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干熄焦提升機定位系統(tǒng)智能控制策略應(yīng)用

2015-01-13 04:30:27陳冬玲劉有冠
化工自動化及儀表 2015年5期
關(guān)鍵詞:模型系統(tǒng)

陳冬玲 劉有冠

(1.柳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院機電工程系,廣西 柳州 545006;2. 廣西柳州鋼鐵集團公司焦化廠,廣西 柳州 545006)

干法熄焦是目前國內(nèi)焦化行業(yè)大力倡導(dǎo)的一項先進技術(shù),提升機作為干熄焦系統(tǒng)的關(guān)鍵工藝設(shè)備,其穩(wěn)定運行是干熄焦系統(tǒng)能夠生產(chǎn)質(zhì)量穩(wěn)定的焦炭和發(fā)電用蒸汽的首要條件[1],目前提升機定位系統(tǒng)的正常運行完全依賴于定位檢測編碼器的數(shù)據(jù)。提升機電機的大電流特性使其控制通信網(wǎng)絡(luò)極易受到電磁干擾的影響,導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集誤差大,甚至丟失數(shù)據(jù),引起程序執(zhí)行混亂,造成控制失常等嚴(yán)重后果。傳統(tǒng)硬件和軟件整改方法由于自身特點和生產(chǎn)環(huán)境的特殊性很難徹底杜絕電磁干擾的影響,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的功能[2],并具有強大的非線性補償能力[3],可以自動適應(yīng)控制對象在運行過程中因擾動引起的參數(shù)或數(shù)學(xué)模型發(fā)生變化的情況,因此在解決工業(yè)控制中的電磁干擾方面具有巨大的潛力[4]。針對電磁干擾的復(fù)雜情況,筆者提出一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實時在線辨識方法,構(gòu)建了提升機系統(tǒng)軌跡數(shù)學(xué)模型,并引入相應(yīng)的切換策略,使定位系統(tǒng)能夠在編碼器數(shù)據(jù)模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型之間動態(tài)切換,從而實現(xiàn)提升軌跡的精準(zhǔn)預(yù)測與控制。

1 提升機控制系統(tǒng)原理與提升過程①

提升機控制系統(tǒng)主要由定位檢測編碼器、全數(shù)字交流調(diào)速裝置6SE70及其整流回饋單元、冗余PLC及人機畫面HMI等單元組成。PLC控制系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)通信示意圖如圖1所示。

圖1 PLC控制系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)通信示意圖

提升機在整個運行過程中主要完成焦罐的提升、走行、下降和裝入動作。提升機的操作正常情況要求動作全部自動完成,并要保持一定的生產(chǎn)節(jié)奏。提升機在提升和走行運行過程中,采用分段速度控制的方法,既可以減小設(shè)備的沖擊,又可以保證定位的精度與設(shè)備的安全。提升過程中速度矢量由PLC根據(jù)提升機定位系統(tǒng)所提供的位置信號來確定,提升速度運行曲線如圖2所示。

圖2 提升速度運行曲線

2 雙模型智能控制系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

雙模型智能控制系統(tǒng)中既有編碼器數(shù)據(jù)模型,也有RBF辨識器數(shù)學(xué)模型,分別對應(yīng)于正常工況與電磁干擾工況,采用如圖3所示的雙模型切換控制設(shè)計方案。

圖3 基于雙模型切換的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

在正常工況下,提升機的調(diào)速信號由編碼器數(shù)據(jù)模型發(fā)出,并傳給提升機逆變器驅(qū)動提升機正常運作;同時,RBF辨識器根據(jù)位置辨識數(shù)據(jù)對提升機定位進行在線辨識訓(xùn)練;而當(dāng)出現(xiàn)電磁干擾擾亂定位編碼器數(shù)據(jù)的非正常工況下,提升機的調(diào)速信號則切換到由RBF辨識器模型發(fā)出,并傳給提升機逆變器驅(qū)動提升機正常運作,此時RBF辨識器則停止訓(xùn)練。

2.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器設(shè)計

筆者以RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為辨識器對提升機的定位進行系統(tǒng)辨識,辨識學(xué)習(xí)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出可以很好地逼近實際的編碼器數(shù)據(jù)模型輸出,因此當(dāng)定位系統(tǒng)受到電磁干擾時,可以把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出近似看作實際的編碼器數(shù)據(jù)模型輸出[5]。將實際編碼器數(shù)據(jù)模型輸出與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出之間的預(yù)測誤差用作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練信號,RBF在線辨識器控制框圖如圖4所示。

