程予任,葉靈宋,余昭旭

(1.華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，上海 200237；2.上海自動(dòng)化儀表有限公司，上海 200072)

0 引言

調(diào)節(jié)閥是一種過程控制儀表，普遍應(yīng)用于現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程。閥門定位器作為氣動(dòng)調(diào)節(jié)閥的配套設(shè)備，對(duì)調(diào)節(jié)閥的過程控制性能起到至關(guān)重要的作用。定位器能夠控制氣動(dòng)直行程或角行程執(zhí)行機(jī)構(gòu)，通過對(duì)調(diào)節(jié)閥閥桿的精確定位控制，實(shí)現(xiàn)對(duì)管道內(nèi)流體流量的調(diào)節(jié)或通斷，從而盡可能保證系統(tǒng)運(yùn)行安全和控制品質(zhì)[1]。它能優(yōu)化調(diào)節(jié)閥的流量特性、加快調(diào)節(jié)速度、減少控制信號(hào)的傳遞滯后、降低閥桿移動(dòng)的摩擦力和閥芯不平衡力導(dǎo)致的影響，以及提高調(diào)節(jié)閥系統(tǒng)的控制精度和響應(yīng)速度。這些特點(diǎn)對(duì)于現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程的平穩(wěn)、安全有著重要意義，并且能夠節(jié)約最終用戶的成本[2]。

智能閥門定位器是目前閥門定位器的主要研究方向和未來發(fā)展趨勢(shì)。正是由于其相較于傳統(tǒng)閥門定位器有著明顯的優(yōu)化和改進(jìn),更適合現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程的需要。智能閥門定位器的控制算法是實(shí)現(xiàn)調(diào)節(jié)閥精確定位控制的核心。

調(diào)節(jié)閥在運(yùn)行時(shí)會(huì)受到閥桿移動(dòng)的摩擦力和閥芯所受流體力等時(shí)變力。同時(shí)，類型不同、負(fù)載改變、氣源壓力穩(wěn)定性差以及調(diào)節(jié)閥的安裝也會(huì)對(duì)其產(chǎn)生影響，使系統(tǒng)具有非線性、大慣性或大滯后等問題。所以，對(duì)被控系統(tǒng)建立統(tǒng)一的數(shù)學(xué)模型難度較大[3]，并且其控制算法始終是氣動(dòng)控制系統(tǒng)的研究難點(diǎn)。目前，氣動(dòng)閥門定位器中普遍使用的控制算法有比例積分微分(proportional integral differential,PID)控制和模糊控制。文獻(xiàn)[4]對(duì)智能閥門定位器的控制算法進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)了線性化方法和分段比例積分(proportional integral,PI)這兩種可變脈沖寬度調(diào)制(pulse width modulation,PWM)占空比的方法,在小范圍階躍控制過程中,能夠加速閥位啟動(dòng)、提高小范圍階躍控制速度。但是，該方法只能改善小范圍階躍的調(diào)節(jié)速度。文獻(xiàn)[5]在模糊自適應(yīng)PID控制的基礎(chǔ)上，結(jié)合了Smith預(yù)估控制方法。Smith預(yù)估控制方法能夠補(bǔ)償控制對(duì)象純滯后性,而模糊PID算法能夠使系統(tǒng)具有較小的超調(diào)量和較好的適應(yīng)性。但是該方法未考慮如何提高閥門運(yùn)動(dòng)的快速性。

本文提出了一種智能閥門定位器的仿人智能PID控制方法。該方法根據(jù)誤差的大小和變化趨勢(shì)設(shè)計(jì)了仿人智能控制規(guī)則，并根據(jù)仿真結(jié)果進(jìn)行顯示。該控制算法能夠明顯加快調(diào)節(jié)閥的響應(yīng)速度，同時(shí)輸出響應(yīng)曲線平滑、無明顯波動(dòng)，從而有效地改善了調(diào)節(jié)閥的速度和精度、提高了系統(tǒng)的魯棒性。

