基于PLC的聚氨酯樹脂成熟狀態模糊判別方法

易慧娟 張曉江 朱建秋 易茂進

(1.合肥工業大學電氣與自動化工程學院,合肥 230009；2.湖南華菱鋼鐵集團有限責任公司,湖南 衡陽 421000)

聚氨酯樹脂(PU)是制造合成革的主要原料，而PU合成所需的物料有20多種，它們按照一定的配比添加到反應釜內，通過攪拌合成[1,2]。目前，大多數企業在PU生產過程中，主要憑借工人的經驗來判斷反應的成熟狀態，存在人為主觀因素干擾，無法精確把握出料時機，導致PU反應不完全，影響PU質量。因此，在PU化學生產工藝中，必須準確把握出料時機，才能獲得滿足質量要求的合格產品，避免給企業造成經濟損失。

針對某合成革廠的PU配料實際控制系統(采用STEP7-300作為控制器[3]，進行數據采集和功能執行，用組態軟件WinCC進行人機界面組態)，筆者采用一種基于模糊推理判別的算法，根據檢測到的PU反應釜攪拌電機電流的變化，反映釜內PU粘稠度的情況，然后計算PU反應釜內物料的反應狀態，并在上位機上顯示，保證PU反應釜的準時出料，從而提高PU的質量[4～8]。

PU化學生產工藝中，投料開始時攪拌電機(三相異步電動機)啟動，最初反應釜內的物料處于未成熟狀態，物料的粘稠度較低，攪拌電機的負載轉矩低，電機的定子工作電流有效值低。隨著釜內的攪拌葉片不斷地攪拌使物料之間充分混合并發生化學反應后，釜內物料的粘稠度逐漸升高。物料粘稠度上升使攪拌葉片轉動所受的阻力矩增大，攪拌電機定子電流也隨之增大[9]。在充分攪拌后，反應釜內物料趨于成熟，釜內物料的粘稠度將達到一個平衡狀態，攪拌葉片所受的阻力矩將基本保持不變，同時攪拌電流也逐漸趨于平穩。因此，通過觀察攪拌電機定子電流是否達到平穩狀態，即可得到PU反應成熟度。該系統攪拌電機參數為75kW、380V、50Hz，通過軟啟動器啟動，采用交流電流互感器測量定子電流有效值。設電流互感器的電流上限為300A，空載電流為60A。在溫度和液位一定的情況下攪拌電機定子電流與物料粘稠度的關系如圖1所示。

圖1 攪拌電機定子電流與物料粘稠度的關系

攪拌電機電流與反應釜內物料的總量也有直接關系，然而實際生產中每次需要生產的PU總量是不確定的，因此選擇攪拌電機電流斜率E和電流斜率變化率EC作為模糊判別控制器的輸入量，通過模糊判別規則，判別反應釜內物料的成熟狀態。

該系統中攪拌電機電流首先通過電流互感器得到跟電機電流實際有效值成正比的電流信號，然后該電流信號通過電流變送器轉換成4～20mA標準信號[10]，此時4～20mA表示攪拌電機電流有效值的0～100%，此模擬信號再輸送到PLC的模擬量輸入(AI)模塊，由PLC定標功能模塊將其轉換成電流實際大小的浮點型數據后，把該數據存儲在PLC的數據模塊(DB)中。PLC對電流數據進行一階和二階差分計算，得出電流斜率E和電流斜率變化率EC。

2 PU反應成熟狀態的模糊判別

將攪拌電機的電流斜率E和電流斜率變化率EC作為模糊判別環節的兩個輸入。根據原理設定的成熟狀態判別規則見表1。

表1 成熟狀態判別規則

2.1 輸入輸出量模糊化

模糊化主要是將輸入的精確量轉換為模糊量[11,12]。設輸出量U的模糊論域為[1,2，3]，其中，1代表釜內物料未成熟，模糊處理為S；2代表物料即將成熟，模糊處理為M；3代表物料已成熟，模糊處理為B。

由于攪拌電機電流隨物料粘稠度的增大而增大，所以E無負值。E的模糊論域{0,1,2,3,4,5,6}共7檔，對斜率較小的部分進行非均勻量化，得到E的模糊論域與實際論域對應關系見表2。這7檔模糊子集的模糊處理為：Z取0附近，SS取1附近，SB取2附近，MS取3附近，M取4附近，BS取5附近，B取6附近。

表2 E的模糊論域與實際論域的對應關系

攪拌電機電流斜率變化率EC的模糊論域為{-3,-2,-1,0,1,2,3}，經過多次測試，得出模糊論域與實際論域的關系見表3。同樣模糊處理為：NB取-3附近，N取-2附近，NS取-1附近，Z取0附近，PS取1附近，P取2附近，PB取3附近。隸屬度函數采用三角形函數。由于系統采用1次/min的采樣方式，且攪拌電機電流的測量信號是4～20mA標準信號，所以表3中的實際值都經過比例系數處理。

表3 EC的模糊論域與實際論域的對應關系

2.2 模糊判別規則

模糊判別能否精確地反映釜內物料的狀態，主要取決于模糊判別規則是否合適。模糊判別規則是根據控制對象特性，總結手動操作經驗，而得出的一些邏輯推理規則，其基本形式表現為模糊條件語句[13～15]。根據推理規則，經過多次試驗調整，得到模糊判別規則見表4。本系統采用“if A and B then C”模糊規則語句，如ifE=Z andEC=N thenU=B；ifE=SS andEC=N thenU=B；根據模糊規則表，本系統共有27條模糊條件語句。

