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一種自適應液位控制算法在濾汁快沉中的應用研究

2016-09-20 08:32:53陳駿佳葉權圣秦健南
甘蔗糖業 2016年3期
關鍵詞:液位模型

李 強,陳駿佳,葉權圣,秦健南,黃 爽,徐 寧

(廣州甘蔗糖業研究所 廣東省甘蔗改良與生物煉制重點實驗室,廣東廣州510316)

一種自適應液位控制算法在濾汁快沉中的應用研究

李 強,陳駿佳*,葉權圣,秦健南,黃 爽,徐 寧

(廣州甘蔗糖業研究所 廣東省甘蔗改良與生物煉制重點實驗室,廣東廣州510316)

在糖廠的濾汁快沉系統中,濾汁平衡箱液位受進、出口管道流量等因素影響而出現偏離正常值范圍,需借助人工操作完成液位調節。為了減少人工操作,本文根據采集到的關鍵數據及選擇性控制算法,設計一套基于數據關系模型分析及選擇性液位控制的自適應液位控制算法,實現快沉系統中的平衡箱液位由異常狀態向正常狀態的自動切換,進一步增強快沉控制系統的自適應性。

濾汁快沉系統;平衡箱液位;數據關系模型;選擇性控制算法;自適應性

0 前言

在制糖生產中,澄清工段中的濾汁快沉系統已經實現一定程度的溫度、流量自控,而關于濾汁快沉工序中的濾汁平衡箱液位自動控制技術鮮有報道。為了使生產過程穩定、持續,需人為地觀察平衡箱液位,并根據液位來改變流量設定值。因此,本文將以澄清工段的實際生產工況為出發點,介紹一種基于數據關系模型分析的選擇性液位控制算法在濾汁快沉系統中的應用。

選擇性液位控制是過程控制中屬于約束性控制類的控制方案。所謂選擇性控制的設計思路,就是以提高原控制系統的自動化水平為目的,根據生產過程中的實際工況,提取影響生產的各種條件,包括平衡箱液位、平衡箱進口管道流量及出口管道流量,由這些條件構成一定的邏輯關系,最終應用到正常的自動控制系統中的一種組合邏輯控制方案[1]。而智能化數據分析模型來源于實際生產工況中所采集到的關鍵過程量,包括入口管道流量、出口管道流量、平衡箱液位,根據這些量之間的相關關系,建立模型,量化其相關關系,用于生產控制中,以提高澄清快沉控制系統的自動化水平。

1 濾汁快沉控制系統介紹

1.1濾汁快沉之濾汁平衡箱

澄清工段的濾汁快沉工序是制糖工藝中的一個重要環節,如圖1所示。該工序的主要被控對象有溫度、流量、液位。在生產過程中,為了得到良好的濾汁快沉控制效果,并為后續工段提供合格的清汁,需對濾汁流量、助劑流量及溫度進行自動控制;為了提高濾汁快沉的自適應控制水平,節省生產成本及維持生產過程穩定運行,需對濾汁平衡箱液位進行自動控制。平衡箱的任務是根據入口管道流量變化,存儲一定體積的濾汁,并經過出口管道輸送一定流量的濾汁給濾汁快沉系統。濾汁平衡箱液位控制的目的就是通過采用選擇性和智能化數據分析模型控制出口管道流量,使液位維持在正常值范圍內。

圖1 快沉工段工藝圖

1.2現存的平衡箱控制方案介紹

現有的快沉系統在濾汁平衡箱液位處于正常值范圍內能實現自動控制,平衡箱液位超過正常值范圍,快沉系統就很難通過自控使液位恢復到正常值范圍。針對液位偏離正常值范圍的情況,通常有 2種處理辦法:一種是報警提醒;另一種是采用聯鎖停車,自動停止濾汁泵運行,實現流量的連鎖停車保護,待液位恢復正常時,再手動啟動濾汁泵。在實際生產中,現有的濾汁快沉系統常采用前一種控制方案。

