煙片增溫過程的模糊—PID控制算法及應用

張翼

摘 要：文章結合隧道式煙片溫控的特性，選擇了模糊PID復合控制（Fuzzy-PID）來實現對煙片增溫系統的智能控制。并根據實際情況，增加了一種在一定條件下的自學習控制方法，與模糊PID復合控制并行運用到煙片增溫溫度控制中。通過實際使用的數據表明，該控制系統具有企穩平滑的特點。

關鍵詞：煙片增溫；模糊-PID控制器；自學習

中圖分類號：TP273+.4 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）12-0139-02

Abstract： In this paper， the fuzzy PID compound control system is selected to realize the intelligent control of the smoke sheet temperature increasing system， combined with the characteristic of the tunnel type smoke sheet temperature control. According to the actual situation， a self-learning control method under certain conditions is added， and the fuzzy PID compound control is used to control the temperature of smoke sheet in parallel. The actual data show that the control system is stable and smooth.

Keywords： smoke sheet warming； fuzzy-PID controller； self-learning

1 概述

隨著企業發展，卷煙內在質量需求提升，使用普通PID控制器的控制效果并不能滿足企業所需求的柔性生產及日趨提高的質量指標。因此研究一種適合煙片增溫生產的控制方法，對提升控制穩定性以及煙片過程加工質量具有一定的意義。魏紅昀[3]利用專家系統知識庫輸出修正PID參數以改變PID控制方式，陳行忠[4]通過在PID控制環中增加模糊控制器對PID參數進行調節，提高系統對不同工況下的適應能力。這些改進均可以使溫度控制穩定性提高，但對于物料未到達測量點階段的前饋控制以及過程干擾的應對則沒有針對性處理。本文中以隧道式增溫工序的出口煙片溫度為控制對象，在結合模糊控制非線性和實時性的特點、普通PID控制兩者優點的基礎上同時并行一種自學習閥門控制設計適合煙片增溫過程的模糊-PID控制器，最后對優化前后的控制策略進行在線運用并比較效果。

2 問題描述

2.1 原有煙片增溫控制方式

煙片增溫（增濕）加工過程是煙片進入隧道式槽體后以普通PID 控制器自動調節蒸汽隔膜閥的開度來改變流入隧道式槽體的蒸汽量，使槽體加熱的煙葉溫度達到跟蹤設定值的效果。

2.2 存在問題

（1）在加料前煙片增溫加工生產過程中存在滯后環節。在加工過程中，若遇測溫突發異常時控制隔膜閥不斷調整導致溫度PID控制器也不斷調整，造成整個控制過程的不穩定。

（2）在物料達到隧道槽體出口溫度探頭前，探頭測到的是環境溫度，這與設定值之間差值作為PID控制器的調節很容易產生較大的超調量。

3 隧道式增溫模糊PID控制的應用

3.1 隧道式增溫模糊PID控制器設計

隧道式增溫模糊PID控制器主要包括普通PID控制器、模糊PID控制器以及自學習閥門控制器三部分。

在料頭升溫階段，HT出口溫度探頭還未探測到物料時，按自學習所得蒸汽閥門開度值控制閥門，使煙葉由常溫快速升溫至一定區域；在升溫至|e|<15℃時切換成模糊PID控制；在升溫至|e|<0.5℃時切換成普通PID控制。

在過程生產階段，在|ec|<2℃且|e|<0.5℃時利用PID調節器的積分調節作用消除穩態誤差；在|ec|<2℃且0.5℃<|e|<15℃時切換成模糊PID控制；在|ec|≥2℃或|e|≥0.5℃時認為遇到了外界干擾或測溫異常，按自學習所得的蒸汽閥門開度值來控制閥門。

3.2 自學習閥門值算法

當隧道式增溫（增濕）器進入生產狀態后，某牌號煙片出口溫度連續60秒溫度偏差|e|<0.5℃，判斷此時溫度控制進入穩定狀態，開始每6秒采集一次實時閥門開度數據。當溫度偏差|e|≥0.5℃時立即暫停采集，直到連續60秒溫度偏差|e|<0.5℃再恢復采集，最后進入料尾階段停止采集。完成一批采集后判斷計數器的計數值是否滿足N>300、該批次的過程能力指數是否滿足Ppk>2，若同時滿足則認為過程中該閥門開度屬于有效經驗值。閥門開度累加值除以計數值得到當批的閥門平均開度值，并輸出至對應煙片牌號的蒸汽閥門開度堆棧中，再將最新的10批數據進行加權平均值計算，以得到對應牌號的經驗蒸汽閥門開度用于自學習控制。

3.3 模糊PID控制算法

3.3.1 輸入輸出變量確定

本系統采用雙輸入三輸出系統，選擇隧道式增溫（增濕）器出口煙葉溫度偏差e和溫度偏差率ec為輸入，Kp、Ki、Kd三個參數的調整量△Kp、△Ki、△Kd為輸出。

3.3.2 輸入變量的模糊化

設定e、ec其模糊集均為：{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}；其論域均為：{-6，-5，-4，-3，-2，-1， 0， 1， 2， 3， 4， 5， 6}；隸屬函數均取三角函數，e的基本論域為[-15 15]；ec的基本論域為[-2 2]。

