梁海燾, 張春雨, 曹向虎, 璐 露

(安徽科技學院機械工程學院，安徽 鳳陽 233100)

0 引 言

茶經(jīng)過6000多年的發(fā)展，已經(jīng)成為世界上最具影響力的飲料之一[1]。茶葉加工中的殺青工藝是決定成茶品質(zhì)優(yōu)劣的關(guān)鍵，其中殺青溫度是影響殺青效果的最重要工藝參數(shù)[2]。隨著科學技術(shù)的發(fā)展，自動化的茶葉殺青機被大量應(yīng)用到殺青加工中，因此，對于提升茶葉殺青機溫度控制性能的研究具有極其重要的意義。目前，國內(nèi)眾多高校和科研院所已經(jīng)提出了一系列智能控制算法[3-4]，智能算法的應(yīng)用使得茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和控制準確性不斷增強。PID控制是當前使用最普遍的控制方法之一，但其缺點也較多，如控制精度低，控制的魯棒性較差，難以滿足茶葉殺青溫度的控制要求。在常規(guī)PID控制的基礎(chǔ)上，科研人員又將模糊PID控制應(yīng)用到茶葉殺青加工中，模糊PID控制主要依靠模糊規(guī)則中的知識庫和數(shù)據(jù)庫，改善了常規(guī)PID的控制效果，但由于其知識庫和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)都比較簡單，造成了殺青溫度控制的主觀性較大，殺青葉的品質(zhì)難以標準化[5-6]。為此，本文采用了一種SOA-PID控制策略，將SOA算法與PID控制進行有效結(jié)合應(yīng)用到茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)中。為了研究SOA-PID控制下的控制系統(tǒng)溫度控制性能，利用MATLAB對其進行動態(tài)性能仿真分析，分析結(jié)果顯示該控制系統(tǒng)的快速性，準確性和穩(wěn)定性顯著提高。

1 茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)

1.1 溫度控制系統(tǒng)組成

目前，國內(nèi)茶葉加工行業(yè)主要使用的機械化殺青設(shè)備包括鍋式炒青機、滾筒式殺青機及微波殺青機等[7]，其中滾筒式茶葉殺青機使用最為廣泛。因此，本文選擇滾筒式茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)為研究對象。滾筒式茶葉殺青機的加熱方式為電加熱，其溫度控制系統(tǒng)的硬件主要由PLC核心控制器，控制系統(tǒng)上位機，殺青滾筒，溫度檢測裝置和加熱裝置等部分組成，如圖1所示。

圖1 茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)硬件組成

1.2 溫度控制系統(tǒng)的控制過程

滾筒式茶葉殺青機啟動后，殺青滾筒先做勻速轉(zhuǎn)動，同時加熱裝置開始對滾筒進行加熱。當溫度檢測裝置檢測到滾筒內(nèi)的溫度達到系統(tǒng)上位機的預設(shè)溫度時，提示投入攤青后的茶鮮葉，鮮葉隨之在滾筒內(nèi)翻滾、拋揚和前進。當溫度檢測裝置檢測到筒內(nèi)的溫度誤差信號時，PLC核心控制器立刻依據(jù)其內(nèi)置的控制算法對溫度誤差信號進行運算處理，并輸出調(diào)節(jié)信號到加熱裝置，加熱裝置隨即對滾筒進行加熱操作或停止加熱，使得系統(tǒng)偏差逐漸趨近于零，從而保持滾筒內(nèi)的溫度相對恒定。在滾筒壁和滾筒內(nèi)熱空氣的相互作用下，茶鮮葉內(nèi)各種細胞的水分迅速汽化，葉質(zhì)迅速萎軟，殺青過程中茶鮮葉中的各種酶活性也均被破壞，當殺青時間達到控制系統(tǒng)上位機的預設(shè)時間后，殺青葉就從出料口排出，完成了整個殺青溫度的控制過程。

2 茶葉殺青機SOA-PID溫度控制系統(tǒng)

2.1 常規(guī)PID控制

PID控制原理簡單，穩(wěn)定性好，調(diào)整方便，控制效果較好，是最典型的工業(yè)過程控制方法之一[8]。PID控制系統(tǒng)包括控制器和被控對象兩部分，其中控制器又包括偏差的比例Kp，偏差對時間的積分Ki和偏差對時間的微分Kd三個環(huán)節(jié)，其控制原理如圖2所示。

圖2 常規(guī)PID控制系統(tǒng)原理圖

PID控制器是一種線性控制器，其控制偏差e(t)可由式(1)得到：

e(t)=rin(t)-yout(t)

(1)