1 智能閥門定位器

1.1 智能閥門定位器的發(fā)展

水、汽、油等流體與工業(yè)生產(chǎn)密切相關(guān)。流體在工業(yè)生產(chǎn)過程中的應(yīng)用必然需要管道設(shè)施。閥門對(duì)于管道設(shè)施而言至關(guān)重要。閥門定位器是閥門控制調(diào)節(jié)必不可少的部件，可改善調(diào)節(jié)閥的控制效果，以及確定調(diào)節(jié)閥系統(tǒng)的控制精度、響應(yīng)速度[6]。在一些應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)閥門的控制并不單純是普通的開關(guān)控制，同時(shí)涵蓋了開度大小的調(diào)節(jié)以及頻繁的控制動(dòng)作。因此，閥門定位器的智能性和適應(yīng)性必須滿足更高的要求。在20世紀(jì) 90 年代，過程控制發(fā)展水平的提升以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的日益成熟，推動(dòng)了帶微處理器的智能儀表的發(fā)展。于是，壓力變送器、溫度變送器等現(xiàn)場(chǎng)變送器產(chǎn)生了很多改進(jìn)和升級(jí)，智能閥門定位器也應(yīng)運(yùn)而生[7]。由于智能閥門定位器可靠性高、精度高，能夠進(jìn)行功能擴(kuò)展和通信，對(duì)于當(dāng)今工業(yè)過程控制中網(wǎng)絡(luò)化、集成化、智能化的發(fā)展要求具有更高的適應(yīng)性。

1.2 智能閥門定位器的工作原理

智能閥門定位器一般有電氣轉(zhuǎn)換單元、閥位檢測(cè)反饋單元和中央控制單元三個(gè)部分[8]。智能閥門定位器原理如圖1所示。

圖1 智能閥門定位器原理圖

智能閥門定位器在高度集成的微控制器的基礎(chǔ)上，采用數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和決策生成，利用電氣轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)電信號(hào)與氣動(dòng)信號(hào)的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)了電氣轉(zhuǎn)換和精確定位的功能[9]。在智能閥門定位器控制系統(tǒng)中，4～20 mA輸入信號(hào)與閥位反饋信號(hào)通過閥門定位器的控制單元處理，根據(jù)兩者偏差輸出脈沖控制信號(hào)到電氣轉(zhuǎn)換單元(壓電閥)，控制電氣轉(zhuǎn)換單元(壓電閥)的輸出氣壓改變，可控制氣動(dòng)調(diào)節(jié)閥的閥桿運(yùn)動(dòng)。同時(shí)，位移傳感器檢測(cè)到閥桿的行程并反饋到閥門定位器的控制單元，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。

2 控制器原理與設(shè)計(jì)

2.1 仿人智能PID控制原理

仿人智能PID控制器分為仿人智能控制和PID控制兩部分。根據(jù)誤差大小以及誤差變化趨勢(shì)自適應(yīng)調(diào)節(jié)PID控制參數(shù)，可達(dá)到抑制動(dòng)態(tài)誤差、改善控制性能的效果。仿人智能PID控制器的本質(zhì)為效仿人類的思維過程和智能行為進(jìn)行決策和控制，不需要了解對(duì)象的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，不依賴于對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，而是利用受控對(duì)象和控制規(guī)律的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和變換控制策略[10]。仿人智能PID控制器結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 仿人智能PID控制器結(jié)構(gòu)圖

2.2 仿人智能PID控制器設(shè)計(jì)

常規(guī)增量式PID控制器的輸出為：

u(k)=u(k-1)+{Kp[e(k)-e(k-1)]+Kie(k)+

Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]}

(1)

