飼料烘干機的自適應模糊PID控制

2017-07-15 03:36:17葛洪央陳軍章葛新鋒

江蘇農業科學 2017年9期

葛洪央++陳軍章++葛新鋒

摘要：對于膨化飼料烘干機熱交換系統的控制，傳統的PID控制無能為力，因此提出了自適應模糊PID的控制方法。該方法利用自適應理論的在線自調節來對PID的參數進行實時在線自整定，采用模糊控制技術對蒸汽量進行控制，從而實現對干燥空氣溫度的控制。根據所建立的數學模型，采用Matlab中的simulink模塊下對模糊PID控制的熱交換系統進行了仿真研究。結果表明，該系統超調小，響應速度快，能有效控制膨化飼料烘干的熱交換系統，獲得穩定、可靠的恒溫干燥熱風。

關鍵詞：飼料烘干；熱交換系統；模糊PID控制

中圖分類號： TP29文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2017）09-0202-03

隨著社會的進步，經濟技術的發展，人民生活水平的提高，人均豬肉消耗量逐年提升，與之對應的養豬飼料的需求也大大增加，截至目前，我國已成為世界第一大飼料生產和消費國[1]。其中膨化飼料以其熟化度高、易消化的特點越來越受到養殖戶的歡迎。用膨化機生產飼料在市場上已達成共識，膨化以后的飼料含水率在20%左右[2]，不宜存放，要進行烘干。在膨化飼料的烘干過程中，溫度是保證烘干質量的重要因素。溫度過高，飼料容易燒焦，營養成分流失，溫度過低，起不到干燥的效果。

在對膨化飼料的烘干中，通常是通過高溫熱風來實現，熱交換系統是提供熱風的主要設備，但熱交換系統是高度非線性系統，所以對熱交換系統的控制是實現烘干機控制的關鍵[3]。整個熱交換系統包括鍋爐、管道、蒸汽閥和換熱器等，煤燃燒加熱鍋爐中的水使之汽化，蒸汽通過管道進入到換熱器的腔體中加熱換熱器，待加熱的干燥空氣在循環風機的作用下穿過換熱器進行熱交換，調節蒸汽閥的開度可以控制蒸汽的流量，從而達到溫控的目的。目前對熱交換系統的控制，大多采用人工控制方法，即當實際溫度與設定溫度偏差過大時，人為調節蒸汽閥的關閉與開啟，勞動強度大，控制精度低，因此，尋求一種能夠對熱交換系統進行控制的智能控制方式來獲得快速、高效、恒溫的熱風是提升膨化飼料烘干質量的重要保證。胡景川等認為調節熱風爐進量可以改變熱風溫度，從而實現恒溫控制[4]；刑一丁等對如何調節熱風溫度、提高燃燒穩定性進行了探討，提出多目標協調控制方法[5]；王江華等通過控制光波和光波反射板來實現烘干室的溫度控制[6]；周修理等設計了一種基于BP神經網絡PID控制算法的牧草烘干控制系統[7]；劉同策等對籽棉烘干機技術進行了研究，提出了采用PID控制的烘干系統[8]。以上方法在對溫度進行調節的過程中，都存在明顯的滯后現象，不能從根本上解決環境溫度變化的影響等問題。因此，設計了一種基于模糊PID的控制算法對熱交換系統進行精確控制，使得熱風的供應快速而穩定，為節約燃煤和保護環境提供新的方法與途徑。

1飼料烘干機熱交換系統的工作原理

在膨化詞料烘干技術中，熱交換系統是主要加熱設備，起到將高溫水蒸氣的熱量傳遞到常溫干燥空氣的關鍵作用。飼料烘干機熱交換系統是典型的慣性和時間滯后的復雜系統，它受環境溫度等外界條件的影響非常大。整個熱交換系統包括鍋爐、管道、蒸汽閥和換熱器等，煤燃燒加熱鍋爐中的水使之汽化，蒸汽通過管道進入到換熱器的腔體中加熱換熱器，待加熱的干燥空氣在循環風機的作用下穿過換熱器進行熱交換，調節蒸汽閥的開度可以控制蒸汽的進給量，從而達到溫控的目的（圖1）。

2飼料烘干機熱交換系統的數學模型

研究表明，熱交換系統是慣性和時間滯后均較大的受控系統，其數學模型可用一階慣性滯后環節的傳遞函數來表示[8]，即：

式中：K為放大系數；T為時間常數；τ為純滯后時間。

根據實際烘干機的出風口的實測溫度[9]，采用一階近似法[10]求取各參數。

3自適應模糊PID控制系統設計

3.1自適應模糊PID控制器的原理

自適應模糊PID控制器以誤差e及誤差的變化率ec作為輸入，可以滿足不同時刻的e及ec對PID參數自整定的要求，利用模糊控制規則對PID的控制參數進行實時的在線修改，便構成了自適應模糊PID控制器。自適應模糊PID控制器有許多不同的結構，但工作原理基本一致，本研究采用的自適應模糊PID控制器，其結構原理如圖2所示。

