黃超+李紹銘



摘 要:礦渣微粉系統經常會出現立磨磨機振動較大、不易控制,負荷波動較大、較頻繁等故障,而立磨系統又是一個多變量、強耦合、非線性的工業系統。鑒于此,提出了用基于自適應調整因子的模糊PID控制器設計立磨料層厚度和磨內壓差的智能控制方案。仿真結果表明,該自適應模糊PID控制器的動態調節范圍很廣,且其動態特性、靜態特性、平穩性、魯棒性和抗干擾能力均優于人工控制和常規PID控制。
關鍵詞:礦渣微粉系統;模糊控制;料層厚度;磨內壓差
中圖分類號:TQ172.6+3 文獻標識碼:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2016.04.068
當前,在我國礦渣微粉工業生產過程中,經常會出現立磨磨機振動過大,負荷波動較大、較頻等故障,對礦渣微粉生產的連續性、可控性和穩定性造成了極大的影響。本文采用模糊PID控制器設計了礦渣微粉智能控制方案,并且通過仿真實驗證實了立磨智能控制算法具有能快速適應研究對象和過程變化的優點。
1 立磨運行控制要求
在工廠生產中,受立磨磨機系統控制的參量主要有料層厚度和磨內壓差。通常,立磨的正常運行是指在確保礦渣微粉的細度滿足規定要求的情況下,立磨磨機的負荷波動和振動能極大地減弱,且磨機的磨內壓差處于正常的范圍內。
2 礦渣微粉智能控制算法及控制器的設計
考慮到工廠實際生產中存在較多影響因素,因此,必須確保所使用的智能模糊控制器為基于自適應調整因子的模糊PID控制器。
2.1 自適應調整因子模糊控制器
由式(1)可得,模糊PID控制器的參量等同于PID的3個參量。
2.1.1 模糊PID控制器結構
自適應調整因子模糊PID控制器由模糊控制器、自適應調整機構組成。系統基本原理結構如圖1所示。
2.1.2 自適應調整因子
對于歸一化誤差加速度這一控制器參量而言,相關計算公式如下:
2.2 自適應模糊PID控制器的設計
2.2.1 模糊PID控制器(FPID)
FPID輸入變量誤差為e,誤差速度為ec,輸出變量為u,ec、u選取的語言變量為{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},其歸一化論域為[-1,1]。根據真實的動態范圍,選擇、確定量化因子ke﹑kec和比例因子ku.各個變量的從屬隸屬度函數可以采用對稱、均勻分布、半交疊的三角形形式。采用“IF A and B then C”類型的基本推理語段所建立的模糊控制器準則如表1所示。
2.2.2 自適應調整結構
自適應調整結構原理如圖1所示。自適應調整結構為一基于歸一化誤差加速度觀測器的模糊控制器,其相關計算公式為:
3 仿真研究
為了證實本文的設計思路是正確的,我們通過人工控制對常規PID控制器與本文的自適應模糊PID控制器的仿真結果進行了比較。由工廠生產經驗可知,礦渣微粉喂料量與立磨料層厚度、磨內壓差有相似輸入/輸出的傳遞函數關系。我們所選取的一階滯后對象為:
圖2所示為人工控制誤差近似曲線,圖3所示為一階滯后環節在控制器控制下的階躍響應曲線(藍線為常規PID控制器,紅線為自適應模糊PID控制器)。
由圖2可知,人工控制的誤差波動較大,穩定性較差。由圖3可知,常規PID控制器有較大的超調量,并伴有震蕩;自適應模糊PID控制器只有很少的超調量,并很快進入穩態。
4 總結
本文提出了一種用自適應模糊PID控制器來控制礦渣微粉料層厚度、磨內壓差的方案。仿真結果表明,基于自適應調整因子的模糊PID控制器具有較廣的動態調節范圍,且動靜態特性、魯棒性、抗干擾能力等均優于人工控制和常規PID控制,在控制礦渣微粉料層厚度和磨內壓差上更具實用性、有效性和優越性。
參考文獻
[1]靳志剛,陳硯生.礦渣微粉的制備與應用[J].21世紀建筑材料,2009,29(01).
[2]于雋,王彩英.用于高爐礦渣粉磨的立磨工作原理及選型[J].粉煤灰,2008,23(04).
[3]王孝紅,劉釗.礦渣粉磨智能控制系統的研究及應用[J].控制工程,2012,19(02).
[4]高曉光,史建國.變結構離散動態貝葉斯網絡及其推理算法[J].系統工程學報,2007,22(01).
[5]Mohan B M,Sinha A.Analytical structure and stability analysis of a fuzzy PID controller[J].Applied Soft Computing,2008,8(01).
〔編輯:劉曉芳〕