田思慶 潘佳琦 李 麗 侯 強(qiáng) 徐 穎

(1. 佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院， 黑龍江 佳木斯 154005；2. 佳木斯大學(xué)科技處，黑龍江 佳木斯 154005；3. 沈陽工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110000)

目前，中國中小型企業(yè)的噴霧干燥設(shè)備與控制系統(tǒng)相對落后，未采用先進(jìn)的控制算法和適應(yīng)生產(chǎn)的控制方案，導(dǎo)致系統(tǒng)控制響應(yīng)延遲、運(yùn)行不穩(wěn)定、經(jīng)常出現(xiàn)焦粉現(xiàn)象，影響沖調(diào)產(chǎn)品的品質(zhì)和口感[1]。噴霧干燥工藝中，傳統(tǒng)的系統(tǒng)一般采用單回路PID控制。蘇和等[2]利用數(shù)字PID算法對噴霧干燥系統(tǒng)進(jìn)行了控制，但缺乏對控制對象特性變化的適應(yīng)能力。顏文旭等[3]提出了基于模糊邏輯控制的噴霧干燥控制方法，有效解決了滯后帶來的控制振蕩現(xiàn)象；任小洪等[4]采用西門子PLC中自校正模糊控制模塊建立了一套噴霧干燥塔計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)。但是噴霧干燥是一個多參數(shù)溫度控制過程，上述模糊控制方法使用簡單的單回路控制，不同回路間的參數(shù)相互獨(dú)立，針對干擾和非線性特性無法滿足控制要求。

遺傳算法是一種先進(jìn)的優(yōu)化算法，被廣泛應(yīng)用于電氣工程[5-6]、計(jì)算機(jī)[7-8]、醫(yī)療[9-11]、網(wǎng)絡(luò)工程[12]、農(nóng)業(yè)工程[13-15]等領(lǐng)域。為使系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)輸入變化，減小系統(tǒng)超調(diào)量，文章擬設(shè)計(jì)以進(jìn)風(fēng)溫度為副被控量，出口溫度為主被控量，蒸汽進(jìn)氣量調(diào)節(jié)閥的開度為控制量構(gòu)成一個串級調(diào)節(jié)系統(tǒng)。同時為確保系統(tǒng)能夠擁有良好的動靜態(tài)性能，在串級控制方案中，主控制器采用遺傳模糊PID控制器，選用模糊算法修正PID控制參數(shù)，并利用遺傳算法的全局優(yōu)化和并行能力在線優(yōu)化模糊PID控制器的量化因子和比例因子；副控制器采用PI控制器[16]，旨在精準(zhǔn)控制蒸汽閥開度。

1 豆粉噴霧干燥塔系統(tǒng)

1.1 干燥塔系統(tǒng)工藝流程

噴霧干燥作為整個豆粉生產(chǎn)工藝最重要的環(huán)節(jié)，濃縮蒸發(fā)后的豆粉料漿在高壓泵的作用下與經(jīng)過空氣加熱器的純凈空氣于干燥塔內(nèi)瞬間完成熱交換并干燥成豆粉，干燥后豆粉自由降落至粉塔錐底，進(jìn)入流化床進(jìn)行二次干燥及冷卻；熱交換蒸發(fā)后的含殘粉的熱空氣在粉塔頂部經(jīng)排風(fēng)口進(jìn)入旋風(fēng)分離器進(jìn)行分離，殘粉沿內(nèi)壁下落至輸粉閥，羅茨風(fēng)機(jī)將其吹入干燥塔內(nèi)進(jìn)行二次重聚。

1.2 干燥塔系統(tǒng)控制方案

通過對工藝流程分析可知，干燥塔的進(jìn)、排風(fēng)溫度對豆粉的含水量和集粉率影響較大。在排風(fēng)溫度控制中，一般是在穩(wěn)定進(jìn)風(fēng)溫度的前提下根據(jù)給料量決定干燥塔的排風(fēng)溫度，但是高壓泵壓力調(diào)節(jié)在短時間內(nèi)不穩(wěn)定，容易造成豆粉粘壁，同時控制管道較長，有很大的滯后和慣性。在進(jìn)風(fēng)溫度控制中，一般通過調(diào)節(jié)蒸汽量來控制進(jìn)風(fēng)口溫度，進(jìn)風(fēng)溫度具有較大調(diào)節(jié)范圍，且控制管道較短，具有較小滯后和慣性，但存在熱空氣流量和進(jìn)料速率的擾動，使其控制不精確[17]。

