基于專家經驗的單神經元串級溫差控制研究

黃亞南　張愛娟　胡慕伊

(南京林業大學江蘇省制漿造紙科學與技術重點實驗室,江蘇南京,210037)

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基于專家經驗的單神經元串級溫差控制研究

黃亞南張愛娟胡慕伊*

(南京林業大學江蘇省制漿造紙科學與技術重點實驗室,江蘇南京,210037)

摘要：針對置換蒸煮鍋內存在的溫差及溫差對象的非線性嚴重、大時滯、要求控制實時等特點,提出了保證蒸煮鍋內溫度一致的、基于專家經驗的單神經元串級PID自適應控制策略。該控制策略引入專家經驗調節單神經元增益K,同時將單神經元PID自學習和自適應的能力與串級優勢相結合,可實時快速地進行溫差控制。在Simulink中,調用該控制策略的s函數,進行溫差對象特性的動態仿真實驗,以驗證其魯棒性和模型失配響應。結果表明：該控制策略的魯棒性與自適應性比常規溫差-流量串級PID控制及單神經元PID串級控制更好；THJSK-1平臺中的實時控制還表明,該控制策略具有可行性。

關鍵詞：置換蒸煮；專家經驗；單神經元串級PID；s函數；THJSK-1平臺

在置換蒸煮過程中,易出現蒸煮鍋內料片蒸煮不均勻而產生溫差的現象,這會導致蒸煮終點時紙漿卡伯值和粗漿得率波動較大,直接影響蒸煮粗漿的品質。減小蒸煮鍋內的溫差可有效避免料片蒸煮不均勻現象。影響蒸煮鍋內溫度的因素很多,主要有：蒸煮鍋內的壓力、料片和藥液成分、熱交換器出口藥液溫度、回流至蒸煮鍋頂部與底部的藥液流量等[1]。通常，通過調節蒸煮鍋頂部和底部的藥液流量來控制蒸煮鍋內的溫差[2]。由于溫度對象嚴重滯后和多種擾動因素導致被控對象的非線性特點,采用常規的溫差-流量串級 PID控制系統對蒸煮鍋節能和紙漿質量的控制不夠理想。

本研究設計了一種利用專家經驗的單神經元PID自適應控制器(以下簡稱“E-SNPID控制器”)代替常規的蒸煮鍋溫差-流量串級控制系統中主控制器的控制策略,即E-SNPID串級控制策略。單神經元PID控制器通過權系數的在線調整可以自學習和自適應,并具有神經網絡的非線性逼近特性,但其系統響應速度較慢,這種缺點是由于其增益K不能在線自調整引起的[3- 4]。因此，筆者在單神經元PID控制器的基礎上,引入專家控制思想,構成E-SNPID控制器。E-SNPID控制器能夠使單神經元的增益K隨系統狀態進行調節,實現變增益控制,從而提高系統的動態響應速度。仿真結果表明,E-SNPID串級控制策略可有效解決蒸煮鍋內溫差問題,控制輸出基本無超調,系統的動態響應速度快,抗干擾強,模型失配響應好,能夠很好地滿足系統的動靜態性能指標。THJSK-1實驗平臺上的實時控制也取得了滿意的效果,表明E-SNPID串級控制策略具有可行性。

1置換蒸煮工藝流程

為了充分利用廢液熱量,置換蒸煮系統中增加了便于循環置換的白液槽和黑液槽。通過冷白液、熱白液及溫熱黑液在各蒸煮段的充裝與置換來提高蒸煮鍋內料片的溫度。大量脫木素利用泵將蒸煮鍋內藥液抽到熱交換器中,通過外部強制加熱的方式將藥液加熱到最高蒸煮溫度。當蒸煮鍋內平均溫度超過最高蒸煮溫度2℃ 時,停止加熱,完成升溫過程。藥液繼續循環進入保溫段,當H因子達到設定值時,蒸煮完成。本研究設計的控制系統是對升溫和保溫過程中的蒸煮鍋內溫差進行有效控制(見圖1中的虛線框),控制點已標出[5]。

圖1　置換蒸煮工藝圖

2常規的溫差-流量串級控制策略

蒸煮鍋內溫差控制主要是調節蒸煮鍋頂部和底部藥液流量的過程,改變藥液流量會影響蒸煮鍋內溫度的變化速率,藥液流量變化越大,蒸煮鍋內溫度變化就越大。因此,可以根據蒸煮鍋頂部和底部的溫度差來調節頂部和底部的藥液流量,構成溫差-流量串級PID控制。

