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基于模糊專家控制的微孔檢測電壓調節系統

2015-04-25 09:51:40魏瀟瀟吳景輝
制造業自動化 2015年18期
關鍵詞:規則檢測

魏瀟瀟,馬 鉞,陳 帥,吳景輝

WEI Xiao-xiao, MA Yue, CHEN Shuai, WU Jing-hui

(中國科學院沈陽自動化研究所,沈陽 110179)

0 引言

密封包裝食品在生產過程中會出現針孔或細微劃破等肉眼很難發現的缺陷,時間長了會侵入雜菌,使食品腐爛變質。傳統對于密封食品的包裝檢驗主要通過人工挑揀,挑揀效率較低且容易發生漏檢現象。要實現對密封包裝食品的高效精確自動在線檢測就需要使用微孔檢測技術。

所謂微孔檢測,是通過對密封包裝食品兩端施加高頻直流高壓電:密封包裝食品的一端施加正極,一端施加負極。當密封包裝食品有針孔或劃破等缺陷時,會產生較強烈的介質阻擋放電現象[1],通過檢測檢知電流超過閥值的脈沖數可以判定密封食品的包裝是否出現缺陷,如判定為次品則向PLC發出剔除信號,將次品剔除。高頻高壓放電電源電壓的高低會直接影響到剔除率的高低,如果電壓過大,剔除率過高,誤剔率增大;電壓過低,剔除率過低,有可能會有次品漏剔。無論剔除率過低或過高都會影響檢測效果,所以需要實時調節電壓控制剔除率。由于不同批次產品的包裝厚度不同,針孔或劃破面積大小也不同,導致每批次產品導電率不同,又無法在不破壞食品包裝的情況進行在線檢測導電率,所以無法確定被控對象模型,過去只能根據人的經驗進行人工調節,調節精度低而且影響操作工的工作效率。本文設計了一個模糊專家控制系統,將人的經驗總結成控制規則,實現了對密封包裝食品微孔檢測裝置高頻高壓放電電源電壓的精確自動調節。

1 微孔檢測原理和特性分析

1.1 微孔檢測基本原理

微孔檢測用于對密封包裝食品的針孔和細微劃破等缺陷的檢測。密封食品的包裝一般是塑料材質,絕緣性較高,而內部食品的導電性較高,在密封包裝食品兩端施加高頻高壓電,一端是正電極,一端是負電極。如果食品包裝密封良好,塑料包裝可以等效成在電極和內部食品之間形成的靜電電容,內部食品可以等效成電阻,所以整個密封包裝食品可以看成是由兩個電容和一個電阻組成的等效電路[2],等效電路圖如圖1所示。

圖1 電極檢測等效電路圖

圖1 中e為高頻高壓放電電源,e12為施加到密封包裝食品兩端的高頻高壓電壓,Rs為保護電阻,G為電流檢測器,C1和C2為塑料包裝的等效電容,Rc為內部食品的等效電阻。當密封食品包裝良好時,整個電路成高阻狀態,檢知電流很低;當塑料包裝有針孔或劃破缺陷時,其中一個電容視為短路,當e12調到適合電壓時另一個電容C1或C2會被擊穿,和內部食品構成回路,檢測到的檢知電流會大幅增加,當超過設定的閥值的脈沖數過多時,判斷為次品并向PLC發出剔除信號。

放電電壓e通過通過IGBT的通斷調節電壓PWM控制的占空比,放電電壓大小與IGBT通斷時間的關系如式(1)所示。

其中Ton為IGBT接通時間,Toff為IGBT斷開時間,Um為輸入電壓,U0為輸出電壓。由于占空比D=Ton/T,式(1)可化為:

1.2 被控對象特性

通過對微孔檢測原理的分析,可以看出密封食品塑料包裝的厚度不同時,等效電容大小不同,所需的擊穿電壓值不同;針孔大小不同時,產生的檢知電流不同。所以如果電源電壓不變,檢知電流會產生較大變化,造成剔除率的大幅波動,從而影響檢測結果,因此需要對電壓進行實時調節。但由于密封食品塑料包裝厚度和針孔大小無法進行在線測量,無法建立被控對象模型,且剔除率誤差值和電壓值之間的關系是非線性的,傳統控制難以實現對電壓的在線自動調節,只能通過人工根據經驗手動調節。本文設計了一個自適應專家控制器[3],以人工調節經驗為知識庫基礎實現了對電壓的在線自動調節。