式中：u(k)為第k次控制器的輸出；u(k-1)為第(k-1)次控制器的輸出；e(k)為當(dāng)前采樣時(shí)刻的誤差值；e(k-1)、e(k-2)分別為前一個(gè)和前兩個(gè)采樣時(shí)刻的誤差值；Kp、Ki、Kd分別為PID控制器的比例、積分、微分系數(shù)。

常規(guī)PID是一種線性控制器。參數(shù)整定是PID控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容。對(duì)于調(diào)節(jié)閥系統(tǒng)這種非線性系統(tǒng)而言，這種控制算法不能妥善地解決系統(tǒng)穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性與快速性之間的矛盾。

仿人智能控制的設(shè)計(jì)依據(jù)是調(diào)節(jié)閥流量控制相關(guān)的一系列經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，根據(jù)控制系統(tǒng)的誤差e(k)和誤差的增量Δe(k)進(jìn)行設(shè)計(jì)。把e(k)·Δe(k)和Δe(k)·Δe(k-1)這兩個(gè)特征量作為調(diào)節(jié)依據(jù)，在線實(shí)時(shí)變換控制策略，調(diào)節(jié)控制參數(shù)。其中：Δe(k)=e(k)-e(k-1)；Δe(k-1)=e(k-1)-e(k-2)。

典型的二階系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)曲線如圖3所示。

圖3 典型的二階系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)曲線

當(dāng)誤差的絕對(duì)值非常大時(shí)，不需要考慮誤差的變化趨勢(shì)，直接采用Bang-Bang控制就可以使得系統(tǒng)具有較快的響應(yīng)速度。此時(shí)，控制器的輸出按照最大輸出，以便迅速減小誤差。

當(dāng)誤差較小時(shí)，如果e(k)·Δe(k)>0(如AB段或CD段),表明誤差處于增大的過程中。此時(shí)，控制器傾向于實(shí)施PID作用,需要改變誤差絕對(duì)值變化的方向、增大反向控制作用、減小超調(diào)，以達(dá)到迅速減小誤差絕對(duì)值的目的。如果e(k)·Δe(k)<0(如BC段或DE段),表明誤差絕對(duì)值處于減小的過程中。此時(shí)，考慮使PID控制器保持輸出不變，使得系統(tǒng)通過慣性的作用過渡到穩(wěn)態(tài)。

當(dāng)Δe(k)·Δe(k-1)>0,表明誤差不存在極值，比如在A、C、E時(shí)刻。當(dāng)Δe(k)·Δe(k-1)<0，表明誤差存在極值，比如在B、D時(shí)刻。此時(shí)，將以上兩個(gè)特征量相結(jié)合就可以推斷系統(tǒng)誤差的變化趨勢(shì)。比如：當(dāng)某一時(shí)刻e(k)·Δe(k)>0且Δe(k)·Δe(k-1)<0，則該時(shí)刻后的誤差從增大變?yōu)闇p小趨勢(shì)。當(dāng)某一時(shí)刻e(k)·Δe(k)<0且Δe(k)·Δe(k-1)<0，則該時(shí)刻后的誤差從減小變?yōu)樵龃筅厔?shì)。

在FG段,Δe(k)=0,但是e(k)≠0,表明系統(tǒng)誤差在此時(shí)為一個(gè)定值,應(yīng)當(dāng)加上積分作用,從而達(dá)到快速消除誤差的目的。

當(dāng)誤差絕對(duì)值很小時(shí)，它可能是由系統(tǒng)靜差導(dǎo)致。此時(shí)，應(yīng)當(dāng)引入積分作用，以減小系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。

仿人智能控制的原型算法為：

(2)

將仿人智能控制與PID控制相結(jié)合，設(shè)計(jì)控制器。

①建立特征模型。

φ={φ1,φ2,φ3,φ4,φ5,φ6,φ7,φ8,φ9}=

(3)

式中：M1和M2為兩個(gè)誤差界限，M1>M2；M3為誤差的極小值。

②構(gòu)建控制策略。

ψ={ψ1,ψ2,ψ3,ψ4,ψ5,ψ6,ψ7}=

(4)