目前,生產中運用最廣泛的是常規溫差-流量串級PID控制方案,其控制系統結構圖如圖2所示。

圖2　常規溫差-流量串級PID控制系統結構圖

圖3　E-SNPID串級控制系統結構圖

在常規溫差-流量串級PID控制系統(以下簡稱“常規PID串級控制系統”)中,溫差控制器PID1為主控制器,流量控制器PID2為副控制器；G1(s)、G2(s)分別為主被控對象(蒸煮鍋內溫差對象)和副被控對象(藥液流量對象)；D1(s)、D2(s)為控制過程中存在的干擾項；r(s)、y(s)分別為控制系統的給定輸入和實時輸出。

在實際的置換蒸煮過程中,通常使蒸煮鍋頂部與底部溫差保持在2℃；當主被控對象偏離該設定值時,主控制器進行調節,并將其輸出值作為副控制器的設定值,然后副控制器將調節蒸煮鍋頂部與底部的藥液流量,直到主被控對象滿足設定值為止,從而實現蒸煮鍋內溫差的控制。一般副控制器采用純比例控制,這樣可以加快系統的響應速度,主控制器采用PID控制。但溫差對象是大滯后對象,常規PID串級控制系統不能實時控制,而且，影響蒸煮鍋內溫度的干擾因素很多,當干擾因素D1(s)、D2(s)變化過大時,控制輸出將會出現振蕩,因而難以對溫差進行有效控制。

3基于專家經驗的單神經元串級控制系統

本研究用E-SNPID控制器代替常規PID串級控制系統中的主控制器,構成E-SNPID串級控制系統,其結構圖如圖3所示。

考慮到副被控對象是無滯后對象,要求控制迅速,進而仍采用純比例控制。E-SNPID控制器的基礎是單神經元PID算法,其本質是通過權系數的自學習來在線調整P、I、D參數,具有較強的自適應性與抗干擾性。同時，專家經驗的引入能夠使主控制器根據誤差以及誤差的變化對大滯后對象做出快速決策,所以用E-SNPID控制器代替常規PID串級控制系統中的主控制器來控制時變、大滯后的蒸煮鍋溫差具有重要意義。

3.1單神經元PID算法

僅用單神經元PID控制器代替常規PID串級控制系統中的主控制器,構成的單神經元PID串級控制系統的結構圖如圖3中虛線框內所示。轉換器的輸入為設定值r(k)與對象輸出值y(k),r(k)和y(k)經轉換器轉為單神經元學習所需要的狀態量x1(k)、x2(k)、x3(k)。其中,ωi(k)為xi(k)在k時刻的加權系數,K為單神經元的增益,K>0。單神經元PID控制器的控制算法描述如下[6- 8]。

狀態量的計算為：

(1)

基于有監督的Hebb規則確定權系數的計算為：

ω1(k+1)=ω2(k)+ηIe(k)u(k)x1(k)

ω2(k+1)=ω2(k)+ηPe(k)u(k)x2(k)

(2)

ω3(k+1)=ω3(k)+ηDe(k)u(k)x3(k)

式中,ηI、ηP、ηD分別為積分學習速率、比例學習速率和微分學習速率,u(k)是單神經元PID控制器的輸出量。常規PID控制器的參數在整定好之后將不能改變,而單神經元PID控制器的權系數由ηI、ηP、ηD確定后仍能根據系統的變化而改變,體現其自學習和自適應特點。權系數的調整應按照目標函數ωi(k)的負梯度方向搜索，以保證學習算法收斂。但根據經驗e(k-2)對權系數的在線學習影響很小,且e(k-2)會造成計算量明顯增加,導致收斂速度較慢。因此,對式(2)進行改進,將xi(k)改成e(k)+Δe(k),即：

ωi(k+1)=ωi(k)+ηe(k)u(k)[e(k)+Δe(k)]

(3)

單神經元PID控制器的輸出量計算為：

(4)

單神經元PID控制器在系統控制的過程中,其增益K是系統最敏感的參數,其取值對系統動態響應和穩定性影響顯著。在一定范圍內,K越大,系統響應速度越快,超調量越大。所以,通常希望在系統響應的不同階段,K能夠取得不同的數值。

