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改進紙漿漂白溫度控制系統(tǒng)設計

2013-01-05 02:10胡慕伊熊智新
中國造紙學報 2013年1期
關鍵詞:蒸汽對象控制器

尤 斌 彭 晗 胡慕伊,* 熊智新

(1.南京林業(yè)大學江蘇省制漿造紙科學與技術重點實驗室,江蘇南京,210037;2.南京林業(yè)大學化學工程學院,江蘇南京,210037)

在紙漿多段連續(xù)漂白過程中,為了穩(wěn)定漂白過程中的工藝條件,使紙漿達到預期的白度,必須對漂白塔中的漿料溫度進行控制。在實際過程中,漂白塔上部溫度采用蒸汽加熱;中部溫度不控制;下部溫度采用加冷卻水的方法控制,經(jīng)過氯化和堿處理后的漿料通過蒸汽加熱經(jīng)過雙輥混合器進入漂白塔中[1]。通常采用常規(guī)PID控制,也有文獻提出采用單神經(jīng)元PID[2]控制方案,或者基于遺傳算法 PID[3]控制方案等智能PID控制,歸根結(jié)底以上控制方案都是單回路控制,通過調(diào)整蒸汽閥門開度來調(diào)整漂白塔上部溫度。然而,漂白塔容積比較大,被控對象的干擾因素比較多,如漂白塔上部來自投料方面的干擾:漿料濃度不勻,檢測到的漿料流量、溫度與實際值不一致;來自蒸汽方面的干擾:流量、壓力等波動[4]。

考慮以上問題,對單回路系統(tǒng)進行改進,以漂白塔上部溫度作為主控變量,蒸汽流量作為副控變量,采用最小二乘法辨識過程對象參數(shù)。主控制器采用模糊PID控制器在線整定控制參數(shù),副控制器采用純比例控制器,并對主副控制器加入Smith預估器,進一步補償滯后環(huán)節(jié)。

1 最小二乘辨識漂白過程對象參數(shù)

最小二乘法是利用過程的任意輸入輸出的離散數(shù)據(jù)進行,用計算機巡回檢測,采集數(shù)據(jù)十分方便,加之計算機能快速精確地運算,解析過程方便,因此,在辨識對象及線性或非線性過程中獲得廣泛應用[5]。

根據(jù)經(jīng)驗,蒸汽開度變化與相應漂白塔上部溫度變化可近似表示為一階滯后環(huán)節(jié)蒸汽流量對象可近似表示為為更好利用最小二乘法辨識各參數(shù)對象,先去除滯后環(huán)節(jié)。

對一階無滯后環(huán)節(jié)過程,其數(shù)學模型為:

上述一階微分方程可近似表示為如下差分方程:

式中,KP為過程放大系數(shù),TP為過程時間常數(shù),k為數(shù)據(jù)采樣的次數(shù),Ts為數(shù)據(jù)的采樣時間周期。

在第k次采樣時間t=kT,式(1)可近似寫成:

簡化式(3)可得:

式(4)為一階過程的動態(tài)差分動態(tài)模型。它表明過程在本次(k)采樣時的輸出值y(k)可以用上次(k-1)采樣時刻的輸入值x(k-1)和輸出值y(k-1)求得。式中,a、b是模型參數(shù),與過程的放大系數(shù)KP、過程時間常數(shù)TP和采樣時間周期Ts有關。

因此,記錄各個采樣周期的輸入值x和輸出值y,然后用最小二乘法所預測數(shù)據(jù)進行回歸,求出差分模型中的最佳參數(shù)值。最佳參數(shù)值判斷標準是所求得差分方程的均方差為極小值。即先求出均方誤差:

然后,對a、b分別求偏導數(shù),便可得到a、b,從而可以進一步得到模型參數(shù)。

通過實驗并對模型進行辨識,得到:

2 漂白過程溫度控制系統(tǒng)