上述控制方案為單回路控制，豆粉噴霧干燥塔控制管道較長，具有慣性、大滯后以及各因素間強(qiáng)耦合等特性，會出現(xiàn)控制不協(xié)調(diào)、超調(diào)量大等現(xiàn)象，本設(shè)計(jì)采用以進(jìn)風(fēng)溫度為副被控量，出口溫度為主被控量，蒸汽進(jìn)氣量調(diào)節(jié)閥的開度為控制量構(gòu)成一個串級調(diào)節(jié)系統(tǒng)[18]，其控制原理如圖1所示[19]。

圖1 豆粉噴霧干燥串級控制系統(tǒng)示意圖

豆粉噴霧干燥塔串級控制流程圖如圖2所示，排風(fēng)溫度傳感器的溫度反饋值與主控制器的設(shè)定值進(jìn)行比較，經(jīng)過主控制器運(yùn)算后，主控制器的輸出作為副控制器的溫度輸入值；進(jìn)風(fēng)溫度傳感器的溫度反饋值與副控制器的輸入值進(jìn)行比較，經(jīng)過副控制器運(yùn)算后，副控制器的閥度輸出值直接作用于執(zhí)行結(jié)構(gòu)蒸汽調(diào)節(jié)閥，進(jìn)而控制蒸汽調(diào)節(jié)閥的開度[20]。

1. 高壓泵 2. 豆粉料漿 3. 電動閥門 4. 噴霧干燥塔 5. 豆粉 6. 排風(fēng)濕度傳感器 7. 排風(fēng)機(jī) 8. 進(jìn)風(fēng)機(jī) 9. 空氣過濾器 10. 空氣加熱器 11. 進(jìn)風(fēng)濕度傳感器 12. 副控制器 13. 主控制器 14. 輸出控制值 15. 輸出控制值 16. 飽和蒸汽 17. 蒸汽調(diào)節(jié)閥 18. 閥位反饋

2 干燥塔遺傳模糊PID串級控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

干燥塔串級控制系統(tǒng)主控制器采用遺傳模糊PID控制，副控制器采用PI控制。文中使用遺傳算法優(yōu)化主回路中模糊PID控制器中輸入量e和ec的量化因子Ke、Kec以及3個比例因子Kup、Kui、Kud，并在遺傳算法的選擇、交叉和變異策略上進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)而提高系統(tǒng)控制精度，遺傳模糊PID控制器如圖3所示。

圖3 遺傳模糊PID控制器

2.1 變量個體的編碼

為了提高算法運(yùn)行效率和減少程序設(shè)計(jì)的復(fù)雜程度，選擇二進(jìn)制編碼作為變量個體的編碼方案。根據(jù)編碼精度，用長度為6的無符號二進(jìn)制符號串分別表示遺傳模糊PID控制器中的5個決策變量，并根據(jù)決策變量Ke、Kec、Kup、Kui、Kud的排序形成30位組合代碼串[21]。

drying tower

2.2 適應(yīng)度函數(shù)

為了使最優(yōu)個體充分體現(xiàn)解的空間特性，減少系統(tǒng)計(jì)算時間，選取系統(tǒng)響應(yīng)時間tu、超調(diào)量σ和穩(wěn)態(tài)誤差ess來設(shè)計(jì)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)：

(1)

式中：

e(t)——控制系統(tǒng)誤差；

u(t)——系統(tǒng)控制器輸出；

tu——系統(tǒng)響應(yīng)時間[其中ey(t)=y(t)-y(t-1)]，s；

y(t)——被控對象輸出值；

w1,w2,w3,w4——各性能指標(biāo)的權(quán)值。

各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)值為w1=1.21,w2=0.89,w3=5.23,w4=3.34,w5=0.23。為了避免隨機(jī)漫游現(xiàn)象，放大原始適應(yīng)度值，以提高個體競爭力，并進(jìn)行指數(shù)變換：

F*(t)=e-αF(t)，

(2)

式中：

α——指數(shù)的系數(shù)，取α=2。

2.3 選擇算子

傳統(tǒng)輪盤賭算子是將個體的相對適應(yīng)度作為該個體選擇的概率，所以如果該個體的相對適應(yīng)度高，那么其被選擇的概率越大。為了避免種群多樣性降低，在傳統(tǒng)輪盤賭選擇的基礎(chǔ)上提出基于精英保留策略的輪盤賭選擇方案，對當(dāng)前種群最優(yōu)個體進(jìn)行精英保留，不參與再次選擇、交叉及變異操作，當(dāng)前種群中其余個體則參與遺傳操作[22]。