式中：u(k)為第k次控制器的輸出；u(k-1)為第(k-1)次控制器的輸出；sgn為符號(hào)函數(shù)；Umax為控制器開環(huán)輸出；k1為增益放大系數(shù)，k1>0；k2為增益抑制系數(shù)，0

③構(gòu)建控制模態(tài)集：

Ω={Ω1,Ω2,Ω3,Ω4,Ω5,Ω6,Ω7,Ω8}=

(5)

3 仿真結(jié)果分析

氣動(dòng)調(diào)節(jié)閥的閥門特性能夠表示為工業(yè)控制過程中普遍的一階慣性時(shí)滯對(duì)象[11]。調(diào)節(jié)閥控制對(duì)象的傳遞函數(shù)為:

(6)

給定階躍信號(hào)，采用仿人智能PID控制器、傳統(tǒng)PID控制器和模糊PID控制器進(jìn)行仿真試驗(yàn)。設(shè)置參數(shù)Kp=2.9、Ki=5.6、Kd=0.66，且模糊PID控制器的模糊規(guī)則設(shè)計(jì)參考文獻(xiàn)[12]。仿真運(yùn)行時(shí)間設(shè)置為30 s。

控制系統(tǒng)階躍響應(yīng)及誤差曲線如圖4所示。由圖4可知：在仿人智能PID控制下，階躍響應(yīng)達(dá)到目標(biāo)值的調(diào)整時(shí)間為2.61 s,系統(tǒng)無超調(diào)；在傳統(tǒng)PID控制下，調(diào)整時(shí)間為5.41 s，其超調(diào)量為1.4%;在模糊PID控制下，系統(tǒng)無超調(diào)，但調(diào)整時(shí)間為3.98 s。由此可知，相較于傳統(tǒng)PID控制器和模糊PID控制器，仿人智能PID控制器無超調(diào)且響應(yīng)速度更快、控制性能更好。

圖4 控制系統(tǒng)階躍響應(yīng)及誤差曲線

為了檢驗(yàn)控制器的魯棒性，將控制對(duì)象轉(zhuǎn)化為：

(7)

在控制器的控制參數(shù)不變的情況下，控制方法的階躍響應(yīng)及誤差曲線如圖5所示。由圖5可知：在仿人智能PID控制下，階躍響應(yīng)達(dá)到目標(biāo)值的調(diào)整時(shí)間為3.08 s,系統(tǒng)無超調(diào)；在傳統(tǒng)PID控制下，調(diào)整時(shí)間為7.33 s，其超調(diào)量為4.7%；在模糊PID控制下，調(diào)整時(shí)間為7.62 s，其超調(diào)量為9.3%。由此可知，仿人智能PID控制器在對(duì)象變化后，較之傳統(tǒng) PID 控制器和模糊PID控制器仍然具有更好的穩(wěn)態(tài)性能和動(dòng)態(tài)性能，魯棒性也更強(qiáng)，更適用于智能閥門定位器系統(tǒng)的控制。

圖5 控制系統(tǒng)魯棒化階躍響應(yīng)及誤差曲線

4 結(jié)論

本文介紹了智能閥門定位器的發(fā)展過程以及工作原理，基于調(diào)節(jié)閥非線性、大慣性以及大滯后的特點(diǎn)，提出了一種新的仿人智能PID控制方法，并將其應(yīng)用于智能閥門定位器中。根據(jù)調(diào)節(jié)閥流量控制的一系列經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，設(shè)計(jì)了仿人智能控制規(guī)則，并通過MATLAB進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明，該控制算法能夠?qū)崿F(xiàn)精確控制,與傳統(tǒng)的PID控制算法和模糊PID控制算法相比具有更快的響應(yīng)時(shí)間、更好的魯棒性，是一種性能更優(yōu)越的智能閥門定位器控制算法。