2.1 被控變量和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

為解決漂白過程容積過大造成的大滯后,采用串級控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。由于蒸汽流量波動是塔內(nèi)溫度的主要干擾因素,故將蒸汽流量作為副控變量,引入副回路來提高控制系統(tǒng)抗干擾能力。主控變量為漂白塔上部溫度。主控制器選用模糊控制器,根據(jù)對象特性在線整定PID參數(shù);副控制器采用比例控制器,加快系統(tǒng)響應速度。主副控制器分別為Smith預估器補償后的模糊PID控制器和純比例控制器,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

2.2 Smith預估器設計

圖1對應的控制系統(tǒng)方塊圖如圖2所示。圖2中的Gc2(s)為蒸汽流量調(diào)節(jié)器傳遞函數(shù),G2(s)e-τ2s為副回路蒸汽流量對象傳遞函數(shù),模糊PID控制器作為主調(diào)節(jié)器,其等效傳遞函數(shù)設為Gc1(s),Gc(s)為主回路漂白塔上部對象傳遞函數(shù),G2(s)(1-e-τ2s)和G0(s)(1-e-τ2s)分別為內(nèi)外回路 Smith 預估器[6-7]。

其中,

副回路等效傳遞函數(shù)為:

其特征方程為:

可以看出,在蒸汽流量對象和漂白塔頂部溫度對象模型精確的情況下,副回路特征方程式中不包含純滯后項,從而消除了純滯后對副回路的影響。同理,驗證了前面給出的數(shù)學模型可以消除整個系統(tǒng)的滯后環(huán)節(jié),整個系統(tǒng)特征方程為:

因此,純滯后特性不影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

2.3 溫度模糊控制器設計

2.3.1 模糊PID結(jié)構(gòu)和論域設置

圖3給出了模糊PID控制器的原理框圖。該模糊控制器采用雙輸入、三輸出的結(jié)構(gòu),輸入為參數(shù)誤差e和誤差變化率ec,輸出分別為PID參數(shù)的變化量 ΔKP、ΔKI、ΔKD[8]。系統(tǒng)輸入輸出模糊集均為 {負大,負中,負小,零,正小,正中,正大},記為 {NB,NM,NS, Z,PS, PM,PB},將參數(shù)誤差 e論域設置為{-6,6}、ec論域設置為 {-0.18,0.18}、ΔKP論域設置為 {-0.03,0.03}、ΔKI論域設置為 {-3,3}、ΔKD論域設置為 {-0.9,0.9}。按經(jīng)驗所有變量隸屬度函數(shù)均選為三角函數(shù),均采用Mamdani決策法,解模糊采用centroid重心法,并在輸入輸出端分別添加量化因子,以便于對參數(shù)進行單獨調(diào)整。

2.3.2 模糊控制規(guī)則

模糊控制根據(jù)對象狀態(tài)實時調(diào)整參數(shù),調(diào)整規(guī)則主要依據(jù)專家經(jīng)驗和相關知識等,主要依據(jù)以下幾方面:

(1)在系統(tǒng)響應初始階段,此時誤差e較大,為了加快系統(tǒng)響應速度,應設定較大的KP來消除誤差;同時,該階段誤差變化率ec相當大,KD應取很小,防止積分飽和;為了防止系統(tǒng)超調(diào)過大,KI取值應較小。

(2)當誤差減小到中等大小時,系統(tǒng)主要任務是控制超調(diào)量,此時應對KP進行削減,同時增大積分系數(shù)KI,適量增大微分系數(shù)KD。

(3)系統(tǒng)趨于穩(wěn)定時,誤差較小,KP取值應增大一些,提高系統(tǒng)響應速度。為了消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差,KI的取值應適當,KD的取值則是為了避免產(chǎn)生振蕩。ec的絕對值較大時,取較小的KD;ec較小時,取較大的KD。根據(jù)以上規(guī)則,可以得到KP、KI、KD的模糊規(guī)則表(見表1~表3)。

表1 KP模糊控制規(guī)則表

表2 KI模糊控制規(guī)則表

表3 KD模糊控制規(guī)則表

模糊PID控制器調(diào)整PID參數(shù)計算為:

