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基于模糊控制的閃蒸罐PID控制器設(shè)計(jì)與仿真

2024-04-29 00:44:03張曼玉賀高紅李新華高成
化工自動(dòng)化及儀表 2024年1期
關(guān)鍵詞:模糊化閃蒸微分

張曼玉 賀高紅 李新華 高成

摘 要 PID控制器依照經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行整定的方式需要花費(fèi)大量時(shí)間和精力,而工業(yè)被控對(duì)象大都存在隨時(shí)間變化、非線性等特性,PID控制的效果并不理想。以閃蒸罐壓力控制為研究對(duì)象設(shè)計(jì)FUZZY?PID控制器。仿真結(jié)果表明:在PID調(diào)節(jié)后有超調(diào)情況下,F(xiàn)UZZY?PID控制器調(diào)節(jié)時(shí)間縮短約341.80 s,超調(diào)量減小約4.62%;在PID調(diào)節(jié)后無超調(diào)情況下,F(xiàn)UZZY?PID控制器調(diào)節(jié)時(shí)間縮短約395.60 s??垢蓴_實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在加入白噪聲后,F(xiàn)UZZY?PID控制器與PID控制器控制效果差距不甚明顯,都比較穩(wěn)定,在同一時(shí)刻加入脈沖擾動(dòng)后,F(xiàn)UZZY?PID控制器所需調(diào)節(jié)時(shí)間較PID控制器縮短約70.70 s,調(diào)節(jié)時(shí)間更短,更加穩(wěn)定。說明相較于傳統(tǒng)PID控制器,F(xiàn)UZZY?PID控制器調(diào)節(jié)時(shí)間更短、超調(diào)量更小、更加穩(wěn)定。

關(guān)鍵詞 FUZZY?PID控制 壓力 閃蒸罐 超調(diào) 調(diào)節(jié)時(shí)間 抗干擾 解模糊化 重心法

中圖分類號(hào) TP273? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A? ?文章編號(hào) 1000?3932(2024)01?0048?08

在工業(yè)控制過程中,壓力控制極其常見。閃蒸罐在很多化工工藝中都有應(yīng)用,其罐體壓力控制不當(dāng)可能會(huì)降低產(chǎn)品的生產(chǎn)率,甚至發(fā)生生產(chǎn)事故。PID控制具有成本低、方法簡(jiǎn)單、更易上手的特點(diǎn),在閃蒸罐壓力控制中被廣泛使用。然而PID參數(shù)整定一直是應(yīng)用過程的一大焦點(diǎn)問題,在針對(duì)非線性、強(qiáng)耦合控制對(duì)象時(shí),依靠經(jīng)驗(yàn)整定的PID控制器不能實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)參數(shù),無法適應(yīng)多變的控制要求,控制效果并不理想[1]。

近年來,智能控制發(fā)展突飛猛進(jìn),因此智能控制與PID控制結(jié)合的控制方法逐步成為研究熱點(diǎn)。FUZZY?PID控制與PID控制的基本原理整體一致,但FUZZY?PID控制可以根據(jù)控制對(duì)象的特性變化,利用模糊規(guī)則實(shí)時(shí)調(diào)整更改PID參數(shù),針對(duì)隨時(shí)間變化、非線性的控制對(duì)象有著更加優(yōu)異的控制效果。因此,筆者將模糊控制與PID控制相結(jié)合,作用于具有非線性和時(shí)變性的閃蒸罐壓力控制系統(tǒng),以期有效減弱傳統(tǒng)PID控制超調(diào)量大、調(diào)節(jié)時(shí)間長(zhǎng)等問題。

1 閃蒸罐壓力控制工藝流程

閃蒸罐的簡(jiǎn)化工藝流程如圖1所示[2],閃蒸罐的工作原理就是高壓的待分離物進(jìn)入低壓容器后,由于壓力突降,待分離物在閃蒸罐中迅速沸騰汽化,實(shí)現(xiàn)汽液分離。工業(yè)上一般通過壓力傳感器檢測(cè)閃蒸罐壓力,依此控制氣動(dòng)閥門的開度,進(jìn)而控制氣相產(chǎn)物的氣體流速,達(dá)到控制閃蒸罐內(nèi)壓力的目的(圖1中的PIC壓力指示控制回路)。