3.3.3 輸出變量的模糊化

根據在現場的調試情況，在不采用模糊PID控制時PLC中的PID參數Kp設為1.8，Ki設為35，Kd設為0.5。在模糊控制系統的設計中，輸出變量的量化區域以此為基礎進行設計。設定△Kp、△Ki、△Kd模糊集均為：{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}；其論域均為：{-6，-5，-4，-3，-2，-1， 0，1，2，3，4，5，6}隸屬函數均取三角函數；△Kp的基本論域為[-1.8 1.8]；△Ki的基本論域為[-25 25]；△Kd的基本論域為[-0.5 0.5]。

3.3.4 模糊規則的確立

當|e|較大時，提高Kp，來提升響應速度；當|e|減小時，減小Kp，來防止產生振蕩；在|e|很小時，繼續減小Kp，使系統穩定。當e、ec同號，趨勢不穩定，增大Kp，反之減小。

當|e|較大時，減小Ki，來防止超調；當|e|減小時，增大Ki，來減少穩態誤差。

在料頭控制階段，當偏差|e|較大時，為避免偏差瞬間變大，造成微分溢出，需減小Kd。

3.3.5 輸出量的去模糊化

經過前述模糊推理后，模糊控制器輸出的三個調整參數為模糊量，要對其進行去模糊化，以取得精確量以計算輸入到PID控制器的三個參數Kp、Ki、Kd。本控制器采用的去模糊化方法為加權平均法，即取加權平均值作為去模糊化結果。可根據的基本論域和模糊集論域確定三個輸出量的比例因子：

KKp=1.8/6，KKi=25/6，KKd=0.5/6

三個參數的去模糊化結果乘以比例因子，即可的出三修正后PID參數，由于這種根據e，ec在線計算會占用較多的CPU資源。本系統將經過離線計算出的模糊控制表存入PLC程序。

3.4 基于PLC程序的設計與實現

3.4.1 模糊控制子程序

隧道式增溫（增濕）系統在主程序中給出設定值和采樣時間（5S）。系統上電執行主程序后，進行初始化，并讀取數據塊中的模糊控制表數據。在第一個掃描周期加載煙葉溫度設定值和實際值，采樣時間到后增溫（增濕）機煙葉溫度控制回路執行閉環控制。計算e（k），ΔE（k）并進行模糊處理，求取查表索引值存入相應數據塊中，根據索引值設置指針運用間接尋址的方式到模糊控制表中求取模糊控制輸出量至并存入臨時變量。臨時變量值通過解模糊得出精確值并存入相應數據塊中。

3.4.2 自學習閥門控制子程序

程序跳轉進入子程序后，對出口煙片溫度進行采樣寫入數據塊，5s采樣周期到后計算|e（k）|，連續60s滿足|e（k）|<0.5℃，閥門開度根據采樣周期進行累加并寫入數據塊，同時每執行一次則累加計數器加1直到|e（k）|>0.5℃。生產進入料尾狀態后將平均閥門開度寫入數據塊。經過判斷計數值以及Ppk值來確定該閥門值是否放入數據堆棧。

4 隧道式增溫智能控制器的應用效果

現將自學習控制與模糊PID復合控制的一套程序方法運用至其中，來觀察其控制效果。

以下在以同一流量生產同樣牌號時，分別應用普通PID控制器以及此次的綜合智能控制器所得的溫度控制曲線。

從以上溫度曲線中可以看出，用普通PID控制器控制過程中溫度超調為5.20度，生產開始至穩定時間為300秒左右。用智能PID控制器控制過程中溫度超調0.49度，生產開始至穩定時間為216秒左右。以自學習結合模糊PID設計的智能控制器相較普通PID控制器來說，溫度上升超調量明顯小，整體企穩時間也有縮短。

5 結束語

本文設計的模糊PID復合控制器，利用模糊控制的仿人控制思維，改善了系統的動態性能；同時并行PID控制器，保證了系統的穩態精度，彌補了模糊控制的不足；并在一定條件下啟用自學習得到的閥門開度值進行控制閥門，以此應對料頭啟動階段溫度探頭還未接觸物料等情況。實際使用表明，與普通PID控制器相比，該系統的魯棒性和穩態精度都有所提高，為煙片加工應用提供了一種可選的控制方法。

參考文獻：

[1]許少堅.模糊-PID控制在涂布復合機張力控制中的應用研究[D].上海：上海交通大學，2013.

[2]李軍，朱亞洲，紀雷，等.混合動力汽車模糊控制策略優化[J].汽車工程，2016，38（1）：10-14.

[3]魏紅昀，鄧忠華，魏晴昀.PID專家控制器在溫控系統中的應用[J].兵工自動化，2004，23（4）：50-51.

[4]陳行忠.模糊控制在半導體廠潔凈室溫濕度控制中的應用[D].上海：上海交通大學，2010.