2 基于數據關系模型分析的選擇性液位控制方案

2.1平衡箱液位控制之選擇性控制模型

如圖2所示,左邊的虛線框內屬于可編程邏輯控制器(PLC)主控制部分[2]。在平衡箱液位控制中,通過查液位流量表可得:當液位處于正常值范圍內時,可忽視入口流量對平衡箱液位的影響,采用正常控制器對濾汁流量進行自動調節,使濾汁的實際流量接近于給定流量(給定2)[3];當液位處于非正常值范圍時,采用增加前饋控制的取代控制器對濾汁平衡箱液位進行調節,使濾汁流量接近于給定流量(給定1)。

然而,在液位偏離正常值范圍時,不能忽視進口管道流量對液位的影響,由于液位屬于純滯后的過程控制對象,故在取代控制的情況下,根據液位測量變送及出、入口管道流量測量變送得到液位、出口管道流量、入口管道流量之間的智能數據分析模型(即相關關系模型),并據此選定前饋作用的強弱,進而對出口管道流量進行調節,最終使平衡箱液位恢復到正常值范圍。

濾汁快沉系統根據調節選擇器選擇的控制器確定濾汁流量的設定值、前饋控制作用大小、偏差、偏差率及PID參數,自動調整濾汁泵的頻率,使濾汁流量的實際值無限接近于相應的設定值,并使平衡箱液位維持在正常值范圍內。然后,系統根據濾汁流量值與助劑的配比值來自動調整助劑的流量,使濾汁與助劑按照一定的配比進行混合,最終在沉降池中實現雜質的快速沉降。

圖2 平衡箱液位控制結構圖

2.2平衡箱液位控制之數據關系分析模型的建立

平衡箱液位控制的智能數據分析模型來源于實際生產工況,主要包括平衡箱液位、平衡箱入口流量、平衡箱出口流量以及這三者之間的相關關系[4]。具體生產工況模型如表1和表2所示,為了便于描述該關系模型,設定3類變量,每類變量的取值數量可為多個(取值的數量愈多,線性愈好,平衡箱液位的調節過程愈平滑)。這里以每類變量的3個取值為例來說明:①液位變量:L1、L2、L3(其中,L2為液位正常值范圍,且L1<L2<L3);②入口管道流量 Qin1、Qin2、Qin3(Qin2為入口管道流量的正常值范圍,且 Qin1<Qin2<Qin3);③出口管道流量Qout1、Qout2、Qout3(Qout2為出口管道流量的正常值范圍,且Qout1<Qout2<Qout3)。

從實際生產工況中得到表1和表2的關系模型,進而由表1和表2可推出表3的模型。在濾汁平衡箱液位的實際控制應用中,不同的平衡箱液位值范圍對應著不同的輸出管道流量(濾汁流量),應根據實際工況量化這種液位流量的關系,上位機的實現效果如圖3所示。

在表 2中,當平衡箱液位處于正常值范圍 L2時,圖2中的選擇調節器選擇正常控制器按照給定的輸出管道流量Qout2進行自動調節。當平衡箱液位偏離正常值范圍而為L1或L3時,圖2中的選擇調節器選擇取代控制器,并按照輸出管道流量給定值Qout1或Qout3,進行自動調節。通過表1中的關系可知,當選擇調節器選擇取代控制器進行平衡箱液位控制時,應考慮入口管道流量Qin對輸出管道流量Qout的影響,故根據表3中的相關關系加入不同強弱的前饋控制,以抵消入口管道流量Qin對出口管道流量Qout的干擾作用。

在表3中,Qin與Qout之間的依賴程度體現出不同的輸入管道流量Qin對輸出管道流量Qout的影響。一般來講,當平衡箱液位處于正常值范圍 L2的時候,忽視入口管道流量 Qin對輸出管道流量Qout的影響,當平衡箱液位偏離正常值范圍時,輸入管道流量Qin對輸出管道流量Qout的影響如表3所示。所以,在平衡箱液位的控制過程中,輸入管道流量Qin作為干擾量,平衡箱液位的前饋控制方案由表1、表3中的相關關系轉化、量化而來。

如表2、表3所示,當平衡箱液位處于L3,Qin3對平衡箱液位的影響最大,此時入口管道流量對平衡箱液位的干擾作用最強,故選擇一個強的前饋控制作用來減弱或抵消這種影響;但是當平衡箱液位處于L3時,Qin1對平衡箱液位的影響小,此時入口管道流量對平衡箱液位的干擾作用弱,故選擇一個弱的前饋控制作用來抵消這種影響。關于平衡箱液位控制模型中的其他前饋控制作用強弱可據此模型中的相關關系類推可得。通過數據分析模型所確定的前饋控制方案使液位的自動調節具有超前控制的效果,有利于防止液位出現劇烈波動。