圖4　E-SNPID串級控制仿真模型圖

3.2基于專家經驗的單神經元增益K的改變

單神經元PID控制器是根據系統的變化并通過權系數不斷學習來達到控制的預期效果,但權系數自校正的計算過程需要時間,進而系統的響應速度較慢。為了提高系統響應速度,可以利用專家知識庫改變單神經元增益K,將單神經元增益K分成幾個階段。通常在系統響應初期,偏差較大時采取較大的K,加快上升速度,隨偏差的減小,應逐步減小K；當接近穩態時,K減小至穩態值,以減少不必要的超調。

本文的專家知識庫采用非線性算法,它對E-SNPID串級控制系統中的過程數據進行分析處理,以此達到輸出控制最小的目的。采用規則表示法,利用“if-then”結構,按照以下規則對單神經元增益K進行調整：

(5)

4仿真實驗研究

為了進行溫差特性的動態仿真研究,在Simulink中構造了包括E-SNPID串級控制、單神經元PID串級控制以及常規PID串級控制的仿真模型圖[9-10]。選取的被控對象模型如表1所示[1],其中，離散化被控對象模型的采樣時間為1 s。圖4為仿真模型圖中的一部分,是E-SNPID串級控制的仿真模型圖,其中，s-function模塊為E-SNPID控制器核心算法的s函數,在Simulink環境中進行調用。

表1　被控對象數學模型

常規PID串級控制的PID參數按照一步法整定,副控制器P=1；主控制器P=35,I=0.7,D=0；單神經元PID串級控制和E-SNPID串級控制的參數按照如下規則進行整定：

(1)先整定副控制器的比例系數P,將系統穩定在一個固定值,若受主控制器影響,可在主控制器輸出后加1個零階保持器再進行整定。

(2)整定副控制器的參數后,主控制器中單神經元的ηD、ηI、ηP取較小值,同時選取合適的單神經元增益K(輸出振蕩,減小單神經元增益K；上升時間長,增大單神經元增益K),再逐步增大ηI、ηP,當響應曲線有良好特性時,再調整ηD,使輸出基本無波紋。

本次仿真中,單神經元PID串級控制的副控制器P=1；主控制器中單神經元增益K=2.5,ηI=0.95,ηP=10,ηD=1。E-SNPID串級控制的副控制器P=0.95；主控制器ηI=0.92,ηP=10.5,ηD=1,K根據專家經驗自適應。

4.1在不同位置加入階躍干擾后的響應

在升溫保溫的過程中,用中壓蒸汽加熱時,蒸汽壓力可能會產生波動,必定會影響蒸煮鍋內的溫度變化。同時,蒸煮鍋內壓力會在調節過程中產生波動,也必然會影響蒸煮鍋內溫度變化[2]。本研究在不改變被控對象模型的情況下,在不同位置加入一次階躍擾動和二次階躍擾動來模擬干擾情況。t=0時,加入階躍為1的輸入,測試置換蒸煮鍋內溫差對象的階躍響應；當溫差對象穩定、時間達到1000 s時,在主被控對象后加入值為0.5 的一次階躍干擾,模擬蒸煮鍋內壓力變化；當溫差對象再次穩定、時間達到2000 s時,在輸入端加入值為0.2的二次階躍干擾,模擬蒸汽壓力的波動。E-SNPID串級控制、單神經元PID串級控制以及常規PID串級控制的過程仿真結果對比如圖5所示。

圖5　不同控制策略下的階躍響應曲線

由圖5可知,相對于單神經元PID串級控制,E-SNPID串級控制的系統響應曲線調節時間較短,體現了專家經驗調節單神經元增益K的優越性,在一定程度上改善了單神經元響應較慢的缺點。相對于常規PID串級控制,E-SNPID串級控制的系統響應曲線無超調、無振蕩現象,而且過渡過程較快,表明其魯棒性很好。同時可以看出,在各個干擾下,E-SNPID串級控制都能快速無超調地達到穩態值。因此，E-SNPID串級控制有更好的動靜態性能,抗干擾能力強,控制的綜合性能較好。

