中图分类号:TP 273.4 文献标志码:A 文章编号:1006-7167(2017)05-0139-05

0 引 言

以多变量、强耦合、非线性为特点的复杂工业过程解耦控制,一直是控制理论与控制工程领域的研究热点和前沿^[1]。在日益复杂的被控对象(过程)面前,传统的基于精确模型的解耦控制系统设计理论受到了严峻挑战^[2]。而智能解耦控制与传统解耦控制相比,具有不需要建立被控对象精确的数学模型等优点,更适用于工业现场的实时控制,因此智能解耦控制在工业过程控制得到了越来越广泛应用。

目前,电气学院的A3000实验设备只能进行一些常规过程控制系统(如单闭环PID控制、串级控制等)的实验,无法开展智能解耦控制实践教学和相关科学研究工作。因此,在A3000装置上开发了智能解耦控制系统,这对完善我院的工业智能控制实验室建设具有重大的意义与必要性。

1 耦合系统构成

设计的智能解耦控制系统以我院现有的A3000过程控制实验装置上的水管压力和流量为耦合对象,控制流程如图1所示。原有系统设置有压力、流量单回路控制系统,当两个控制系统同时投运时,压力p₁用调节阀PV101控制,流量q用变频器FH101控制。

由于在同一个装置上,设置了两个控制系统,出现了关联耦合现象。如果直接采用常规PID控制而不进行解藕,则会在参数受到扰动(例如改变设定值、有干扰信号等)均会使压力、流量相互影响、大幅波动,实际运行时压力、流量经常在大于设定值±10%的大范围波动(而工艺一般要求控制在设定值±2%左右),无法满足控制要求。

要获得满意的控制效果,必须对压力-流量系统进行解耦,针对压力、流量耦合系统数学模型及传递函数难以精确获得的问题,采用模糊解耦方法可以使对象模型不确定的耦合系统实现解耦控制^[3],而且这种方法设计、计算比较简单,易于实现 ( 在工业控制普遍采用的PLC上即可实现 )。

2 模糊解耦补偿控制原理

压力-流量模糊解耦控制系统由A3000上的压力变送器PT101、电磁流量计FT101、变频器FH101、电动调节阀FV101、压力调节器PC101、流量调节器FC101和模糊解耦控制器(调节器和模糊解耦控制器用西门子S7-300 PLC来实现)等组成。

模糊解藕算法的实质是通过模糊规则在原始控制结果的基础上增加一个合适的补偿量,从而最大程度消除多个控制变量之间的耦合作用,实现压力只受调节阀控制,流量只受变频器控制的目的^[4]。方法是在原有单回路PID控制的基础上,采用模糊解耦补偿控制器对PID控制得到的调节阀和变频器输出控制增量U₁、U₂进行补偿、修正,得到调节阀和变频器补偿值V₁、V₂。解耦补偿后的实际控制输出分别为:H₁=U₁+V₁、H₂=U₂+V₂,H₁送调节阀,H₂送变频器,控制原理如图2所示。

本系统重点和难点是模糊解耦补偿控制器,在此采用两输入两输出结构形式的二维模糊控制器来表示模糊解耦补偿控制器,最终达到控制目的。整个控制系统原理如下:

2.1 压力、流量首先进行单回路PID控制

压力变送器、电磁流量计的输入信号分别送至PLC的AI0、AI1,PID0、PID1直接调用FB41功能块^[5]实现,PID0和PID1的输出U₁、U₂再送到模糊解耦补偿控制器中进行解耦补偿运算。

2.2 模糊解耦补偿控制器的设计

根据过程控制实验对该压力、流量控制系统的现场操作经验,采用模糊控制方法构建模糊解耦补偿控制器。以U₁、U₂为二维模糊解耦补偿控制器的输入量,输出量为补偿量V₁、V₂。模糊解耦补偿控制器的基本结构包括模糊化、模糊解耦规则库、模糊推理、解模糊化等部分^[6]。