2 模糊專家控制系統設計

2.1 模糊專家控制系統介紹

專家系統通過某種知識獲取手段,把人類專家的領域知識和經驗技巧移植到計算機中,并且模擬人類專家的推理、決策過程,表現出求解復雜問題的人工智能。它與傳統的計算機技術和常規的軟件程序相比,具有顯著的特點[4]。

專家主要由知識庫和推理機組成。知識庫存放著作為專家經驗的判斷性知識,用于某種結論的推理、問題的求解,以及對于推理、求解知識的各種控制知識;另外還有一種敘述性知識,也稱為數據。推理機通過計算機軟件編程實現對知識庫中兩類知識的運用。推理機的運行主要分為三種形式:正向推理,反向推理和雙向推理。

由于傳統專家系統只能用精確的數字和符號值來表示專家知識,當控制器的輸入和輸出值無法用精確數字來表示時,就需要引入模糊數學概念,模糊專家控制系統就是采用模糊集、模糊數和模糊關系來表示和處理知識的不確定性和不精確性。

2.2 模糊專家控制系統結構

根據微孔檢測系統剔除率和放電電壓之間的關系,設計了一個模糊專家控制器,并根據人工調節經驗建立控模糊制規則集,系統結構圖如圖2所示。模糊知識庫包括模糊控制規則和模糊數據庫,模糊推理機包括解釋程序和調度程序。

圖2 模糊專家控制系統框圖

本系統輸入量為剔除率的設定值和當前值的誤差值E與電壓當前值V,輸出U為控制器調整后電壓值。

2.3 模糊專家庫建立

2.3.1 模糊化處理

1)確定輸入量E、V和輸出U的論域為:{-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5}。

2)根據多次實驗測得剔除率誤差值范圍為[-5,5],電壓當前值和輸出值值范圍是[30,90],根據標度變化公式計算后再取整可算出模糊化后的輸入值x0。式(3)為標度變化公式,式(4)為量化因子k計算公式。其中xmin為輸入量變化范圍最小值,xmax為輸入量變化范圍最大值,x'為輸入量實際值。可根據現場實際情況調整輸入量和輸出量的變化范圍。

3)定義5個模糊子集{負大,負小,零,正小,正大},所有模糊子集的元素x都用符號表示為{NB,NS,ZO,PS,PB}。隸屬度函數采用三角形函數,隸屬度 ( )xμ 和模糊子集元素x的函數賦值表如表1所示。

表1 隸屬度賦值表

2.3.2 建立模糊專家控制規則

對于專家控制系統,產生式規則是現在應用比較廣泛的一種知識表示方式[5]。由于規則庫中知識都具有相同格式,且全局數據可被所有規則訪問,而規則庫中的規則可以統一處理。另外其模塊性結構有利于知識修改和擴充。根據現場調試經驗確定本系統的推理規則。例如當剔除率誤差值E為負很大且當前電壓V很小的時候,需要輸出電壓值很大。建立模糊規則表如表2所示。

根據模糊推理規則,采用Mamdani推理法計算各輸入輸出值的模糊蘊含關系:

其中:i=1,2,…,5,j=1,2,…,5,k=1,2,…,25;

最后求得總模糊蘊含關系為:

表2 模糊規則表

根據不同的輸入量計算出輸出值U的隸屬的函數,采用重心法求出在模糊論域內的輸出值,總結出本系統的模糊決策表如表3所示。

2.3.3 清晰化處理

將模糊決策表的輸出值經過標度變換變換成實際精確的輸出值,式(5)為標度變換公式:

表3 電壓輸出值U的模糊決策表

3 模糊專家控制器的實現和應用效果

3.1 程序設計

本系統采用松下FP-X系列PLC控制器,編程軟件采用松下的FP-PRO軟件[6]。由于電源電壓的調節頻率不需要很高,通過定時中斷進入電壓自動調節子程序。剔除率的實際值可通過計算得到,計算公式為:

微孔檢測裝置每檢測到一個次品向PLC發送一個脈沖,產品總數由計數傳感器裝置向PLC發送脈沖,每檢測到一個密封包裝食品,發送一個脈沖。人機交互界面通過臺達的DOP系列觸摸屏實現,可以在觸摸屏上設定剔除率設定值和剔除率誤差值與電壓值變化范圍,并可以監控剔除率和電壓值的實時狀態。