4.2模型失配響應

考慮到主被控對象受到多種因素的影響,其模型是實時變化的,因此，本研究將被控對象的開環增益擴大20%、時延擴大2倍來模擬被控對象的非線性特點，分別見圖6和圖7。由圖6可知,當被控對象的開環增益出現失配(擴大20%)時,E-SNPID串級控制具有最快的系統響應速度,無超調,動靜態性能良好。常規PID串級控制則在模型失配中,超調明顯變大,調節時間變長,振蕩次數增加。由圖7可知,當時延出現失配(擴大2倍)時,E-SNPID串級控制的優越性更明顯,其綜合性能最好。仿真結果表明,在一定范圍內,當溫差對象發生變化時,E-SNPID串級控制仍能很好地滿足控制性能指標的要求,說明其具有良好的自適應性,體現了單神經元自學習的功能以及專家經驗調節單神經元增益K的快速性特點。

圖6　開環增益失配(擴大20%)

圖7　時延失配(擴大2倍)

5實時控制研究

將本研究設計的E-SNPID串級控制系統應用在“THJSK-1”型實驗平臺上。“THJSK-1”型實驗平臺是模擬現代工業生產過程的裝置,它具有過程控制的動態過程一般特點(大慣量、大延時、非線性)。本實驗選擇雙容水箱串級液位控制實驗,并在水箱中放入圓錐形物體,以此來模擬非線性蒸煮溫差對象的串級控制,利用MCGS軟件進行組態設計。

E-SNPID控制策略的實時控制響應曲線如圖8所示。從圖8可以看出,E-SNPID串級控制的系統響應速度快,控制精度高,抗干擾性能好。同時,在非線性被控對象中加入干擾后,E-SNPID串級控制的輸出仍基本無超調,表明其自適應性能能夠滿足控制要求。因此,E-SNPID串級控制系統可以滿足蒸煮鍋節能和紙漿質量控制性能指標。

6結束語

置換蒸煮過程中的溫差會影響最終產品的質量,針對溫差對象的非線性、大時滯、要求控制實時的特點,提出一種用基于專家經驗的單神經元PID自適應控制器(以下簡稱“E-SNPID控制器”)代替常規溫差-流量串級PID控制系統中的主控制器的控制策略,即E-SNPID串級控制策略。仿真結果表明,單神經元PID控制器的自學習能力使得系統輸出無超調,專家調節單神經元增益K的過程改善了單神經元PID控制器響應慢的缺點。因此,E-SNPID串級控制具有良好的抗干擾性能和自適應性能。在THJSK-1實驗平臺上的應用還表明,E-SNPID串級控制策略具有可行性,適合普遍推廣。

圖8　E-SNPID控制策略的實時控制響應曲線

參考文獻

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Single Neuron Cascade PID Control Based on Expert Experiences for

(責任編輯：陳麗卿)

Temperature Difference Control System of a Digester

HUANG Ya-nanZHANG Ai-juanHU Mu-yi*

(JiangsuProvincialKeyLaboratoryofPulpandPaperScienceandTechnology,NanjingForestryUniversity,

Nanjing,JiangsuProvince, 210037)

(*E-mail: muyi_hu@njfu.com.cn)

Abstract：Aiming at the temperature difference existing in digester, in order to ensure uniform temperature, this paper proposed a control strategy combining the advantages of the cascade control and single neuron PID control. It also introduced the gain K of single neuron regulated by the expert experiences thus could control the temperature difference moment by moment and rapidly. In the Simulink, the s-function of this control strategy was used to carry out dynamic simulation experiment of temperature difference characteristics, and verify the robustness and response to model mismatch of this control strategy. Compared to conventional temperature difference-flow PID cascade control and single neuron PID cascade control, this control strategy had better robustness and stronger adaptiveability. The results of real-time control on THJSK-1 experiment platform indicated this control strategy was feasible.

Keywords：displacement digester； expert experiences； single neuron cascade PID； s-function； THJSK-1

作者簡介：黃亞南,女,1992年生;在讀碩士研究生;主要研究方向：制漿造紙過程與控制。

基金項目：江蘇高校優勢學科建設工程資助項目(PAPD)。

收稿日期：2015- 04- 07

中圖分類號：TP273；TS733+.2

文獻標識碼：A

文章編號：1000- 6842(2015)04- 0038- 06

*通信聯系人：胡慕伊,E-mail:muyi_hu@njfu.com.cn。