基于改進粒子群優化IPSO算法的茶葉烘干機溫度控制策略

烏 蘭劉雅榮

WU Lan1 LIU Ya-rong2

(1. 內蒙古民族大學機械工程學院，內蒙古 通遼 028043； 2. 長春職業技術學院，吉林 長春 130000)

(1. College of Mechanical Engineering, Inner Mongolia University for the Nationalities, Tongliao, Inner Mongolla 028043, China; 2. Changchun Vocational Institute of Technology, Changchun, Jilin 130000, China)

烘干是茶葉加工的最后一道工序，是增加茶葉口感、促進茶葉色、香、味等有機物質形成的重要步驟[1-2]。目前，茶葉烘干機多采用燃煤式熱風爐作為熱源，而熱風溫度是茶葉品質優劣的重要因素，因此對熱風溫度的控制是茶葉烘干的關鍵[3-4]。目前常采用人工控制排煙機和引風機的開啟，這種方法勞動強度大，燃煤利用率低，能源嚴重浪費，而且溫度控制效果也不理想，嚴重影響了茶葉的品質。為得到恒定的熱風溫度，學者們不斷致力于對熱風爐溫度控制的研究。文獻[5]針對傳統PID控制時溫度控制精度低，魯棒性差等問題，設計了一種基于動態矩陣控制的茶葉烘干機，并提出DMC-PID 串級溫度控制方法，提高了溫度控制系統的動態響應能力與魯棒性。文獻[6]認為通過調節風機轉速或進氣風門開度，來調節熱風爐進風量的辦法改變熱風溫度，從而實現恒溫控制。文獻[7]提出一種基于模糊PID的恒溫控制方法，利用模糊規則規范PID參數，以適合溫度的實時變化。

基于此，本研究設計了一種基于改進粒子群的模糊PID控制算法，通過對粒子群算法(PSO)進行改進處理，得出一種改進粒子群算法(IPSO)，然后通過IPSO對模糊PID控制器的參數進行優化，以期實現系統參數的實時在線整定。在熱風爐的引煙機上應用智能化變頻技術，根據熱風爐的實時溫度，自動調節熱風爐的排煙量，以實現熱風溫度的恒定，從而保證烘干效果。

1 燃煤熱風爐烘干原理與節能途徑

燃煤熱風爐主要由烘干箱、爐管、風機、引煙機等部件組成，其原理是利用煤燃燒加熱爐管，通過熱傳遞作用，把引入的空氣加熱，并送入烘干箱內蒸發茶葉內部的水分，實現烘干的目的。風機用于茶葉熱風的輸送，引煙機使煙氣自內向外流動，使爐膛壓力降低，外界空氣在負壓作用下進入爐膛。燃煤熱效率是燃煤熱風爐式茶葉烘干機的主要生產指標，采用人工控制的熱風爐能耗高，熱效率低，其中僅排煙損耗就占熱風爐熱損耗的70%左右，影響排煙熱損失的主要因素就是排煙溫度和排煙量[8-10]。熱風爐的熱風溫度實時變化，難以達到恒定，從而使茶葉烘干品質難以保證。

對熱風溫度的控制通常采用控制烘干機的引風量以及熱風爐的排煙量。前者是根據熱風爐進風溫度的高低，通過引風機調節送往烘干機的引風量，該方法簡單易行，但引風量的變化會使燃煤熱風爐的供熱量發生變化，影響茶葉的烘干品質。后者是根據進風溫度的大小，調節排煙風機的排風量，使熱風溫度始終控制在一定范圍內，達到穩定熱風溫度和節能減排效果，該方法燃煤利用率高，經濟性好，烘干效果較好。

2 恒溫控制策略

目前，中國對于熱風爐燃燒控制的方法大多還處于人工手動控制，排煙風機和引風機轉速和頻率都是恒定的，只能人為頻繁關閉和開啟引煙機，以此控制熱風溫度。不僅增加勞動強度、浪費能源，控制效果也受到很大影響，因此需要采用一種智能方法，使熱風溫度控制在一定范圍內。

2.1 改進粒子群算法(IPSO)