3 數據關系模型方案的應用與實現

表1 輸入管道流量與平衡箱液位之間的關系

表2 輸出管道流量與平衡箱液位之間的關系

表3 輸出管道流量與輸入管道流量之間的關系

濾汁平衡箱液位自適應控制方案保留了原濾汁快沉系統的溫度、流量自控算法,通過在原快沉系統的硬件架構上增加1臺電磁流量計,實時檢測進入平衡箱內的進口管道流量,結合基于智能化數據分析的選擇性濾汁快沉平衡箱液位控制算法,量化表2和表3中的關系模型,寫入到PLC中,實現平衡箱液位由異常情況向正常情況過渡的自動調節過程。

基于智能數據模型的選擇性液位控制算法的應用實現如圖3所示。其中,L1、L2、L3對應的平衡箱液位范圍分別為 0~3.0%、30%~60%、90%~100%;Qout1、Qout2、Qout3對應的濾汁流量分別為1.0、35.0、70.0 m3/h。

當平衡箱液位大于 90.0%時,通過簡化并建立一張非線性表來量化Qout與Qin之間的關系模型,Qout與Qin之間的關系如表4所示,在實際應用中,可通過查表實現該關系模型的控制方案。

4 結論

圖3 流量與液位的關系模型

表4 輸入管道流量與輸出管道流量的量化關系

糖廠的智能化生產離不開實時采集的數據,沒有結合智能算法模型的全廠數據也不能對自動化生產水平的提高產生推動作用。而此次提出的自適應平衡箱液位控制算法,對采集到的部分關鍵生產數據進行數據關系智能化分析,并將簡化后的數據關系分析模型應用于生產中,實現濾汁平衡箱液位的自平衡控制,減少澄清工段的人工操作。該方案的應用使原濾汁快沉系統具有更強的自適應性,也進一步提高了制糖生產中澄清工段的自動化水平。

[1] 邵裕森,戴先中.過程控制工程:第 2版[M].北京:機械工業出版社,2009.

[2] 廖常初.PLC編程及應用[M].北京:機械工業出版社,2008.

[3] 王志新,谷云東,王加銀,等.雙容水箱上的幾種液位控制實驗及被控對象的數學模型[J].北京師范大學學報(自然科學版),2006,42(2):126-129.

[4] 劉紅巖,陳劍,陳國青.數據挖掘中的數據分類算法綜述[J].清華大學學報(自然科學版),2002,42(6):727-730.

(本篇責任編校:李金玉)

Research of Adaptive Liquid Level Control Algorithm in Accelerated Clarifier System of Filter Juice

LI Qiang, CHEN Jun-jia, YE Quan-sheng, QIN Jian-nan, HUANG Shuang, XU Ning
(Guangzhou Sugarcane Industry Research Institute/Guangdong Key Lab of Sugarcane Improvement & Biorefinery, Guangzhou 510316)

The liquid level of balance tank affected by import pipeline flow and export pipeline flow, which would result in the level deviation from the permitted range in accelerated clarifier system of filter juice, and the liquid level regulation must be completed by manual operation in sugar mill.According to the collected key data and selective control algorithm, the adaptive liquid level control algorithm was designed based on relational data model and selective level control in order to reduce the manual operation, which realized the liquid level of balance tank automatically changing from the abnormal state to the normal state and further enhanced the adaptivity of the accelerated clarifier control system.

Accelerated clarifier system of filter juice; Liquid level of balance tank; Relational data model; Selective control algorithm; Adaptivity

TS244+.2

A

1005-9695(2016)03-0023-05

2016-04-26;

2016-05-25

綠色制糖加工高新技術與裝備研究(2016GDASPT-0208)

李強(1986-),男,碩士,助理工程師,研究方向:自動化控制工程

陳駿佳,男,教授級高級工程師,主要從事制糖工程研究工作

李強,陳駿佳,葉權圣,等.一種自適應液位控制算法在濾汁快沉中的應用研究[J].甘蔗糖業,2016(3):23-27.

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