湯 超,趙雪松
(安徽工程大學(xué)機械與汽車工程學(xué)院,安徽 蕪湖 241000)
泵是一種輸送液體或增加液體能量的流體機械,在各類泵中以單級單吸離心泵的應(yīng)用最廣,砂漿泵屬于其中一種.據(jù)調(diào)查,泵的耗電量約占世界總發(fā)電量的1/4,而光單級泵的耗電量就占到總電量的1/12.面對當(dāng)今工業(yè)生產(chǎn)節(jié)能降耗的要求,在泵行業(yè)開發(fā)出節(jié)能高效的單級單吸離心泵產(chǎn)品顯得尤為重要.
目前人們在泵的可靠性方面研究多一些,對其節(jié)能調(diào)速控制的研究還比較少.國內(nèi)尚未見到將自適應(yīng)控制運用于砂漿泵的研究,也未對泵的高效轉(zhuǎn)速控制范圍進行分析,劃分的控制范圍過大,控制效果往往不能令人滿意[1].市場上有一些泵的電機轉(zhuǎn)速是恒定的,當(dāng)遇到某些特殊工況時,需手動調(diào)節(jié)閥門,這種調(diào)節(jié)方式不夠精確且勞動強度大.最主要的缺陷是這樣操作即便達到工況要求,電機仍保持恒定轉(zhuǎn)速.如果此時泵在低于設(shè)計流量的情況下工作,就會加速損耗過流部件并造成很大的能源浪費.
綜上所述,展開對泵的節(jié)能調(diào)速控制研究具有明顯的經(jīng)濟和環(huán)保意義.目前常用的控制方法有PID控制、模糊控制、自適應(yīng)控制和魯棒控制[2].本文采用傳統(tǒng)PID控制和模型參考自適應(yīng)模糊控制對砂漿泵系統(tǒng)進行仿真對比研究,比較兩種控制方案的結(jié)果,選出實現(xiàn)泵節(jié)能調(diào)速的最好方案.
節(jié)能調(diào)速控制系統(tǒng)的框圖如圖1所示.
圖1 砂漿泵節(jié)能調(diào)速控制系統(tǒng)框圖
如圖1所示,砂漿泵節(jié)能調(diào)速控制系統(tǒng)由砂漿泵、模糊控制器、變頻器、轉(zhuǎn)速傳感器和電機組成,控制量為給定轉(zhuǎn)速,被控制量為實際轉(zhuǎn)速.控制過程為:比較輸入給定轉(zhuǎn)速與實際轉(zhuǎn)速,用模糊控制器控制差值信號,將所得到的輸出變量去控制變頻器,變頻器控制電機轉(zhuǎn)速,進而達到砂漿泵的調(diào)速控制目的[3].
砂漿泵的數(shù)學(xué)模型可簡單等效為純滯后慣性環(huán)節(jié)和帶死區(qū)慣性環(huán)節(jié)的串聯(lián),表示為
式中,K為總增益,τ為純滯后時間常數(shù),T1為慣性時間常數(shù),T2為變頻器時間常數(shù).
參考市場上砂漿泵實際參數(shù),取K=20,T1=10,T2=4,τ=4.代入(1)式可得砂漿泵系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為
根據(jù)本文控制方法要求,需建立一個合適的與實際系統(tǒng)相配套的參考模型,它會影響到后面模糊控制器的性能.在這里,砂漿泵系統(tǒng)采用典型的二階模型.傳遞函數(shù)為
根據(jù)相關(guān)參數(shù)選取原則,得到砂漿泵系統(tǒng)參考模型為
PID是當(dāng)前最常用的一種控制方式,因其控制器結(jié)構(gòu)簡單、控制效果不錯,已有很普遍的應(yīng)用.本文先用傳統(tǒng)PID控制進行仿真研究.通過分析計算,選出一個控制效果最佳的PID控制器,在SIMULINK中搭建模型,如圖2所示.仿真結(jié)果如圖3所示.
由圖3可以看出:系統(tǒng)在第1 s內(nèi)無響應(yīng),運行到20 s后才達到穩(wěn)定,且超調(diào)量明顯較大,難以滿足系統(tǒng)節(jié)能調(diào)速控制的要求.對于非線性、時變和參數(shù)不定的系統(tǒng),傳統(tǒng)PID無法做到精準(zhǔn)控制,有明顯缺陷,因此針對本文砂漿泵調(diào)速控制系統(tǒng)其控制效果并不理想.
圖2 傳統(tǒng)PID控制的SIMULINK模型
圖3 傳統(tǒng)PID控制的仿真結(jié)果
模糊控制是當(dāng)前控制領(lǐng)域的一大熱門,它結(jié)構(gòu)簡單,魯棒性好,與自適應(yīng)控制相結(jié)合,對于那些非線性、大時滯的復(fù)雜系統(tǒng)有著更好的控制效果.圖4為模型參考自適應(yīng)模糊控制的工作原理框圖[4],在整個系統(tǒng)中輸入信號r是一單位階躍函數(shù),輸出信號ym為一單調(diào)上升曲線趨近于1.當(dāng)對象的結(jié)構(gòu)或參數(shù)發(fā)生變化時,系統(tǒng)的自適應(yīng)機構(gòu)發(fā)生作用,不斷修正兩個輸入的增益信號E和˙E.Yp要能跟上ym,當(dāng)t→∞時,有
模型參考自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)原理圖如圖4所示.