(1) 傳統的粒子群算法基本理論：粒子群算法(PSO)是由鳥類群體行為啟發而提出的一種全局優化算法，是從隨機解出發，通過迭代尋求最優解并通過適應度來評價解的品質[11-15]。每個粒子代表一個可能的解向量，通過跟蹤兩個最優解來更新自己的速度和位置，實現全局尋優。在N維空間中，粒子i的空間位置和飛行速度可表示為：

Xi=(xi1,xi2,……,xid)，

(1)

Vi=(vi1,vi2,……,vid)，

(2)

式中：

Xi——料子i的空間位置；

Vi——粒子i的飛行速度。

給定一個目標函數，每個粒子的位置對應一個由該函數決定的相應值，更新策略為：

(3)

(4)

(5)

式中：

ω——慣性權重；

c1，c2——學習因子；

ωmax，ωmin——分別為ω的最大值和最小值；

d——決策變量的維數；

r1，r2——(0,1)之間均勻分布的隨機數；

tmax，t——分別為最大和當前迭代次數。

(2) 改進的粒子群算法：傳統的粒子群算法容易陷入局部最優，出現早熟現象。因此在算法迭代的過程中，為提高粒子的認知能力，可以保留粒子的個體最優位置，并利用向量θ進行存儲。

對于粒子群中的粒子i，任意選擇另外一個粒子j，按式(6)計算向量：

θ=Pi-xj，

(6)

式中：

Pi——粒子i自身的最優位置；

xj——粒子j在該時刻的位置。

為增加粒子的搜索范圍，避免粒子群出現早熟的缺陷，現對PSO算法進行如下改進：

(7)

式中：

CR——交叉率，取值范圍為[0,1]。

2.2 改進PSO優化模糊PID參數

用改進PSO算法優化模糊PID控制器參數，基本步驟：

(1) 初始化PSO算法的參數：學習因子、最大迭代次數、粒子的初始位置和速度等。

(2) 種群初始化，計算各粒子的適應度值。將各粒子的當前適應度值與該粒子的最優適應度值進行對比，如果更優，則將當前位置作為該粒子的最優位置。

(3) 用式(5)計算慣性權重，用式(3)、(4)和(7)更新粒子的速度和位置。

(4) 判斷是否滿足尋優終止條件(設定的最大迭代次數或精度)，如果滿足則求出最優解，如果不滿足則轉至步驟(2)。流程如圖1所示。

3 基于改進粒子群的模糊PID控制

3.1 PID控制

PID控制即比例、積分、微分的控制方式，表達式為：

圖1 改進PSO優化模糊PID參數的基本流程

(8)

式中：

Kp、Ki、Kd——分別為比例、積分和微分系數；

r(t)、u(t)、e(t)——分別為輸入、輸出和誤差信號。

3.2 基于改進粒子群的烘干機模糊PID控制

傳統PID控制器結構簡單，易實現，但是由于控制器參數不能自動調節，使其應用范圍受到一定限制[16-17]。把模糊推理運用于PID參數的整定，可以實時對PID參數進行調節，目前應用比較廣泛，但模糊規則的制定一般以經驗為主，過程復雜。基于粒子群算法的模糊隸屬函數優化方法，通過改進粒子群優化算法可以大幅提高系統收斂速度，解決傳統粒子群優化尋址效率低的問題，提高系統的控制性能。

利用模糊規則建立誤差及誤差變化率與PID參數之間關系。在式(7)的基礎上，將系統的誤差作為粒子群優化算法的評價函數，計算函數的適應度，以此來調整模糊論域的量化范圍，對模糊控制器的參數進行調節，使系統的控制性能達到最優，其結構如圖2所示。

圖2 基于改進粒子群的模糊PID控制器結構

將實際熱風溫度與設定溫度的偏差E和偏差變化率EC為控制器的輸入變量，ΔKp，ΔPi，ΔPd為輸出變量。定義輸入、輸出變量的模糊子集分別為{NB，NS，ZE，PS，PB}，分別代表{負大、負小、零、正小、正大}。將每個模糊變量在其論域內分成5個量化區間，在加入改進粒子群優化算法后，每個論域的最終量化區間為：

(9)