圖4 RBF在線辨識器控制框圖

設(shè)X=[x1,x2,…,xn]T為網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,H=[h1,h2,…,hs]為RBF的徑向基向量,徑向基函數(shù)采用高斯函數(shù),即[6]:

(1)

式中bj——隱節(jié)點j的基寬帶參數(shù),且均大于零;

Cj——第j個隱節(jié)點的中心矢量,Cj=[cj1,cj2,…,cji,…,cjs]T,j=1,2,…,s;

hj——第j個隱層節(jié)點的輸出;

X——n維輸入向量。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為隱層節(jié)點輸出的線性組合,即:

(2)

式中wj——輸入層第j個隱單元到輸出單元的權(quán)重;

θ——輸出單元閾值。

定義辨識網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)J為:

(3)

式中y(k+1)——RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出;

yout(k+1)——系統(tǒng)實際輸出。

根據(jù)梯度下降法修正網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)系數(shù)、隱節(jié)點中心和隱節(jié)點基寬帶參數(shù)[7]:

wj(k)=wj(k-1)+η[yout(k)-y(k)]hj+α[wj(k-1)-wj(k-2)]

(4)

(5)

(6)

其中,α為慣性系數(shù),η為學(xué)習(xí)率,且α、η的值均在(0,1)上選取。

對象的輸出對控制輸入的靈敏度為[8]:

(7)

其中,x1=Δu(k)。

2.3 雙模型切換策略

正常工況時,編碼器數(shù)學(xué)模型根據(jù)定位編碼器的采樣數(shù)據(jù),計算出來的提升機位置應(yīng)是高度不超過初始位至走行位之間的真實高度H1,跨度不超過走行位至前進位之間的真實跨度L1,因此兩模型間的切換策略就以當(dāng)前的提升機定位編碼器數(shù)據(jù)與速度矢量作為設(shè)計依據(jù)。當(dāng)理論高度值大于H1或理論跨度值大于L1時,定位編碼器肯定存在電磁干擾,系統(tǒng)工作方式切換到RBF辨識器模型的控制方式;當(dāng)理論高度值介于(0,H1)或理論跨度值介于(0,L1)時,如果速度矢量已經(jīng)發(fā)出,而相對應(yīng)的理論高度值或理論跨度值在較小的時段內(nèi)沒有發(fā)生變化,則定位編碼器肯定存在故障,系統(tǒng)工作方式仍然切換到RBF辨識器模型的控制方式。

3 應(yīng)用結(jié)果

雙模型切換控制策略具有較高的魯棒性和動態(tài)響應(yīng)能力,可以實現(xiàn)精確定位。采用該控制策略對柳鋼焦化廠1#干熄焦提升機進行控制系統(tǒng)設(shè)計。在系統(tǒng)硬件搭建、軟件編程和人機畫面HMI設(shè)計完成后,首先對編碼器數(shù)據(jù)模型控制方式進行系統(tǒng)測試,再投入RBF辨識器模型進行自學(xué)習(xí)。設(shè)計RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器時,由于提升機有高度和跨度兩個輸出值,因此輸出層的神經(jīng)元節(jié)點為2;以時間為自變量,采樣周期為0.5s;通過實驗數(shù)據(jù)對比,最終確定隱含層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)為7,閾值取為0.215 6。根據(jù)上述算法設(shè)置,系統(tǒng)在離線訓(xùn)練完成后就可以投入智能控制模式。

系統(tǒng)經(jīng)過調(diào)試后其可靠性得到很大提高,提升機運行平穩(wěn),在定位編碼器受到強電磁干擾后,提升機依然能夠按照原有的軌跡正常運行。圖5

圖5 提升機一個運行周期的RBF神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)辨識運行曲線

為提升機一個運行周期的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識運行曲線,可以發(fā)現(xiàn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識器能夠很好地辨識提升機位置,表明該智能控制系統(tǒng)具有很好的控制效果和很強的魯棒性。

圖6給出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識與實際數(shù)據(jù)之間的殘差,從圖6可以看出:RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識數(shù)據(jù)具有高精度的特性,滿足生產(chǎn)工藝需求。

圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識與實際數(shù)據(jù)之間 的殘差數(shù)據(jù)曲線

4 結(jié)束語

針對干熄焦提升機的定位系統(tǒng)容易受到電磁干擾的特點,設(shè)計了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙模型智能控制系統(tǒng),有效避免各種類型的電磁干擾,使提升機能夠正常工作,既節(jié)約了投資成本,又突破了傳統(tǒng)的軟、硬件濾波法的限制。該系統(tǒng)在柳鋼焦化廠自2013年投入使用以來,運行穩(wěn)定,有效保障了生產(chǎn)正常運行。

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