2 基本理論

2.1 PID控制

迄今,PID的應(yīng)用已近百年,目前已經(jīng)發(fā)展成為一種比較成熟的控制器,憑借自身簡(jiǎn)單、成本低的優(yōu)勢(shì),在工控領(lǐng)域仍然占據(jù)很大比重。常規(guī)PID控制原理如圖2所示,其中e(t)是值與設(shè)定值的偏差。

PID控制器的工作原理主要是通過獲取測(cè)量值與設(shè)定值之間的偏差e(t),以減小偏差為目的,利用比例、積分和微分3個(gè)控制環(huán)節(jié)運(yùn)算得到控制量,實(shí)現(xiàn)控制作用。其控制律可描述為:

其中,u(t)為PID控制器的輸出信號(hào);K為比例系數(shù);K為積分系數(shù);K為微分系數(shù)。

2.2 FUZZY?PID控制

FUZZY?PID控制器是將傳統(tǒng)PID控制算法與模糊控制理論結(jié)合的一種智能控制器,其原理如圖3所示,其中ec是偏差e(t)的變化率。

對(duì)比圖2、3可以看出FUZZY?PID控制器與傳統(tǒng)PID控制器的區(qū)別,即在PID控制器上添加了一個(gè)模糊控制單元,其目的是通過該模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)PID參數(shù)的在線調(diào)整[3]。

經(jīng)模糊控制器運(yùn)算最終得到PID的3個(gè)參數(shù)轉(zhuǎn)換公式為:

K′=K+a·K

K′=K+b·K

K′=K+c·K

其中,K′、K′、K′分別為調(diào)整后的比例系數(shù)、積分系數(shù)、微分系數(shù);K、K、K分別是PID模塊原始設(shè)置的比例、積分、微分系數(shù);a、b、c分別為3個(gè)參數(shù)的比例因子;K、K、K分別為模糊控制器的3個(gè)輸出參數(shù)。

3 FUZZY?PID控制器設(shè)計(jì)

3.1 被控對(duì)象選擇

為了對(duì)比PID與FUZZY?PID控制器的控制效果,以閃蒸罐壓力控制作為被控對(duì)象,該對(duì)象具有非線性、大滯后、大慣性、隨時(shí)間變化的特性。

現(xiàn)將測(cè)得的閃蒸罐罐內(nèi)壓力作為控制器反饋值,給定值與反饋值的偏差即PID控制器的輸入,偏差及其變化率即FUZZY?PID控制器的兩個(gè)輸入,進(jìn)而采取調(diào)節(jié)氣體閥門開度控制氣體流速的方式實(shí)現(xiàn)壓力控制。其傳遞函數(shù)為:

3.2 模糊控制器結(jié)構(gòu)

選取合適的模糊控制器結(jié)構(gòu)是設(shè)計(jì)FUZZY?PID控制器的重要一步,一般按照模糊控制器輸入量的數(shù)目,分為一維、二維、三維模糊控制器。在選取模糊控制器類型時(shí),一維模糊控制器只將偏差e作為輸入量,控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性不佳;三維模糊控制器由于輸入量較多,模糊規(guī)則設(shè)計(jì)太過復(fù)雜,操作難度較大。因此,筆者選用二維模糊控制器,兩個(gè)輸入量分別為偏差e與偏差變化率ec,將模糊推理后的比例、積分、微分3個(gè)參數(shù)作為控制器輸出[4],如圖3中的模糊控制單元所示。

