周 煒 胡慕伊

（南京林業(yè)大學(xué)江蘇省制漿造紙科學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京，210037）

紙張定量和水分是表征紙張質(zhì)量參數(shù)的重要指標(biāo)，分別指紙張每平米的質(zhì)量和含水量［1］。影響紙張質(zhì)量指標(biāo)的因素很多，其中影響定量的主要因素是上網(wǎng)紙漿的濃度、流量和車速，而影響紙張水分的因素包括真空脫水、壓榨脫水和烘缸干燥等各個(gè)環(huán)節(jié)的運(yùn)轉(zhuǎn)情況。另外，紙張水分波動(dòng)對(duì)定量的影響也很大，表現(xiàn)出強(qiáng)耦合特征。

本實(shí)驗(yàn)根據(jù)紙機(jī)定量和水分的過程特點(diǎn)，將對(duì)角回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DRNN）與PID控制器結(jié)合，構(gòu)成基于DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙變量動(dòng)態(tài)解耦PID控制方法，通過采用DRNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)PID控制器參數(shù)的在線整定，得到了滿意的結(jié)果。

1 紙機(jī)定量水分的數(shù)學(xué)模型分析

由于紙機(jī)的定量和水分受許多因素影響，因此在模型分析時(shí)，假設(shè)除中路芯漿的閥門開度和總管蒸汽閥門開度兩個(gè)因素外，其他影響因素都不變，這樣紙機(jī)定量水分控制系統(tǒng)可以看作是一個(gè)典型的雙輸入雙輸出的控制系統(tǒng)，其輸入量是放漿閥門的開度和蒸汽閥門的開度，輸出量是紙張定量和水分。為了保證紙機(jī)定量水分系統(tǒng)獲得好的控制效果和安全運(yùn)行，需要控制紙機(jī)的紙張定量和水分兩個(gè)被控變量，一般以控制中路芯漿流量來調(diào)節(jié)定量，以控制總管蒸汽流量來調(diào)節(jié)水分。

本實(shí)驗(yàn)利用階躍響應(yīng)法對(duì)某廠一紙機(jī)進(jìn)行降階處理，得到紙機(jī)定量水分傳遞函數(shù)模型［2］：

其中，y1（s）和y2（s）分別為定量和水分的測量值，u1（s）和u2（s）分別為中路芯漿閥門開度和總管蒸汽閥門開度。

2 紙機(jī)定量水分系統(tǒng)的控制方案

2.1 DRNN自整定PID解耦控制原理

以一個(gè)雙輸入雙輸出系統(tǒng)為例，設(shè)計(jì)如圖1所示的PID控制器。

圖1 多變量PID自適應(yīng)解耦控制器

其中，作用于控制器的PID參數(shù)為kp、ki、kd。r1、r2和y1、y2分別為系統(tǒng)的輸入值和輸出值，Ts為采樣時(shí)間［3］。

kp（n）、ki（n）、kd（n）進(jìn)行如下定義：

上式中的ηp、ηi、ηd分別為kp（n）、ki（n）、kd（n）的學(xué)習(xí)效率，?y/?u為Jacobian信息，該信息可由文獻(xiàn)［3］中設(shè)計(jì)的DRNN網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)得到。

2.2 控制器設(shè)計(jì)

基于DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定量水分雙變量解耦控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 紙機(jī)定量水分DRNN解耦控制系統(tǒng)方框圖

從圖2可以看出，系統(tǒng)由辨識(shí)器、控制器和控制對(duì)象組成，選用DRNN作為在線辨識(shí)器，根據(jù)外界環(huán)境信息的變化，自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，跟蹤對(duì)象輸出，通過獲得的Jacobian信息可以在線調(diào)整PID控制器的比例、積分、微分參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)解耦和自適應(yīng)控制［4］。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。其中r1、r2分別為定量和水分的設(shè)定值，y1、y2分別為其對(duì)應(yīng)的測量值，u1、u2分別為中路芯漿閥門開度和總管蒸汽閥門開度。

3 仿真結(jié)果

仿真過程中，DRNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)取3-6-1，采樣周期Ts取1s，輸入層、輸出層和隱含層權(quán)值向量初值?。?1，1］內(nèi)的隨機(jī)值［5］，ηp、ηi、ηd分別取0.5、0.3和0.3，網(wǎng)絡(luò)迭代步數(shù)取300。

在定量控制輸入端施加單位階躍擾動(dòng)［6］，定量和水分的期望值分別是1.0和0。系統(tǒng)響應(yīng)曲線如圖3所示，系統(tǒng)的輸出分別達(dá)到了期望值1.0和0，靜態(tài)誤差均為0。其中定量輸出的調(diào)節(jié)時(shí)間為165s，無超調(diào)量。水分輸出的調(diào)節(jié)時(shí)間為150s，超調(diào)量為27.3％。

在水分控制輸入端施加單位階躍干擾［6］，定量和水分的期望值分別是0和1.0。系統(tǒng)響應(yīng)曲線如圖4所示，系統(tǒng)的輸出分別達(dá)到了期望值0和1.0，靜態(tài)誤差均為0。其中水分輸出的調(diào)節(jié)時(shí)間為242s，無超調(diào)量，定量輸出的調(diào)節(jié)時(shí)間為162s，超調(diào)量為9.5％。

4 結(jié)論

將一種基于DRNN對(duì)角回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解耦控制策略運(yùn)用到具有大時(shí)滯、強(qiáng)耦合等特性的紙機(jī)定量水分控制系統(tǒng)中，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整PID參數(shù)以克服系統(tǒng)受到的各種干擾，保證了系統(tǒng)良好的穩(wěn)態(tài)性能，實(shí)現(xiàn)了定量水分的解耦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在受到較大干擾時(shí)，系統(tǒng)能夠快速調(diào)整PID參數(shù)來適應(yīng)對(duì)象參數(shù)的變化，從而實(shí)現(xiàn)了定量水分控制的完全解耦。

［1］孫 鑫，孫亞廣，孫優(yōu)賢.造紙過程定量水分的建模與控制［J］.中國造紙，2008，27（5）：19.

［2］陳 蓓，田 娜，姚 培.基于單神經(jīng)元自適應(yīng)PID水分定量內(nèi)模解耦控制［J］.陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，26（3）：91.

［3］劉 剛，蔡十華.一種基于DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID解耦控制方法的研究［J］.江西科學(xué)，2004，22（5）：18.

［4］劉金琨.智能控制［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2005.

［5］李華聰，榮立燁，朱玉斌.基于QDRNN網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)多變量解耦控制［J］.航空動(dòng)力學(xué)報(bào)，2007，22（11）：143.

［6］熊淑貞，張根寶.抄紙過程定量水分控制仿真研究［J］.計(jì)算機(jī)仿真，2007，24（1）：324.