(wěn)定性,在長輸管道系統(tǒng)中的應(yīng)用前景十分廣闊。
圖2 調(diào)節(jié)閥模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of fuzzy PID control system for regulating valves
為了進(jìn)一步驗(yàn)證智能控制算法的有效性和優(yōu)越性,本文將模糊PID 控制器與常規(guī)PID 控制器引入長輸管道調(diào)節(jié)閥壓力控制系統(tǒng),建立控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,通過MATLAB/Simulink環(huán)境進(jìn)行仿真,對比分析受到壓力擾動后調(diào)節(jié)閥響應(yīng)的控制效果。
如圖2所示,調(diào)節(jié)閥壓力控制系統(tǒng)主要由控制器、電液/電動執(zhí)行機(jī)構(gòu)、閥桿、閥體、壓力變送器等組成。在該控制系統(tǒng)中,壓力控制的傳輸模型可以近似看作一個(gè)二階慣性純滯后環(huán)節(jié),其傳遞函數(shù)可表示為:
式中:K是系統(tǒng)的總增益系數(shù);系數(shù)a、b、c表示慣性時(shí)間常量;τ代表系統(tǒng)的純滯后時(shí)間常數(shù);exp 代表以自然常數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù);G(s)表示傳遞函數(shù)。通過MATLAB 系統(tǒng)辨識工具箱(System Identification Toolbox)獲取被控對象的傳遞函數(shù)并根據(jù)實(shí)際運(yùn)行工況及相關(guān)參考文獻(xiàn)[18-21],可取傳遞函數(shù)為:
由此,在未加入PID 控制器仿真模型中(圖3),先設(shè)定好系統(tǒng)的階躍信號和延時(shí)環(huán)節(jié)等參數(shù),為后續(xù)仿真加入優(yōu)化的壓力系統(tǒng)做前期準(zhǔn)備。
圖3 未加入PID控制器仿真模型Fig.3 Simulation model without PID controller
為了增強(qiáng)調(diào)節(jié)閥壓力控制系統(tǒng)的性能,在模型中加入常規(guī)PID控制,如圖4所示。
圖4 常規(guī)PID控制器仿真模型Fig.4 Simulation model of conventional PID controller
加入PID 控制后,設(shè)置階躍信號輸入值為2,根據(jù)PID中比例、積分、微分環(huán)節(jié)的調(diào)節(jié)規(guī)律,調(diào)整各個(gè)參數(shù),經(jīng)MATLAB/Simulink仿真,得到加入常規(guī)PID 的調(diào)節(jié)閥壓力控制系統(tǒng)階躍響應(yīng)波形圖,如圖5所示。
圖5 常規(guī)PID控制器仿真波形Fig.5 Simulation waveform of conventional PID controller
由圖5 可知,加入PID 控制后,控制系統(tǒng)輸出信號在11s左右基本趨于穩(wěn)定狀態(tài),但系統(tǒng)在穩(wěn)定之前,輸出信號超調(diào)較大且有小幅震蕩,為使控制系統(tǒng)更快速穩(wěn)定,引入了模糊PID控制方式研究壓力控制系統(tǒng)。
為便于對比分析,在圖4基礎(chǔ)上加入模糊控制模塊構(gòu)建模糊PID控制器仿真模型,如圖6所示。
圖6 模糊PID控制器仿真模型Fig.6 Simulation model of fuzzy PID controller
模糊集合的特征函數(shù)稱為隸屬度函數(shù),可以在[0,1]區(qū)間內(nèi)連續(xù)取值。隸屬度函數(shù)是對模糊概念的定量描述,運(yùn)用模糊集合理論解決實(shí)際問題的基礎(chǔ)是確定合適的隸屬度函數(shù),通常根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或統(tǒng)計(jì)進(jìn)行確定,也可由專家等權(quán)威人士給出。調(diào)節(jié)閥壓力控制系統(tǒng)是一個(gè)兩輸入、兩輸出的系統(tǒng),其輸入為偏差模糊量E和偏差變化率模糊量EC,輸出為參數(shù)ΔKp、ΔKi。設(shè)置偏差模糊量E的論域?yàn)閇-3,3],偏差變化率模糊量EC的論域?yàn)閇-3,3],輸出參數(shù)的論域?yàn)閇-3,3],各變量均選用抗干擾三角形隸屬度函數(shù)(trimf型)。
模糊控制規(guī)則是對人的思維分析決策過程采用定性的模糊語言進(jìn)行描述的方式,作為所設(shè)計(jì)模糊控制器的重要組成元素,制定模糊控制規(guī)則是實(shí)現(xiàn)模糊控制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。結(jié)合中控調(diào)度的運(yùn)行控制操作經(jīng)驗(yàn)并融入行業(yè)專家知識庫建立了調(diào)節(jié)閥壓力調(diào)節(jié)的模糊控制規(guī)則。
將偏差E和偏差變化量EC以及控制量劃分為3個(gè)模糊子集{負(fù)(N),零(Z),正(P)},模糊控制規(guī)則如表1和表2所示。
表1 ΔKp 模糊規(guī)則Tab.1 ΔKp fuzzy rule
表2 ΔKi 模糊規(guī)則Tab.2 ΔKi fuzzy rule
根據(jù)隸屬度函數(shù)及模糊控制規(guī)則,結(jié)合模糊PID 控制的基本原理使用MATLAB/Simulink 仿真,得到模糊PID 控制系統(tǒng)的階躍響應(yīng)波形,如圖7所示。
圖7 模糊PID控制器仿真波形Fig.7 Simulation waveform of fuzzy PID controller
與圖5 相比,系統(tǒng)控制性能得到了很大改善,仿真結(jié)果表明:模糊PID 控制較常規(guī)PID 控制縮短了過渡時(shí)間,加快了響應(yīng)速度,降低了超調(diào)量,提高了抗干擾能力。
通過以上研究可知,PID調(diào)節(jié)控制技術(shù)在長輸管道上應(yīng)用較早,但目前學(xué)者對管道系統(tǒng)的PID參數(shù)整定研究相對較少且采用的整定方法有限。本文對調(diào)節(jié)閥PID控制系統(tǒng)進(jìn)行了較深層次研究,在建立傳遞函數(shù)模型的基礎(chǔ)上引入了模糊控制理論,并對長輸管道調(diào)節(jié)閥模糊PID控制器應(yīng)用數(shù)學(xué)計(jì)算軟件MATLAB進(jìn)行了仿真模擬,仿真結(jié)果表明將模糊控制理論應(yīng)用到長輸管道調(diào)節(jié)閥的壓力調(diào)節(jié)中效果顯著,為今后長輸管道壓力調(diào)節(jié)控制的系統(tǒng)優(yōu)化和工程實(shí)踐提供了理論指導(dǎo)和可靠依據(jù)。
筆者認(rèn)為若能將更多的智能算法應(yīng)用到PID參數(shù)整定中將有效減少超調(diào)和震蕩,特別是將專家智能自整定PID 控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制、模糊PID控制等智能調(diào)節(jié)技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜山區(qū)液體管道的運(yùn)行控制,作為控制嚴(yán)重水擊事故發(fā)生的輔助調(diào)節(jié)手段,從而更好地保證管道的安全運(yùn)行,可作為今后研究的重要方向。