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基于模糊神經網絡算法的智能控制技術

2022-06-10 01:40
關鍵詞:擠出機溫控偏差

孫 握 瑜

(安徽商貿職業(yè)技術學院 信息與人工智能學院,安徽 蕪湖 241002)

0 引 言

擠出機儀器作為一款專業(yè)的生產設備,被廣泛應用于城市建設、石油傳輸、物料配送等行業(yè)。擠出機將固態(tài)顆粒塑化成均勻熔體,并在一定壓力和溫度條件下,由擠出機機頭輸出不同品類的成品[1]。目前,國內多數(shù)擠出機在溫控方面主要采用分離儀表和電熱圈分區(qū)加熱進行控制,該方式具備很高的性價比,但僅通過單片機技術的分離模塊控制,難以實現(xiàn)擠出機綜合控制,因而不能滿足擠出機的最優(yōu)運行模式[2-3]。而PID技術的發(fā)展以及神經網絡算法的提出為擠出機智能控制提供了新的途徑,將PID與智能控制相結合實現(xiàn)對擠出機溫度的控制成為研究的熱點[4-6]。如相關學者提出的T-S模型的模糊控制法,通過引入獎懲函數(shù)來改善擠出機溫度系統(tǒng)的動態(tài)特性[7];針對PID控制過程中存在的非線性特征,利用非線性函數(shù)來表述PID控制系統(tǒng)中的比例、積分關系,并由不同工藝緩解來改變函數(shù)因子,實現(xiàn)對PID的可消除超調,提高算法的調節(jié)效率[8]。

本文在擠出機智能溫控系統(tǒng)算法的基礎上,結合模糊神經網絡和PID控制,通過引入自整定方法,根據(jù)不同工藝階段來實現(xiàn)對原料基礎溫度的智能控制,并設計得到模糊自正整定的PID算法控制器,實現(xiàn)對溫控非線性參數(shù)的智能控制。

1 擠出工藝流程

擠出機通過加料斗將原料顆粒由轉動螺桿送至預定溫度的主機螺桿料筒中,高溫作用下利用轉動的螺桿對桶內原料剪切、攪拌、混煉、塑化,將固體顆粒熔化成流體狀態(tài),并不斷推進主機螺桿前進,最終在機頭通過口模成型輸出成品。

在原料基礎控制系統(tǒng)中,采用PLC自動控制技術實現(xiàn)對生產過程中溫度、壓力控制,使用螺桿料筒控制溫度。在生產中,筒體可劃分為7個模塊,每個模塊用加熱片加熱,可設定恒定溫度點,也可用開關量實現(xiàn)控制。當溫度大于設定的上限值時,加熱片停止工作,冷卻系統(tǒng)開始工作,系統(tǒng)給出報警信號,并輸出開關量信號。圖1為典型的料筒溫度控制系統(tǒng)。

圖1 料筒溫度控制系統(tǒng)

2 模糊神經網絡的PID控制仿真研究

2.1 模糊神經網絡模型的建立

考慮到擠出機料筒溫度控制系統(tǒng)的滯后性、非線性特征[9],在不同加工工況下存在的不確定性,采用傳統(tǒng)的PID控制法難以建立精確的數(shù)學模型。而根據(jù)模糊控制規(guī)則,通過模糊神經網絡算法,確定PID智能控制的整定參數(shù),且具有特定的優(yōu)勢,有效保證了PID控制器能夠適應不同被控對象的非線性變化特征?;诖?,建立基于模糊神經網絡的PID智能控制系統(tǒng),具體流程如圖2所示。

圖2 模糊控制系統(tǒng)控制流程

1)確定輸入、輸出變量、論域關系。將系統(tǒng)偏差和偏差率作為系統(tǒng)輸入量,通常溫差控制系統(tǒng)輸入變量取溫度偏差量化因子Ke和偏差變化率量化因子。而輸出變量取溫度偏差量的相應比例因子,即假設偏差c基本論域為[-xc,xc],對應連續(xù)論域為[-n,n],則量化因子Kc和比例因子Kss分別為:

(1)

(2)

上式中:n為預先確定的論域;xc為基本論域[-xc,xc]的某個偏差值。

2)定義模糊子集。獲得模糊子集數(shù)量和對應的語言變量,根據(jù)模糊子集類別選擇隸屬度函數(shù)。即在模糊神經網絡給定論域U中,對于給定模糊的任意x,x∈U,存在隸屬度函數(shù)μA(x),則滿足式(1)條件的A定義為模糊集合

A={|μA(x)|?x∈U,μA(x)∈[0,1]}

(3)

對于某一個變量xi與模糊集合的相關性,采用隸屬度來進行描述??梢钥闯?,隸屬度僅與元素xi有關,而與模糊集并無關系,建立變量xi與隸屬度的函數(shù)關機即隸屬度函數(shù)。目前,應用較為廣泛的正態(tài)型隸屬度函數(shù)如下:

μ(x)=exp[-(x-α)2/σ2](σ>0)

(4)