2.4 交叉算子和變異算子的自適應(yīng)調(diào)整

為了避免遺傳算法搜索過程中破壞優(yōu)良基因，提出基于加權(quán)海明距離的交叉率和變異率自適應(yīng)調(diào)整策略，其調(diào)整式分別為：

(3)

(4)

式中：

Hbest——變異的個體與最優(yōu)個體間的加權(quán)海明距離；

Pc1、Pc2——最大和最小交叉概率；

Pm1、Pm2——最大和最小變異概率；

f′——進(jìn)行交叉和變異操作的兩個個體間較大的適應(yīng)度；

favg——當(dāng)前種群平均適應(yīng)度值；

fmax——當(dāng)前種群最大適應(yīng)度值；

a——最大加權(quán)海明距離；

K——調(diào)節(jié)交叉率、變異率的權(quán)值。

文中設(shè)置Pc1=0.3，Pc2=0.9，Pm1=0.1，Pm2=0.9，K=0.3。

3 干燥塔遺傳模糊PID串級控制系統(tǒng)仿真

3.1 干燥塔系統(tǒng)控制模型

利用階躍響應(yīng)圖解建模方法確定空氣加熱器和干燥塔的數(shù)學(xué)模型。用試驗(yàn)測得空氣加熱器和干燥塔在熱空氣流量階躍擾動下的響應(yīng)曲線如圖4所示。由階躍響應(yīng)曲線可知，兩個環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)模型可近似為一階慣性和1個滯后環(huán)節(jié)串聯(lián)而成。已知熱空氣階躍幅值為

圖4 階躍響應(yīng)試驗(yàn)曲線

x0=8t/h，

(5)

式中：

t——熱動器質(zhì)量，t；

h——時間，h。

空氣預(yù)熱器出口溫度階躍響應(yīng)曲線上測得最終穩(wěn)態(tài)值y(∞)=18 ℃，滯后時間τ=40s，一階慣性環(huán)節(jié)時間常數(shù)T=762s；干燥塔出口溫度y(∞)=64 ℃，滯后時間τ=75s,一階慣性環(huán)節(jié)時間常數(shù)T=265s。根據(jù)響應(yīng)曲線可得預(yù)熱器的數(shù)學(xué)模型和干燥塔數(shù)學(xué)模型分別為：

(6)

(7)

式中：

s——拉普拉斯變換符號。

3.2 干燥塔串級控制系統(tǒng)分析

為了比較串級控制系統(tǒng)與單回路控制系統(tǒng)的性能特點(diǎn)，搭建單回路和串級控制系統(tǒng)Simulink模型結(jié)構(gòu)(見圖5)。其中串級系統(tǒng)主控制器采用PID控制器，副控制器采用PI控制器，單回路控制系統(tǒng)采用PID控制器。

圖5 串級控制和單回路控制系統(tǒng)Simulink模型結(jié)構(gòu)

通過Z-N整定法計(jì)算串級系統(tǒng)和單回路控制器參數(shù)，并將調(diào)節(jié)器參數(shù)添加至Simulink仿真模型中，得到單回路與串級控制的單位階躍響應(yīng)曲線如圖6所示。由圖6可知，串級控制較單回路控制超調(diào)量小，調(diào)節(jié)時間快[23]。

圖6 單位階躍響應(yīng)控制圖

為了比較串級控制系統(tǒng)和單回路控制系統(tǒng)的抗干擾性能，當(dāng)兩個系統(tǒng)分別運(yùn)行400，600 s時，加入一個幅值為0.5、干擾時間為30 s的方波干擾，其Simulink仿真模型結(jié)構(gòu)如圖7所示，抗干擾仿真曲線如圖8所示。

圖7 加入干擾的Simulink仿真結(jié)構(gòu)

由圖8可知，當(dāng)系統(tǒng)存在擾動時，串級控制系統(tǒng)比單回路控制系統(tǒng)的波動較小，且調(diào)節(jié)時間較短，抗干擾能力較強(qiáng)。

圖8 串級控制與單回路控制抗干擾曲線

3.3 干燥塔遺傳模糊PID控制器設(shè)計(jì)及仿真

干燥塔串級控制系統(tǒng)主控制器采用遺傳模糊PID控制，副控制器采用PI控制。在主回路中，遺傳算法程序調(diào)用串級控制系統(tǒng)Simulink仿真模型對遺傳模糊PID控制器的量化因子和比例因子進(jìn)行尋優(yōu)，將優(yōu)化后的參數(shù)傳遞給遺傳模糊PID控制器，然后進(jìn)行適應(yīng)度值的計(jì)算，選取最大適應(yīng)度值對應(yīng)的最優(yōu)參數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)控制；在副回路中，采用Z-N整定法將整定后的最優(yōu)PID參數(shù)對系統(tǒng)實(shí)施控制，使系統(tǒng)性能達(dá)到最優(yōu)[24]。