本系統還對剔除率和電壓值做了限位報警功能:當剔除率誤差值超過設定的報警閥值時,說明微孔檢測線路板可能出現異常,這時觸發報警并停止設備運行;當電壓超過設定的報警閥值時,電源電壓過高可能會燒壞高壓檢測線路造成危險,這時停止電壓自動調節,改成手動調節。

微孔檢測高頻高壓放電電源電壓調節模糊專家控制系統流程圖如圖3所示。當設備剛啟動時,產品數量較低,剔除率不穩定,所以需等設備運行一段時間后再運行密封包裝食品電極檢測電源電壓自動調節程序。程序開始運行時先對系統的控制參數進行初始化,然后建立模糊專家控制系統的知識庫,包括模糊數據庫和模糊規則庫的建立。在觸摸屏上選擇微孔檢測電壓自動調節后,通過定時中斷調用電源電壓調節模糊專家控制子程序,對微孔檢測電源電壓進行自動調節,執行完子程序后返回主程序。當監測到電源電壓值超過設定的報警閥值時,觸發報警,停止電源電壓自動調節,切換到手動調節;定期人工檢驗檢測效果,如果有漏剔則增大剔除率設定值,如果有誤剔則減小剔除率設定值。當檢測到剔除率誤差值超過設定的報警閥值時,觸發報警,停止設備運行,排查電極檢測線路是否故障。當選擇手動電壓調節時可以在觸摸屏上手動設定電源電壓值。

圖3 模糊專家控制系統流程圖

3.2 現場實際應用效果

將本系統應用在實際項目當中,監控記錄剔除率的趨勢圖如圖4所示。

本圖為剔除率設定值是3%時,剔除率的趨勢圖。在產品數量比較小的時候剔除率波動較大,不啟動電壓自動調節程序,當產品數量大于200根時,啟動電壓自動調節程序。通過剔除率趨勢圖可以看出,經過模糊專家系統的調節,可以很快實現對剔除率的精確穩定控制,穩定的剔除率對微孔檢測效果影響很重要。剔除率波動范圍過大會造成漏剔和誤剔現象增加。

圖4 剔除率趨勢圖

4 結論

本文分析了密封包裝食品微孔檢測系統的基本原理,得出要提高微孔檢測的檢測效率需要將剔除率控制在恰當的設定值范圍內,剔除率直接受高頻高壓放電電源電壓大小的影響,但由于不同批次的產品塑料包裝厚度不同,針孔或劃破大小不同,且無法在線測量,因此不能確定被控對象數學模型,且電源電壓與剔除率之間關系也是非線性的,所以傳統控制難以實現對剔除率的良好控制只能根據人工根據經驗手動調節,本文設計了一個模糊專家控制器,將人工調節電源電壓的經驗總結成控制規則集存入模糊知識庫,并介紹了模糊專家控制器的結構和各部分組成[7]。通過PLC編程軟件實現模糊專家控制器的程序設計,并將本模糊專家控制器應用到實際項目當中。通過監測剔除率實際值的采樣值分布圖可以看出本模糊專家控制器可以實現對剔除率的良好控制。由于微孔檢測剔除率不止受放電電壓的影響,還受設定的檢知電流閥值、濾波參數等影響,今后還需經過試驗分析總結得出各參數對剔除率的影響并將人工經驗總結成控制規則補充到模糊專家控制知識庫當中,使控制過程更智能。

[1] 邵建設,嚴萍,孫瑤鴻,高迎惠,王炅.介質阻擋放電檢測塑料容器的密封性能[J].高電壓技術,2009,35(3):641-644.

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[3] 吳飛青,馬修水,關宏偉,劉慶.基于模糊專家控制的織機經紗恒張力控制研究[J].中國機械工程,2008,19(4):384-387.

[4] 孫增圻,鄧志東,張再興.智能控制理論與技術[M].2版.北京:清華大學出版社,2011:253-261.

[5] Astron K J, et al. Expert Control[J].Automatic,1986,22(3):277 -286.

[6] 張少海.基于PLC的專家控制系統開發工具[J].PLC、工控機與集散控制系統,2005,7(2):41-43.

[7] Yang C,Wu M,Shen D, et al.Hybrid intelligent control of gas collectors of coke ovens[J].Control Engineering Practice,2001, 9(7):725-733.

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