3.3 模糊化

模糊化是指將輸入的精確量轉(zhuǎn)換為模糊量的過程,是模糊控制的輸入接口,隸屬度函數(shù)是實(shí)現(xiàn)精確值模糊化的工具。筆者選用高斯隸屬度函數(shù)與三角隸屬度函數(shù)實(shí)現(xiàn)模糊化,高斯隸屬函數(shù)形狀變化較為平緩,可以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,因此負(fù)大(NB)和正大(PB)選擇高斯隸屬度函數(shù)。三角隸屬度函數(shù)形狀變化較劇烈,可以保證系統(tǒng)的控制效率,因此負(fù)中(NM)、負(fù)?。∟S)、零(ZE)、正?。≒S)、正中(PM)選擇三角隸屬度函數(shù)。

模糊控制器輸入變量偏差e的論域設(shè)置為[-3,3],偏差變化率ec的論域設(shè)置為[-3,3],輸出變量K論域設(shè)置為[-0.5,0.5],K論域設(shè)置為[-0.10,0.10],K論域設(shè)置為[-2.0,2.0]。在MATLAB的模糊控制工具箱設(shè)置如圖4所示。

3.4 模糊規(guī)則建立

偏差e較大時(shí),為保證系統(tǒng)的響應(yīng)速度,應(yīng)增強(qiáng)比例作用,同時(shí)為避免出現(xiàn)較大超調(diào),可弱化積分作用和微分作用;偏差e的值在中等范圍時(shí),系統(tǒng)此時(shí)的主要目的在于對(duì)超調(diào)量的控制,應(yīng)減弱比例作用,同時(shí)為兼顧響應(yīng)速度,積分作用和微分作用可給到中等大??;偏差e較小時(shí),應(yīng)弱化比例作用,為降低系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差,可增強(qiáng)積分作用,同時(shí)考慮偏差變化率ec的影響,ec在較大范圍時(shí),應(yīng)弱化微分作用,ec較小時(shí)增強(qiáng)微分作用[5]。根據(jù)以上規(guī)則分析,設(shè)計(jì)模糊規(guī)則表,詳見表1~3。

3.5 解模糊化

由于模糊推理所得值是一個(gè)模糊集合,需要輸出實(shí)際的數(shù)值才能應(yīng)用到執(zhí)行機(jī)構(gòu)中去,因此采用重心法進(jìn)行解模糊處理,該方法主要是利用隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)圍成面積的重心,該重心即為解模糊化的輸出值,雖然計(jì)算量相對(duì)偏大,但該算法即使針對(duì)變化極其微小的輸入信號(hào),輸出也會(huì)產(chǎn)生改變,輸出結(jié)果比較精確。最終的輸出值為[6]:

其中,m指重心法輸出的解模糊值;m指變量對(duì)應(yīng)的元素值;μ(m)指m對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)值。

綜上,在MATLAB軟件中設(shè)計(jì)的模糊控制器如圖5所示。

4 仿真結(jié)果分析

利用MATLAB軟件中自帶的PID參數(shù)整定功能,選取如下兩組PID參數(shù):

第1組 K=0.7948

K=0.005589

K=1.62

第2組 K=0.3536

K=0.002745

K=0.9924

基于這兩組數(shù)據(jù),在Simulink中進(jìn)行PID控制器設(shè)計(jì)及FUZZY?PID控制器的設(shè)計(jì),建立閃蒸罐壓力控制仿真模型,如圖6所示。FUZZY?PID控制器的封裝子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖7所示。

經(jīng)過多次試驗(yàn)后,F(xiàn)UZZY?PID控制器選取偏差的量化因子為0.356,偏差變化率的量化因子為0.250。第1組PID參數(shù)K=0.7948,K=0.005589,K=1.62,即PID調(diào)節(jié)后有超調(diào)情況下的仿真結(jié)果如圖8所示。第2組PID參數(shù)K=0.3536,K=0.002745,K=0.9924,即PID調(diào)節(jié)后無超調(diào)情況下的仿真結(jié)果如圖9所示。