(1) 模糊化。PID控制得到的U₁和U₂首先进行尺度变换和论域变换(量化),U₁、U₂的变化范围均取[0,100%],论域均取为{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}。按照耦合模糊模型确定补偿量的论域及隶属度,补偿量V₁、V₂的变化范围取[-40,40%],论域均取为{5,4,3,2,l,0,-1,-2,-3,-4,-5}。则尺度变换因子k₁=k₂=u/n=100/4=25,k₃=k₄=v/n=40/5=8,k₁、k₂、k₃、k₄的值对系统性能有较大影响,如果不合适调试时在线调整。尺度变换式为:

U1*(k)=k1×U1(k), U2*(k)=k2×U2(k)

然后用均匀量化法将 U1*变换到离散论域x₀∈[-6,+6], U2*变换到y₀∈[-6,+6]。最后将经过尺度变换和论域变换的输入量x₀、y₀进行模糊化处理,常用的模糊化方法有单点模糊集合和非单点型模糊集合,在此采用单点模糊集合方法,该模糊集合分别用A'和B'表示,则有:当x=x₀时,μ_A'(x)=1,当x≠x₀时,μ_A'(x)=0;当y=y₀时,μ_B'(y)=1,当y≠y₀时,μ_B'(y)=0。

(2) 确定输入、输出语言变量的空间分割和隶属度函数。根据被控参数波动对控制精度的要求,U₁、U₂的语言变量x、y均分割为7个模糊语言,分别为负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(0)、正小(PS)、正中(PM),正大(PB)。将补偿量V₁、V₂的语言变量z、w分割为7个模糊语言,分别为:大增(IB),中增(IM ),小增(IS),不增(0),小减(SS),中减(SM),大减(SB)。每个模糊语言对应一个模糊集合,用数值表示的语言变量x、y、z、w在其离散论域上各元素的隶属度^[7]分别如表1和表2所示。

(3) 确定模糊解耦补偿规则。压力、流量的耦合性问题通过模糊解耦补偿规则体现,模糊解耦规则是模糊解耦控制器的核心,它基于模糊概念,将过程控制实验的实际操作经验加以总结和描述^[6],可得采用IF-THEN形式的模糊解耦补偿规则R_i和J_j,它们分别最多总共有49条,因为x、y的模糊分割数均为7。R_i依次为“R₁:如果x是NB and y是NB,则z是0;…;R₄₉:如果x是PB and y是PB,则z是0”。 J_j依次为“J₁:如果x是NB and y是NB,则w是0;…;J₄₉:如果x是PB and y是PB,则w是0”。如某条规则:IF U₁=PB and U₂=NB THEN V₁=SB V₂=IB,则表示当压力U₁=PB(很大),流量U₂=NB(很小)时,要在U₁的基础上增加一个V₁=SB(大减),在U₂的基础上增加一个V₂=IB(大增),因为压力p₁的升高,2#泵前后压差减小,当其开度未变时,流量q却减小了,因此,压力调节阀开度应该相应减小,而变频器开度应该相应增加。

如果x、y、z的语言变量值分别用A_i、B_i和C_i表示,则第i条规则“如果x是A_i and y是B_i,则z是C_i”的模糊蕴含关系R_i定义为^[8]:

Ri=(AiandBi)→Ci, i=1,2,…,7

如果w的语言变量值用D_i表示,则第j条规则“如果x是A_j and y是B_j,则w是D_j”的模糊补偿蕴含关系J_j定义为:

Jj=(AjandBj)→Dj, j=1,2,…,7

则所有规则的总模糊补偿蕴含关系分别为R和J。

(4) 确定模糊补偿查询表。基于上述模糊补偿规则进行模糊推理,and运算采用求交,合成运算采用最大-最小合成,模糊补偿蕴含“→”用求交,所有规则的输出用取并的方法得到总的输出,从而得到补偿量的模糊集合分别为^[9]:

求出某个输入组合x₀、y₀时的模糊补偿集合C'、D'后,再分别进行清晰化计算(用最大隶属度法)^[10],将模糊补偿量C'、D'分别变换为清晰量Z₀、W₀。按上述方法,得到各种输入组合下对应的补偿量,形成表3所示的模糊解耦补偿查询表。

(5) 模糊补偿查询表的在线查询、实时修正。将模糊查询表3中的x₀、y₀信号作为离线模糊解耦查询表的输入,通过在线查询预先存入PLC的查询表即可得补偿量的模糊值Z₀、W₀,最后经解模糊化得到补偿量V₁、V₂(用线性变换V₁=k₃×Z₀,V₂=k₄×W₀)。