3 仿真分析

取式(6)中的模型作為仿真對象,選取適當?shù)腜ID參數(shù)作為模糊控制器初始值,同時選取響應的量化因子。在模糊推理器Rules Editor窗口中,根據(jù)模糊規(guī)則,向表1~表3輸入各條控制規(guī)則。

If(e is NB)and(ec is NB)

then(KPis PB)(KIis NB)(KDis PS)

PID參數(shù)調(diào)整方式如式(11)~式(13)所示。建立的Simulink環(huán)境下仿真模型如圖4所示。

3.1 模型參數(shù)匹配時

在模型參數(shù)完全匹配情況下,t=0時,針對漂白塔上部溫度對象加入階躍擾動,完全穩(wěn)定后對副回路蒸汽流量回路加入擾動,改進控制方案和單回路PID控制方案響應曲線如圖5所示。

3.2 模型參數(shù)失配時

當被控對象數(shù)學模型參數(shù)發(fā)生變化時,控制方案不變,即Smith預估器參數(shù)不變,而溫度對象和蒸汽流量對象參數(shù)均發(fā)生改變,改變后的模型設為和,同樣加入階躍擾動,并在系統(tǒng)穩(wěn)定后對副回路加入擾動,改進控制方案和單回路PID控制方案響應曲線如圖6所示。

仿真結(jié)果表明,改進后的漂白溫度控制系統(tǒng)采用串級控制策略,并在主副回路分別進行Smith預估補償,有效地解決了漂白過程容積過大造成的大滯后問題,系統(tǒng)超調(diào)量大大減小,調(diào)節(jié)時間縮短。同時,在模型參數(shù)失配時,系統(tǒng)仍保持了很好的魯棒性,克服了Smith預估器對模型要求精確的缺點。

圖4 改進漂白溫度串級控制仿真模型

圖7 漂白塔上部溫度控制曲線

4 工業(yè)實際應用

本研究設計的控制系統(tǒng)已成功應用到山東某中型造紙廠漂白工段。系統(tǒng)使用西門子S7-300系列PLC,采用其本身提供的位置式輸出PID函數(shù)功能模塊FB41的接口參數(shù),其變成原理基于位置式PID算法,程序中對 FB41的接口參數(shù) I_Se1(積分選擇)及D_Se1(微分選擇)采用臨時變量動態(tài)賦值,DB11為FB41對應于漂白塔上部溫度控制的背景數(shù)據(jù)塊。誤差e和誤差變化率ec分別根據(jù)模糊規(guī)則表得到相應的數(shù)值,然后進行存儲,從而可通過查表法在線調(diào)整PID參數(shù)。

系統(tǒng)運行半年來溫度波動≤0.3℃,達到了很好的控制效果(見圖7)。

5 結(jié)論

針對紙漿漂白過程容積過大造成的大滯后、大慣性及蒸汽流量時變等問題,本研究對單回路漂白塔溫度控制系統(tǒng)進行改進,加入蒸汽流量副回路,使用模糊PID控制器作為主控制器,同時對主副回路分別設計了Smith預估器。仿真結(jié)果表明,改進后的控制系統(tǒng)有效解決了系統(tǒng)大時滯、大慣性及蒸汽流量時變的問題,同時,具有良好的魯棒性。最后,給出了工業(yè)應用中使用西門子S7-300系列PLC實現(xiàn)控制算法的方案,進一步體現(xiàn)了該控制方案的可行性和廣闊的應用前景。

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[3]侯勇嚴,郭文強,黨宏社.基于IGA的漂白過程溫度優(yōu)化控制[J].微計算機信息,2009,25(11):68.

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[5]張 虎,李正熙,童朝南.基于遞推最小二乘算法的感應電動機參數(shù)離線辨識[J].中國電機工程學報,2011,31(18):79.

[6]劉寅東.基于兩級Smith預估的純滯后系統(tǒng)串級模糊控制仿真[J].東北電力大學學報,2012,32(3):47.

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