上式中:α為慣性系數(shù),且有0

3)制定模糊規(guī)則。根據(jù)控制性能的狀態(tài),獲得模糊變量對應的映射關系和模糊邏輯函數(shù)。當計算得到xi值滿足區(qū)間[0,1]時,則xi作為模糊變量,對應的集合為{x1,x2,,…,xn},映射關系式f:[0,1]n→[0,1]作為模糊邏輯函數(shù),記為f(x1,x2,…,xn)。

4)建立模糊控制表。根據(jù)獲得的PID模糊控制器輸出量,建立輸入/輸出量的關系列表。確定模糊關系:對于集合C和集合D,將C和D直積計算作為論域U中的模糊子集,即存在關系式

C×D={(x,y)|x∈C,y∈D}

(5)

5)控制力計算。根據(jù)采樣得到的偏差和偏差率輸入值,由隸屬度函數(shù)計算獲得的結果代入到建立的模糊控制表中,經過PID修正量得到的輸出量即控制量。

6)仿真驗證。根據(jù)不同的算法結果調整量化因子、比例因子,提升模糊PID控制器的系統(tǒng)使用性能,獲得最優(yōu)工藝參數(shù)。

2.2 仿真和實驗結果

2.2.1 仿真研究

本節(jié)對擠出機料筒喂料段控制效果進行模糊PID控制系統(tǒng)仿真,由于喂料段是一個不斷加熱過程,因此將擠出機加熱系統(tǒng)作為一個二階慣性加滯后環(huán)節(jié),確定系統(tǒng)算法公式為

(6)

使用模糊智能控制PID算法,實現(xiàn)溫度自動控制。如圖3為基于MATLAB/Simulink軟件建立的仿真系統(tǒng)。

圖3 擠出機溫控系統(tǒng)Simulink模型框

其中系統(tǒng)輸入量為PID的3個新參數(shù)。根據(jù)智能溫控器工藝經驗,定義溫度偏差系數(shù)Ke=0.6,偏差變化率系數(shù)Kec=1.2。模糊控制系統(tǒng)采用兩個輸入、三端輸出的形式,輸入信息用e和ec表示,分別代表偏差信號和微分偏差信號,由式(1)和式(2)計算得到系統(tǒng)輸出比例因子:ΔKkp=0.15,ΔKkl=0.05,ΔKkD=0.4。獲得PID參數(shù)初始值分別為Kp=0.9,Kl=0.3,KD=2.4。

考慮到擠出機料筒溫度控制的非線性特征,選擇正態(tài)函數(shù)曲線,采用正態(tài)分布函數(shù)作為Kp、Ki、Kd隸屬度函數(shù)。

2.2.2 仿真結果分析

圖4為不同PID控制系統(tǒng)溫控輸出曲線,從圖中可明顯看出,使用常規(guī)PID控制,系統(tǒng)的恒定性較好,且超調量為0,但控制系統(tǒng)表現(xiàn)出了明顯的溫度誤差,其中最大溫差量達到了+25 ℃。采用模糊PID復合控制器的系統(tǒng)穩(wěn)定性進一步增強,且系統(tǒng)達到預定穩(wěn)定溫度所用的條件時間減少,且并未出現(xiàn)進一步的溫度顯著波動,可以看出,模糊PID復合控制器具有更好的控制性能。

圖4 不同PID控制系統(tǒng)溫控輸出曲線

實際生產過程中,只有在偏差量很小的情況下才執(zhí)行PID控制。因此用模糊PID復合控制時,可將Kp參數(shù)相對量取值大些,能使系統(tǒng)快速達到目標溫度,如圖5為不同KP參數(shù)下的溫度上升曲線,可以看出,當Kp在0.6~0.9時,隨著Kp值的增加,系統(tǒng)調節(jié)時間不斷降低,且穩(wěn)定性并未出現(xiàn)較大變化,當Kp等于0.9時,調節(jié)時間最短為72 s,隨著Kp值進一步增大,盡管降低了系統(tǒng)調節(jié)時間,但系統(tǒng)溫度波動量降低。因此,選定合適的Kp值對于改善模糊PID復合控制器系統(tǒng)性能有直接影響。

圖5 不同比例因子的溫控曲線

4 結 論

1)本文設計了基于模糊神經網絡的PID復合控制系統(tǒng)對溫度控制PID參數(shù)進行調整,通過隸屬度函數(shù)描述非線性參數(shù)集合的相關性,建立模糊變量間的映射關系和模糊控制表,實現(xiàn)對PID參數(shù)的微整定,提升了系統(tǒng)對非線性參數(shù)的適應性。

2)通過仿真結果可知,采用模糊PID自整定系統(tǒng)超調量為0,系統(tǒng)達到預定穩(wěn)定溫度所用的條件時間減少,并未出現(xiàn)進一步的溫度顯著波動,模糊PID復合控制器具有更好的控制性能。

3)初始偏差量化因子較大時,能夠使系統(tǒng)快速達到目標溫度,提高系統(tǒng)升溫效率,但過大的偏差值容易造成系統(tǒng)溫度波動頻繁,因此需根據(jù)實際工況選定系統(tǒng)輸入/輸出參數(shù)量。

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