2.3 最终输出处理

用加法功能块ADD计算H₁=U₁+V₁、H₂=U₂+V₂,再用量程转换功能块将H₁、H₂转换为0~27 648的数字量。最后由PLC的AO0、AO1通道将数字量0~27 648转换为4~20 mA信号分别送至调节阀和变频器,进而分别控制压力和流量。

3 系统实现与运行

用西门子编程软件Step7完成系统应用程序编写后,用组态王设计监控界面,包括控制流程图、调节阀、变频器调节画面以及压力、流量、变频器频率、调节阀开度及趋势曲线的显示等。西门子MM420变频器设置为4~20 mA工作方式(参数设置为:P0010=0、P0700=2、P1000=2)^[11],压力-调节阀控制回路的PID0为反作用(P值为正),流量-变频器控制回路的PID1为正作用(P值为负)。

首先系统置于手动,手动将电动调节阀的开度设

为60%,变频器频率设为60%(30 Hz),直到系统平衡。系统稳定一段时间后,将系统平衡时的压力、流量值作为设定值,这时压力设定值为27%(即40.5 kPa,满量程150 kPa)、流量设定值设为20%(0.6 m³/h,满量程3 m³/h),并根据过程控制压力、流量单回路实验经验设置好两个单回路PID的初始PID参数,PID1参数设为:P=-3,I=160 000,D=0;PID2参数设为:P=2,I=150 000,D=0,然后将系统切换到自动运行(投入模糊解耦控制)。经调试,当PID1的参数为:P=-2,I=150 000,D=0;PID2的参数:P=3,I=180 000,D=0时,约在第12 min压力、流量测量值就可稳定运行在设定值范围, 约93%采样点控制精度在±2%以内,控制效果良好。为测试解耦效果,约在第18 min 17 s做设定值扰动实验,如图3所示。首先改变压力设定值(由27% 变为30%),从图3曲线可看出,系统快速响应,压力迅速上升且无超调量,并约在30 s内重新稳定在新的设定值范围内,控制精度能达到±2%范围内,而流量仅在压力设定值改变的瞬间有较小波动便迅速稳定下来,可见流量受压力控制回路影响很小,几乎没有很明显变化。系统重新稳定后,改变流量设定值(由20%变为22.5%),从图3曲线可看出,流量迅速上升超调量很小,并约在15 s内迅速达到并稳定在新的设定值范围,而压力几乎始终未受流量控制回路的影响,始终保持在设定值范围内稳定运行。

而采用常规PID方法的原有系统对该压力、流量控制时的运行曲线如图4所示,系统运行了24 min压力仍然不能稳定运行在设定值范围内,压力波动较大,难以获得满意的控制效果。当改变压力设定值时,不但压力测量值的波动较大,不能重新稳定在新的设定值范围内,运行过程85%以上采样点的偏差达到6~8%以上;受压力设定值改变的影响流量值也明显下降且与设定值的偏差越来越大,根本无法重新回到设定值范围,可见流量受压力的影响很大。当改变流量设定值时,流量跟随设定值变化的幅度很小,稳态偏差达到10%以上,完全不能达到设定值范围。受流量变化的影响压力也有1个很明显的超调量,其波动也越来越大。由图4可见,系统运行较长时间也无法重新稳定在设定值范围,控制效果差,无法满足工艺要求。

通过比较可见,采用模糊解耦控制与原有闭环单回路控制相比具有良好的解耦和控制效果,模糊解耦控制提高了系统的控制精度、响应速度、抗干扰能力等^[12],有效解决了压力、流量间的复杂耦合干扰,控制性能明显提高^[13]。

4 结 语

本文介绍的压力-流量模糊解耦控制系统,融合了PID控制、模糊控制和解耦控制技术,在不增加硬件成本前提下,利用软件编程在原有实验装置上进行二次开发来实现智能解耦控制,弥补了传统A3000过程控制实验装置的不足^[14],满足了开展智能解耦控制创新实践教学的需要,能让学生将过程控制领域的理论知识与工程实践得到有机结合^[15],具有推广应用价值。

The authors have declared that no competing interests exist.

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参考文献

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