圖4 模型參考自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)原理圖
本文采用控制更精準(zhǔn)的電流控制,即輸入輸出的信號都為電流信號.
3.2.1 建立隸屬度函數(shù)
建立e和e˙的隸屬度函數(shù):
(6)式中ym和yp分別表示參考模型和實際系統(tǒng)在單位階躍輸入下的輸出量.
(8)式中K1是輸入變誤差e的量化因子,(9)式中K2是誤差變化˙e的量化因子,(10)式中K3是輸出校正量u的量化因子.設(shè)定模糊控制器的輸入輸出論值域為[-6,6].在對稱的隸屬函數(shù)中,以鐘型、梯形和三角形隸屬度函數(shù)的應(yīng)用最廣,鐘型隸屬度函數(shù)相較另外兩種函數(shù),其曲線上的點平滑且都為非零點,因此本文全部選用鐘型隸屬度函數(shù)[5-6],則E和˙E的隸屬度函數(shù)如圖5所示.
圖5 E和˙E的隸屬度函數(shù)
輸入變量E的語言變量取值:負大(NB),負中(NM),負小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(PM),正大(PB).E的隸屬度賦值表如表1所示.
表1 E的賦值表
同理,輸入變量˙E取值也是:負大(NB),負中(NM),負小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(PM),正大(PB).˙E隸屬度賦值表如表2所示.
表2 ˙E的賦值表
模糊控制器的輸出模糊論域通過量化因子轉(zhuǎn)化,取值為[-6,6],即 e=[-emax,emax]=[-6,6],Δe= [- Δemax,Δemax]= [-6,6].由經(jīng)驗得到E和˙E的基本論域分別為:
對它們量化因子,得到:
同理,根據(jù)經(jīng)驗取基本論域 u=[-umax,umax]=[-1,1],而模糊論域 U={c}= [-nc,-nc+1,…,-1,0,1,…,nc-1,nc] = [-1,1],這樣就可求出輸出變量U的量化因子K3:
輸出變量U的隸屬度函數(shù)如圖6所示.
圖6 輸出變量U的隸屬度函數(shù)
輸出變量 U取值:負大(NB),負中(NM),負小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(PM),正大(PB).其賦值表如表3所示.
表3 U的隸屬度賦值表
3.2.2 建立控制規(guī)則
通過以上的計算分析得出E和˙E的控制規(guī)則,如表4所示.
表4 E和˙E的控制規(guī)則
3.2.3 計算模糊關(guān)系
根據(jù)模型參考自適應(yīng)模糊原理,輸入變量,誤差E和誤差變化˙E要不斷修正,因此它們是平行關(guān)系用“and”表示,而輸出變量U用“then”表示,邏輯關(guān)系為:If E=NB and˙E=NB then U=PB.
總的模糊關(guān)系為
即:
根據(jù)以上分析,在MATLAB中建立起模糊控制器,接下來進行仿真.
按圖4所示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)搭建控制系統(tǒng)的模型,如圖7所示.
圖7 自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)的Simulink模型
將時間設(shè)為0~10 s,進行仿真后的結(jié)果如圖8所示.橫坐標(biāo)為系統(tǒng)響應(yīng)時間;縱坐標(biāo)為控制量轉(zhuǎn)速.
圖8 模型參考自適應(yīng)模糊控制仿真結(jié)果
由圖8可以看出:因系統(tǒng)存在純滯后環(huán)節(jié),第1 s內(nèi)無響應(yīng),到第4 s時就達到穩(wěn)定,并且系統(tǒng)超調(diào)量較小,對比圖3可以看出模型參考自適應(yīng)模糊控制比PID控制的效果更理想[7-10].
1)傳統(tǒng)PID控制對于簡單的線性系統(tǒng)控制效果較好,但當(dāng)運用到砂漿泵這種復(fù)雜的非線性系統(tǒng)中時,它易受干擾而產(chǎn)生超調(diào),延長系統(tǒng)達到穩(wěn)定狀態(tài)時間,超調(diào)量大,不能滿足砂漿泵節(jié)能調(diào)速控制的要求.
2)模型參考自適應(yīng)模糊控制將泵實際系統(tǒng)與參考模型的輸出信號作比較,通過模糊控制器對誤差劃分論域,最后給出相應(yīng)的控制量,最終系統(tǒng)在誤差趨近于0時達到穩(wěn)定.采用模型參考自適應(yīng)模糊控制,砂漿泵調(diào)速控制系統(tǒng)穩(wěn)定時間大大縮短,超調(diào)量小,可作為砂漿泵節(jié)能調(diào)速的控制方案.
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