表4 模糊判別規則

2.3 模糊判別的輸入輸出關系

采用Matlab模糊工具箱中的Centroid(面積重心法)將模糊量轉換為精確量[16]，根據表4中設定的模糊判別規則，推理可求得E、EC輸入時，輸出未成熟、即將成熟、已成熟的隸屬度，即輸入輸出關系(表5)。重疊的部分，取隸屬度較大者。輸出數據最終以數據塊的形式存入PLC工作存儲區內，以便PLC運行時查詢。

表5 模糊判別輸入輸出關系

3 系統的硬件組態

PLC控制系統的硬件選擇主要考慮兩個方面：首先根據控制系統的需求和價格折衷考慮選擇CPU模塊，硬件配置的基本原則是在滿足要求的情況下，選擇性價比高的硬件模塊；根據系統需要選擇對應點數的輸入輸出和通信模塊，輸入輸出模塊的點數應比計算的多一些，以備后續擴展使用。系統的PLC硬件組態如圖2所示。

圖2 PLC硬件組態

系統硬件配置：CPU模塊采用315系列CPU，該CPU對二進制和浮點數具有較高的處理能力；4個307電源模塊(PS),一個10A的電源模塊負責系統主要部分的供電，其余3個5A電源作為I/O模塊的驅動電源；通信處理模塊(CP)采用343-1；系統共需要22個DI模塊，其中21個是DI16xDC24V，一個是DI32xDC24V，10個DO模塊DO16xDC24V，5個AI模塊。

4 模糊判別算法的PLC實現

系統硬件采用STEP7-300 PLC，模糊算法的流程如圖3所示。

圖3 PLC模糊算法的流程

在程序設計中，結合現場采用模糊控制查詢表的方法，對離線已經設計好的控制表進行查詢。然后根據圖3，將采集到的攪拌電機電流存放在DB1中，功能模塊FC41將采集到的電機電流信號進行定標處理，再進行一階和二階差分計算，得到電流斜率E和斜率變化率EC，然后分別存放在數據模塊DB1中的不同地址中。將電流斜率E的模糊論域放在DB1.DBD30開始的連續7個數據寄存器中，電流斜率變化率EC的模糊論域放在DB1.DBD40開始的連續7個數據寄存器中。將DB1.DBD22中的數據和DB1.DBD30開始的7個數據寄存器中的數據相比較，同時將DB1.DBD23中的數據和DB1.DBD40開始的7個數據寄存器中的數據相比較，若與某個數據寄存器中的數據相同，則所對應的中間繼電器(如M20.0)置1。根據中間繼電器的狀態將查詢的輸出值送入數據寄存器DB1.DBD24中[16]。

5 結束語

筆者在為某合成革廠設計的PU配料控制系統中，運用PLC實現模糊推理判別算法，改善了無法精確把握PU反應完全成熟后的下料時刻問題。STEP7-300作為系統的控制器使整個系統更適應于比較復雜的工廠環境，整個系統運行以來，性能指標完全滿足生產需求，下料時刻精確，工藝流程緊湊，關鍵數據歸檔管理，系統運行和維護成本降低，PU生產效率和產品質量均有所提高。

[1] 姚亮.基于DCS的PU反應釜監控系統設計與研究[D].合肥:合肥工業大學,2012.

[2] 朱成群.基于PLC和WinCC的聚氨酯樹脂反應釜監控系統的研究與設計[D].合肥:合肥工業大學,2012.

[3] 謝國強,徐文尚,劉洪霞,等.基于S7-200 PLC的白炭黑反應釜自動控制系統的設計[J].工礦自動化,2010, 36(12):111～114.

[4] 蔡智斌.攪拌電流值在聚酯生產工藝控制中的應用[J].聚酯工業,1997,(3):50～53.

[5] 陳國康.聚酯生產工藝中攪拌電流值的應用[J].廣東化纖,1999,(1):55～56.

[6] 楊斌,高凱,淡勇.PIV在化工攪拌釜內流動測量中的應用[J].化工機械,2013,40(1):4～8.

[7] 劉克維,李少遠,鄭毅.基于模糊邏輯的微乳液攪拌釜溫度串級PID控制[J].化工自動化及儀表,2010,37(3): 38～42.

[8] 劉慧玲,汪惠芬,劉婷婷.基于模糊PID復合控制的化工生產環境監控系統[J].化工自動化及儀表,2011,38(7): 812～815.

[9] 趙明斌,王振忠.淺析聚酯熔體特性黏度與終縮聚釜攪拌電流的關系[J].聚酯工業,2007,20(2):48～50.

[10] 童少為,施云貴.基于系列GE90-30 PLC實現的鍋爐汽包水位監控系統[J].化工機械,2006,33(4):236～240.

[11] 張俊,李明.基于PLC的模糊控制器在定量包裝秤中的應用[J].制造業自動化,2014,36(5):110～112.

[12] 張雪平,王志斌.基于模糊控制的PLC在溫度控制中的應用[J].電氣傳動,2005,35(8):54～55.

[13] 丁佳佳,陳鳴慰.基于模糊自適應的計量秤控制系統設計與實現[J].化工自動化及儀表,2010,37(9):72～74.

[14] 吳宏武,劉春燕,石璞.塑料擠出溫度模糊控制系統的開發研究[J].化工自動化及儀表,2002,29(4):61～63.

[15] 唐兵,鐘云,郭明彥.模糊PID控制在抑塵劑溶液自動配比系統中的應用[J].工礦自動化,2012,38(5):65～68.

[16] 汪小澄,方強.基于PLC的模糊控制研究[J].武漢大學學報(工學版),2002,35(3):79～81.