使用Matlab軟件的遺傳算法工具箱對變量進(jìn)行尋優(yōu)，由圖9可知，種群開始進(jìn)化時各個體間的平均距離較大，為了加快種群尋優(yōu)進(jìn)程，遺傳算法最開始運(yùn)行時使用較大的交叉率和較小的變異率；隨著迭代過程的進(jìn)行，種群個體間的平均距離較小，為了避免種群陷入局部最優(yōu)，遺傳算法運(yùn)行對種群選用較小的交叉率和較大的變異率，增加種群多樣性[25]。

圖9 不同遺傳代數(shù)的種群平均距離

每一代種群適應(yīng)度函數(shù)的最佳值和平均值如圖10所示，由圖10可知，早期各代中，當(dāng)個體的適應(yīng)度值離理想值較遠(yuǎn)時，最佳值會迅速得到改進(jìn)。后期各代中，種群越接近最佳點(diǎn)，最佳值改進(jìn)得越慢。

圖10 每一代種群適應(yīng)度函數(shù)的最佳值和平均值

種群經(jīng)86代遺傳尋優(yōu)后，種群個體趨于多樣化，優(yōu)秀個體較多，第45個個體的適應(yīng)度值最大，當(dāng)前種群的最優(yōu)個體為(Ke,Kec,Kup,Kui,Kud)=(0.650,0.245,0.368,0.250,0.455)。

采用遺傳算法整定主回路模糊PID調(diào)節(jié)器參數(shù)為KP2=3、Ki2=0.45、Kd2=0.32，采用Z-N整定法整定的副回路PI調(diào)節(jié)器參數(shù)為KP1=2.16、Ki1=1.23。將主副回路的調(diào)節(jié)器參數(shù)添加至Simulink仿真模型中，串級控制系統(tǒng)副控制器不變，主控制器分別采用常規(guī)PID控制、模糊PID控制和遺傳算法優(yōu)化后的模糊PID控制，當(dāng)施加階躍信號時，目標(biāo)溫度為82 ℃時升溫，如圖11所示。

圖11 目標(biāo)溫度為82 ℃時的升溫控制曲線

3.4 干燥塔遺傳模糊PID串級系統(tǒng)抗干擾與仿真

由于干燥塔系統(tǒng)的擾動主要來自于進(jìn)風(fēng)口熱空氣量供給的擾動，為了驗(yàn)證串級控制主回路中遺傳模糊PID算法，模糊PID算法及PID算法的抗干擾能力，在仿真模型中500 s時分別加入一個幅值為0.5、干擾時間為10 s的方波干擾[26]，3種控制算法的Simulink仿真結(jié)構(gòu)如圖12所示。啟動仿真后得到3種控制算法的抗干擾仿真曲線如圖13所示。

圖12 3種控制算法加入干擾后的Simulink仿真結(jié)構(gòu)

由圖13可知，遺傳優(yōu)化后的模糊PID控制系統(tǒng)遇到干擾后超調(diào)量遠(yuǎn)小于另外兩種控制系統(tǒng)，同時能夠?qū)囟群芸斓胤€(wěn)定到目標(biāo)值，說明遺傳算法優(yōu)化模糊PID控制器可以改善系統(tǒng)的魯棒性等控制性能。

圖13 加入方波干擾后的控制效果曲線圖

4 結(jié)論

為了提高生產(chǎn)過程中自動化與智能化程度，使豆粉集粉率與含水量保持在理想范圍內(nèi)，文章以豆粉噴霧干燥為研究對象，分析并設(shè)計(jì)了一套低能耗、高產(chǎn)能且適用于生產(chǎn)現(xiàn)場的豆粉噴霧干燥塔控制系統(tǒng)。通過仿真驗(yàn)證和比較分析，串級控制比單回路控制具有較好的抗干擾性能，與模糊PID控制和常規(guī)PID控制相比，遺傳模糊PID控制具有調(diào)節(jié)時間短、超調(diào)量小和魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)，有效改善了豆粉噴霧干燥能耗高、低產(chǎn)能等生產(chǎn)實(shí)際問題。后續(xù)將考慮按圖2建立實(shí)際的豆粉噴霧試驗(yàn)環(huán)境，如使用食品級304鋼制作豆粉噴霧塔系統(tǒng)，模擬豆粉噴霧生產(chǎn)工藝流程，采用二線制RTD傳感器采集溫度信號，采用單片機(jī)作為控制器等。