式中，rin(t)為輸入值，yout(t)為輸出值。

PID控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)如式(2)所示：

(2)

式中，Kp為比例系數(shù)，Ti為積分時間常數(shù)，Td為微分時間常數(shù)，s是拉式變換的參數(shù)。

然而，茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)的恒溫控制具有滯后性、非線性、時變性等特征，所以常規(guī)PID控制無法保證其溫度控制的精確性和控制系統(tǒng)穩(wěn)定性，難以達到預期的工藝要求和殺青效果。

2.2 SOA(人群搜索算法)

SOA(人群搜索算法)以傳統(tǒng)的直接搜索算法為基礎(chǔ)，直接模擬人的智能搜索行為。SOA算法把全部搜索者當作一個種群，搜索者的位置坐標就用來表示候選解，通過模擬人類搜索目標時采取的經(jīng)驗方向及模糊理論等，實現(xiàn)對問題的最優(yōu)求解[9-10]。

SOA算法在搜索最優(yōu)解的過程中，把適應(yīng)度值作為之后種群搜索位置跟新的依據(jù)，并用適應(yīng)度值來判斷解的優(yōu)劣，保證了初始解不斷向最優(yōu)解搜索進化?？紤]到控制系統(tǒng)的多樣性，SOA算法的初始值應(yīng)當在允許的范圍內(nèi)隨機產(chǎn)生，如PID控制器，其控制參數(shù)組成的種群P就可以用一個3×S矩陣來表示：

(3)

為了獲得良好的過渡過程動態(tài)特性，采用誤差絕對值對時間的積分性能指標作為參數(shù)選擇的最小目標函數(shù)。為了防止能量過大并避免超調(diào)，除了采用懲罰控制，還要在目標函數(shù)中加入了控制輸入的平方項，目標函數(shù)即為：

ω2u2(t)+ω3|e(t)|)dt

(4)

式(4)中，ω1,ω2,ω3為權(quán)值，ω3?ω1，且ω1=0.999，ω2=0.001，ω3=100。

SOA算法采用高斯函數(shù)來表示搜索步長的模糊變化量，通過不確定推理就可得到搜索步長，搜索步長為：

(5)

式(5)中，αij為j維搜索空間的搜索步長，δij為高斯隸屬函數(shù)，uij為隸屬度。

通過模擬人的利己行為，利他行為等行為，并進行分析建模，就可得到最優(yōu)解的搜索方向，搜索方向如為：

(6)

式(6)中，sign()為符號函數(shù)，φ1和φ2為[0，1]內(nèi)的常數(shù)，ω為慣性權(quán)值。

在確定搜索步長和搜索方向后，種群中的個體就可進行位置更新，并最終實現(xiàn)對所求問題解的優(yōu)化。

2.3 SOA-PID溫度控制系統(tǒng)

依據(jù)本文2.2節(jié)所述的SOA算法原理，設(shè)計了包含SOA-PID控制(SOA算法優(yōu)化的PID控制)的茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 茶葉殺青機SOA-PID溫度控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

圖4 SOA優(yōu)化PID控制參數(shù)流程圖

對于茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)中SOA-PID控制器的控制參數(shù)具體優(yōu)化過程如下：

(1)SOA算法初始化產(chǎn)生PID控制器的3個控制參數(shù)搜索者種群，并對種群中的搜索者初始位置依次賦值；

(2)通過目標函數(shù)，得到改組搜索者的適應(yīng)度值，并進行搜索者種群間學習；

(3)確定每個搜索者的搜索方向和搜索步長；

(4)更新每個搜索者的位置；

(5)當達到最大迭代次數(shù)或滿足最小誤差標準時，輸出優(yōu)化參數(shù)，否則返回第(2)步；

(6)將SOA算法輸出的最優(yōu)參數(shù)輸入PID控制器，實現(xiàn)溫度控制系統(tǒng)的準確控制。

SOA優(yōu)化PID控制參數(shù)的流程圖如圖4所示。

圖5 SOA優(yōu)化適應(yīng)度函數(shù)曲線

圖6 SOA優(yōu)化PID控制參數(shù)的變化曲線

3 實驗仿真

3.1 建立仿真模型

根據(jù)茶葉的殺青工藝和滾筒式茶葉殺青機控制系統(tǒng)上位機的工藝參數(shù)輸出數(shù)據(jù)，在保證殺青時間等工藝參數(shù)理想的條件下，使得滾筒內(nèi)的溫度始終維持在130℃-180℃范圍之間，為了便于研究我們?nèi)?50℃為最佳殺青溫度。

根據(jù)“科恩-庫恩”公式抽象出茶葉殺青溫度的廣義數(shù)學模型[11]:

(7)

為了驗證SOA-PID控制下殺青溫度控制系統(tǒng)的優(yōu)越性，利用MATLAB對常規(guī)PID控制和SOA-PID控制系統(tǒng)分別繪制階躍響應(yīng)輸出曲線，進行仿真對比。對常規(guī)PID控制系統(tǒng)的仿真，為了盡可能的提高控制性能，采用“試湊法”得到整定的PID控制參數(shù)，具體參數(shù)值如表1所示。

表1 “試湊法”得到的常規(guī)PID控制參數(shù)

對SOA-PID控制系統(tǒng)的仿真，通過SOA算法得到整定的PID控制參數(shù)。設(shè)種群規(guī)模為50，粒子個數(shù)為3，最大迭代次數(shù)為100，PID控制的參數(shù)搜索范圍為[0，50]，先通過MATLAB M文件運算，得到了SOA算法優(yōu)化的適應(yīng)度函數(shù)曲線和SOA優(yōu)化PID控制參數(shù)的變化曲線，如圖6、圖7所示。

從圖中可以得到，SOA優(yōu)化適應(yīng)度函數(shù)的最優(yōu)值為3.7995×104，SOA優(yōu)化PID控制參數(shù)的結(jié)果，如表2所示。

表2 SOA優(yōu)化PID控制參數(shù)

綜合茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)的數(shù)學模型及表1、2的PID控制參數(shù)，在MATLAB SIMULINK模塊下建立常規(guī)PID控制系統(tǒng)和SOA-PID控制系統(tǒng)的仿真模型，如圖7所示。

為了驗證系統(tǒng)的抗干擾能力，在系統(tǒng)運行至300s時施加一個干擾信號。

圖7 SIMULINK搭建的溫度控制系統(tǒng)仿真模型

圖8 常規(guī)PID和SOA-PID控制系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線

3.2 仿真結(jié)果和分析

對系統(tǒng)分別采用常規(guī)PID控制和SOA-PID控制時，其單位階躍響應(yīng)曲線如圖8所示。

對比常規(guī)PID控制和SOA-PID控制的仿真曲線，可以看出：

(1) 常規(guī)PID控制下，系統(tǒng)的超調(diào)量σp1≈6%，調(diào)節(jié)時間ts1≈200s，穩(wěn)態(tài)誤差ess1=0；SOA-PID控制下，系統(tǒng)的超調(diào)量σp2≈1.3%，調(diào)節(jié)時間ts2≈150s，穩(wěn)態(tài)誤差ess2=0。

(2)常規(guī)PID控制的響應(yīng)曲線在沒有達到穩(wěn)態(tài)前出現(xiàn)了明顯的振蕩現(xiàn)象，SOA-PID控制的響應(yīng)曲線較平穩(wěn)，幾乎未發(fā)生振蕩。

(3)SOA-PID控制的響應(yīng)曲線在遇到干擾時重新回到穩(wěn)態(tài)所需的時間明顯低于常規(guī)PID控制。

因此，茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)采用SOA-PID控制比常規(guī)PID控制的控制性能明顯提高，系統(tǒng)超調(diào)較小，穩(wěn)定速度快，抗干擾能力強，具有更好的動態(tài)性能。

4 結(jié) 論

本文針對常規(guī)PID控制的缺陷和不足，對SOA-PID控制在滾筒式茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用進行了研究，研究結(jié)果表明SOA-PID控制能使茶葉的殺青加工在核心工藝參數(shù)，即溫度控制方面取得明顯的改善，得到的具體結(jié)論如下：

(1)SOA-PID控制在茶葉殺青機溫度控制中，調(diào)節(jié)時間短，超調(diào)量小，穩(wěn)態(tài)特性與動態(tài)響應(yīng)特性均較為優(yōu)秀，通過SOA算法可以實現(xiàn)茶葉殺青機智能控制系統(tǒng)中較為優(yōu)秀的溫度控制策略。

(2)SOA-PID控制下的茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)控制性能優(yōu)秀，可以極大地提高和保證茶葉的加工質(zhì)量，滿足殺青工藝對溫度的控制要求，保證茶葉的殺青效果。

(3)SOA-PID控制下的茶葉殺青機溫度控制系統(tǒng)以常規(guī)PID控制為基礎(chǔ)，可以很好地滿足滾筒式茶葉殺青機控制系統(tǒng)的自動控制要求，具備了應(yīng)用到實際殺青加工中的條件，該研究也為茶葉殺青機在智能控制系統(tǒng)的總體設(shè)計方面提供了一定的理論依據(jù)。