式中：

Tai(i=1,2,3)——經改進粒子群優化后的輸出值，對應的模糊規則如表1所示。

4 仿真分析

把改進粒子群優化模糊PID控制器應用于烘干機熱風爐恒溫控制系統中，并在MATLAB軟件中建立恒溫系統(T-S)的仿真模型，如圖3所示。

設定粒子優化算法中迭代次數為30，粒子數為10，優化范圍為0～1 000。設置仿真時間為150 s，階躍為400，分別采用人工控制、模糊PID控制以及改進粒子群優化模糊PID控制算法進行仿真分析，仿真結果如圖4所示。

可見，與其它2種控制方法相比，IPSO優化模糊PID控制超調量小，響度速度快，達到穩態時間短，控制效果更好，更適合茶葉烘干機恒溫控制系統。

表1 輸出的模糊規則

圖3 恒溫控制系統仿真模型

圖4 不同控制方式仿真結果

5 實驗驗證

對某茶廠燃煤熱風爐式茶葉烘干機采用不同方式進行控制效果對比。理想熱風溫度設定為 170 ℃時，周期為80 min，每5 min采集1次數據，引煙機轉速為1 350 r/min，手動過程中引煙機頻率為50 Hz。具體實驗條件如下：

(1) 實驗材料：普洱茶。

(2) 實驗設備：某茶廠燃煤熱風爐式茶葉烘干機。

(3) 實驗方案：分別采用人工控制、模糊PID以及IPSO模糊PID 3種控制方法進行測試，分別以熱風溫度、排煙溫度以及引煙機頻率作為研究指標,測試結果如圖5～7所示。

可見，當理想熱風溫度值為170 ℃時，采用人工控制時最高熱風溫度為210.6 ℃，最低熱風溫度為134.9 ℃，最大波動幅度為75.5 ℃；采用模糊PID控制時最高熱風溫度為177.8 ℃，最低熱風溫度為163.9 ℃，最大波動幅度為13.9 ℃；采用IPSO優化模糊PID控制時最高熱風溫度為174.9 ℃，最低熱風溫度為167.3 ℃，最大波動幅度為7.6 ℃。

從結果可以看出，采用人工控制方法時熱風溫度以及排煙溫度變化幅度較大，溫度調節速度較慢，烘干效果較差，同時引煙機的頻率為固定值，只能手動關閉或開啟風機和引煙機，造成大量電能的損耗；與人工控制相比，IPSO優化模糊PID和模糊PID控制都能根據熱風溫度實時自動調節風機和引煙機的頻率與轉速，將熱風溫度控制在一定的范圍內，達到恒溫控制的目的，在滿足溫度條件的同時減少了能量損耗，達到節能減排的目的，其中IPSO優化模糊PID控制時溫度變化幅度小，可以獲得更優的控制效果。

圖5 不同控制方式排煙溫度變化曲線

圖6 不同控制方式熱風溫度變化曲線

圖7 不同控制方式引煙機頻率變化曲線

Figure 7 Frequency control curve of smoke control machine with different control methods

6 結論

對熱風爐溫度的有效控制是燃煤式茶葉烘干機的重要問題，也是增加茶葉口感，提高茶葉品質的關鍵。針對傳統人工控制方法的局限性以及熱風爐溫度的時變性，以燃煤熱風爐式烘干機作為研究對象，恒溫控制為目標，尋求有效控制方法。

(1) 針對粒子群算法易早熟、且在尋優過程中全局搜索能力差和尋優效率低的缺點，設計了一種基于改進粒子群的模糊 PID 控制算法，實現模糊PID參數的有效優化，以解決PID參數無法在線整定的問題。

(2) 將改進粒子群優化模糊 PID 控制算法應用于熱風爐溫度控制系統，當熱風溫度與設定溫度出現偏差時，采用智能化變頻技術自動控制引煙機的轉速和頻率，以此保持熱風溫度的恒定。

(3) 與其它算法相比，改進粒子群優化模糊 PID 控制算法可以獲得很好的烘干效果，具有控制精度高、收斂速度快、抗干擾能力強等特點，在提高茶葉品質的同時，提高了工作效率，減小了能量損耗。

本文只對燃煤式茶葉烘干機的溫度控制策略進行了研究，但并未進一步探討溫度波動對茶葉成分和品質的影響，下步將從該角度進行研究，以期為控制策略的應用提供更有力論據，進一步說明所用方法在提高燃煤經濟性的同時，提高茶葉烘干品質。