CIP清洗系統回液溫度模糊預測探究

顏 東，劉立山，姬國亮

(青島農業大學機電工程學院，青島，266109)

CIP清洗系統指在不拆開或移動裝置的情況下，采用高溫、高濃度的洗凈液，對設備裝置加以強力作用把與食品的接觸面洗凈的一種對衛生級別要求較嚴格的生產設備的清洗凈化系統。在系統中由于液體輸送管道長、控制對象容積大等特點，使得系統的溫度控制環節具有較大的滯后性。傳統CIP清洗系統中溫度控制多采用PID控制，其控制效果動態品質不太理想。本文以回液溫度變化率為輸入，運用模糊控制思想，對被清洗設備出口溫度進行模糊預測，以減小溫度控制系統的滯后時間，改善溫度控制動態品質。

1 模糊控制的基本原理

模糊控制是基于語言的一種智能控制，其魯棒性強，干擾和參數變化對控制效果影響小，尤其適合于非線性、時變及純滯后系統的控制。基本結構如圖1所示，是一種閉環反饋控制系統。

圖1 模糊控制的結構與原理

操作人員的控制經驗是一種模糊的意識形式，無法應用精確的數學模型來進行描述。模糊控制是基于操作人員的經驗得出規則，并運用這些規則歸納出算法來實現控制。運用模糊控制策略能夠在一些無法建立精確數學模型的系統中獲得較滿意的控制效果。

2 模糊控制在CIP清洗系統中的實現

CIP清洗系統簡圖如圖2所示。根據系統要求需采集被清洗罐回液溫度，由于工藝環境成本等因素，回液溫度采集點一般安裝在清洗罐附近，如圖C處，使得采集溫度θ相對于實際回液溫度θ1存在較大滯后性。在日常運行中，該滯后時間大約為三分鐘。

圖2 CIP清洗結構

圖3 CIP系統溫度控制框圖

CIP溫度控制系統方框圖如圖3所示，其中G0(S)、G1(S)、G2(S)分別為控制環節、執行機構和清洗設備對溫度影響的傳遞函數，將管道對溫度的影響看成純滯后的環節，其中T是采集溫度θ相對于實際回液溫度θ1的純滯后時間，系統的溫度閉環控制傳遞函數為：

純滯后時間T的引入使得系統的穩定性變差，控制質量下降。T的存在是由于采集到的回液口溫度相對于清洗設備實際溫度滯后造成的。若能在不改變溫度采集點數目和系統結構的基礎上減小T的大小，將具有更好的經濟性與可操作性。

本文采用模糊控制的思想，對系統回液溫度進行模糊預測以減小其滯后時間T，改善溫度控制系統動態品質。基本思路如下：依據控制經驗通過對采集點回液溫度的變化率的模糊推理，得出采集溫度與實際溫度的溫度補償值，將該補償值加入到溫度閉環控制的溫度反饋環節以降低系統溫度控制的滯后性。

圖4 模糊控制結構框圖

圖5 新系統結構

模糊控制結構框圖如圖4所示。在系統的溫度采集環節加入模糊控制，通過對回液溫度的變化率Δθ的處理來實現對被清洗目標的實際溫度θ1模糊預測，新的系統結構如圖5所示，系統傳遞函數如式2所示：

其中，T0為系統滯后校正時間。經實際分析可知，加入了模糊控制后雖然無法將e-(T-T0)S從系統中完全剔除，但也極大地改善了系統的動態品質。

3 模糊算法的PLC程序實現

在本文中，將采集溫度θ的變化率Δθ作為模糊控制的輸入，通過模糊算法來降低溫度滯后環節對控制系統的影響。模糊算法程序由三部分組成：模糊化處理程序、模糊推理功能程序、逆模糊化處理程序。

3.1 模糊化處理程序

在本文中模糊化程序包括以下功能：量程轉換、求隸屬度。將回液溫度變化率范圍設為±Δθ，并將其范圍細分等級，Δθ的五個模糊子集設為{快速上升，上升，不變，下降，快速下降}，即{NB，NM，ZC，PM，PB}。然后對其所選模糊集定義其隸屬函數，選取三角形隸屬函數，如圖8所示，其中x1、x2、x3、x4、x5分別為NB、NM、ZC、PM、PB的中心點值。

圖8 隸屬函數

1）輸入量的量程轉換

由圖8可知輸入量在模糊量轉化前需進行處理來消除圖8中輸入量死區的存在，處理如式3所示。

2）隸屬度計算

輸入變量進行量程轉換后按圖8曲線計算得出輸入變量對應模糊子集的隸屬度。下面以模糊子集ZC隸屬度求法為例，介紹文中各模糊子集隸屬度的求法。輸入量模糊子集隸屬度求法如式4所示。

3.2 模糊推理功能程序

模糊推理的任務是根據當前輸入的不同隸屬度的模糊子集，遵照預先設定的規則，推斷應有的模糊控制輸出。模糊控制規則是控制者實踐經驗和手動控制策略的總結，有若干條模糊條件語句構成的。其語言形式為：IF EC =EiTHEN U=Ui，其中Ei、Ui分別為EC與U上的模糊子集。

在模糊控制器中，如果E1為小前提，則通過模糊關系的推理出結論U1，如下顯示的即為它的推理過程：

在這里符號“o”為矩陣乘，“E→U”為模糊量集合E與模糊量集合U的模糊關系，推理過程如式5。

3.3 逆模糊化處理程序

模糊控制器的輸出是模糊量，只有將其轉化為精確量，才能作用于執行機構。常用解模糊方法有：最大隸屬函數法、重心法、加權平均法等多種方法。

本文采用的是加權平均法。文中模糊控制最終輸出溫度補償值Ci由上位機輸入。經過模糊推理得到的模糊論域元素隸屬度為μu(xi)，最終判斷值算法如式7。

由式7編寫反模糊化程序功能塊，經過解模糊化得到的數據就是補償回液溫差值，該溫差值與采集溫度之和為修正后的采集溫度，參與到溫度控制過程中。

4 小結

在CIP系統中由于工藝要求，回液溫度采集點采集溫度與被清洗設備出口處的實際溫度具有較長的滯后時間，將滯后環節引入了溫度控制回路中使得控制動態品質變差。本文利用模糊控制思想，以溫度采樣點溫度值以及溫度變化率為輸入，經過關系矩陣進行模糊推理，推理出被清洗設備出口處實際溫度，減小了系統滯后時間，提高了系統溫度控制的動態品質。

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