PID參數模糊自整定就是找出PID的3個參數與e及ec之間的模糊關系，在運行中通過不斷地對e及ec進行檢測，然后根據模糊控制原理對PID的3個參數進行在線調節，從而滿足不同時刻偏差及偏差變化率對PID參數整定的要求，進而使整個控制系統具有良好的動態、靜態性能。設為預設參數值，則PID控制器的輸出KP、KI、KD如式（1）所示：

根據實際控制經驗，模糊自適應PID的3個參數在不同誤差及誤差變化率下的自動調整需要滿足以下3條規律[11-12]：

①當|e|較小時，ΔKP和ΔKI應較大，保證系統良好的穩態性能；當|ec|較小時，ΔKD應較大，避免在設定值附近出現振蕩，提高系統的抗干擾能力；反之，ΔKD取小；②當|e|和 |ec| 適中時，ΔKP應取小，可以減小系統超調量，同時必須保證ΔKI和ΔKD適中，保證響應速度；③當|e|較大時，為保證系統的跟蹤性能，無論|ec|如何變化，ΔKP應取大，消除偏差，提高響應速度；為避免較大的超調量，ΔKI為0且ΔKD取較小。

3.2自適應模糊PID控制器的設計

3.2.1自適應模糊PID參數的模糊化設計

在自適應模糊PID控制器中，將e及ec作為模糊控制器的輸入，而將KP、KI、KD作為模糊控制器的輸出。根據實際的工程經驗，將誤差e及誤差變化率ec以及輸出量KP、KI、KD的模糊子集均定義為{負大、負中、負小、零、正小、正中、正大}且簡記為{NB、BM、NS、ZO、PS、PM、PB}；同時將其量化為{-3；-2；-1；0；1；2；3}；選擇輸入輸出變量的隸屬度函數為均布的三角函數。

3.2.2自適應模糊PID的控制規則及算法設計

在自適應模糊PID控制器中，為實現PID的3個參數的在線自適應調整，則需找出PID的3個參數與誤差及其變化率之間的關系，結合專家控制經驗給出3個參數ΔKP、ΔKI和ΔKD的自整定模糊控制規則表（表1）[13-14]。

各參數的調節采用if e is Ak；and ec is Bk；then KP is Ck，KI is Dk，KD is Ek的條件語句，式中Ak…Ek為相應支持集上的模糊集合，k=1，2，3，…，n，工程上模糊推理主要有2種算法：Mamdani模糊推理以及Sugeno模糊推理。本研究采用工程上應用最為廣泛的Mamdani推理算法，用“極大-極小”合成所需模糊規則，進行推理運算。設e=A，ec=B，則由表1可以推出KP的模糊推理[15]：

式中：ωj=uAj（A）∨uBj（B）。

同理可得KI、KD在所有e、ec下模糊取值的隸屬度，然后采用加權平均解模糊，得：

4熱交換系統模糊PID控制仿真研究

飼料烘干機熱交換系統是一個慣性和時間滯后的受控系統，采用式（1）所示的數學模型，其中參數K=130，T=144，τ=130，被控對象的傳遞函數為：

利用MATLAB中的Simulmk模塊[16]搭建的仿真模型如圖3所示。

在階躍信號作用下其響應曲線如圖4所示。

圖4中曲線為自適應模糊PID控制的響應和常規PID控制的響應曲線，2種控制器的性能比較見表2。

從表2可以看出，適應模糊PID與常規PID相比，具有響應速度快、穩定性好、過渡時間短等優點。

5結論

本研究提出了一種基于自適應模糊PID控制熱交換系統溫度的控制方法，該方法針對膨化飼料烘干的要求實現自適應性控制策略，利用自適應理論在線調節這一特性來實現PID控制器參數KP、KI、KD在線實時自整定，通過MATLAB仿真結果分析表明自適應模糊PID控制具有很強的魯棒性與自適應性，解決了由于外界干擾等因素造成的控制系統性能變差等問題。

參考文獻：

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[3]吳曉強，李亞莉，周紅杰，等. 基于模糊PID的茶葉烘干機恒溫控制系統研究[J]. 包裝與機械，2015，31（4）：111-113.

[4]胡景川，蔡亞軍. 熱風爐溫度的可調節性能[J]. 茶葉機械雜志，2002（2）：11-14.

[5]邢一丁，溫治，劉訓良，等. 高爐熱風爐高效送風策略的研究進展及發展趨勢[J]. 工業爐，2008，30（5）：10-14.

[6]王江華，劉志剛. 基于MSP430控制的紅棗光波烘干機設計[J]. 農機化研究，2016，38（8）：218-221，249.

[7]周修理，江麗麗，李艷軍，等. 基于神經網絡PID的牧草烘干機控制系統研究[J]. 農機化研究，2016，38（3）：55-59.

[8]劉同策，溫浩軍. 籽棉烘干機技術研究[J]. 農機化研究，2016（8）：250-256.

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[11]湯兵勇，路林吉，王文杰. 模糊控制理論與應用技術[M]. 北京：清華大學出版社，2002：99-105.