結(jié)合圖8、9的仿真曲線以及表4數(shù)據(jù)可以明顯看出,F(xiàn)UZZY?PID控制器對(duì)比PID控制器達(dá)到目標(biāo)值的速度更快,在很大程度上縮短了調(diào)節(jié)時(shí)間,提高了調(diào)節(jié)速度,超調(diào)量減小到0.46%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于PID控制器,說明FUZZY?PID控制器對(duì)閃蒸罐的壓力控制相比PID控制器的控制效果更加完善。

5 抗干擾性能仿真

實(shí)際生產(chǎn)過程不可能運(yùn)行于理想狀態(tài),會(huì)受到不同程度的干擾。為了驗(yàn)證兩種控制系統(tǒng)穩(wěn)定性的差異,以第2組PID參數(shù)為基礎(chǔ),加入白噪聲干擾信號(hào)測(cè)試控制器的穩(wěn)定性,仿真效果如圖10所示,可以看出,加入白噪聲干擾后的傳統(tǒng)PID控制器和FUZZY?PID控制器,后者的調(diào)節(jié)時(shí)間更短,二者在調(diào)節(jié)過程中產(chǎn)生的誤差均在可接受范圍浮動(dòng),控制器穩(wěn)定性可以保證。

在600 s處加入相同的脈沖擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行測(cè)試,仿真結(jié)果如圖11所示,可以看出,同時(shí)加入同樣幅值的擾動(dòng)信號(hào)后,F(xiàn)UZZY?PID控制器所需調(diào)節(jié)時(shí)間約為97.85 s,傳統(tǒng)PID控制器調(diào)節(jié)時(shí)間約為168.55 s,很明顯,在超調(diào)量允許的范圍內(nèi)FUZZY?PID控制器所需調(diào)節(jié)時(shí)間更短、浮動(dòng)也更小,能夠針對(duì)系統(tǒng)中出現(xiàn)的擾動(dòng)信號(hào)做出更為迅速的反應(yīng),并校正參數(shù),系統(tǒng)穩(wěn)定性較傳統(tǒng)PID控制器更好。說明FUZZY?PID控制器針對(duì)閃蒸罐的壓力控制,能在提高作業(yè)安全性的前提下,保證產(chǎn)品質(zhì)量。

6 結(jié)束語

通過對(duì)閃蒸罐罐內(nèi)壓力控制的仿真結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn),F(xiàn)UZZY?PID控制器無論從調(diào)節(jié)速度、超調(diào)量以及穩(wěn)定性方面,效果均優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制器,對(duì)于實(shí)際的工業(yè)過程控制具有很大的借鑒意義。

但本仿真還存在許多不足,在實(shí)際應(yīng)用過程中,模糊規(guī)則需結(jié)合各項(xiàng)因素影響程度進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整設(shè)置,使控制器具有更加穩(wěn)定的控制效果,在持續(xù)完善后,才能應(yīng)用到實(shí)際工控過程中。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 楊賢軍.基于模糊理論的智能PID控制器設(shè)計(jì)[J].制造業(yè)自動(dòng)化,2013,35(3):115-117;121.

[2] 錢瀟瀟,張菁.基于灰色預(yù)測(cè)FUZZY?PID算法的閃蒸罐壓力控制[J].化工自動(dòng)化及儀表,2019,46(3):165-169.

[3] 龔育林.基于FUZZY?PID自適應(yīng)整定參數(shù)的反應(yīng)釜溫度控制系統(tǒng)[J].東莞理工學(xué)院學(xué)報(bào),2021,28(1):102-106.

[4] 劉經(jīng)緯,周瑞,朱敏玲.先進(jìn)模糊智能復(fù)合經(jīng)典PID控制理論與應(yīng)用及其Matlab實(shí)現(xiàn)[M].北京:首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社,2016.

[5] 譚浩,吳何畏,廉佳霖,等.基于MATLAB的FUZZY?PID控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真分析[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī),2019,32(5):58-59;62.

[6] 劉金琨.智能控制[M].4版.北京:電子工業(yè)出版社,2017.

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