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基于智能控制算法的高精度溫度控制系統(tǒng)

2020-11-09 23:22:57高斌
關(guān)鍵詞:調(diào)試實驗系統(tǒng)

高斌

摘要由于工業(yè)生產(chǎn)過程總體性能要求的不斷提升,智能控制發(fā)展十分迅猛。近年來,科研設(shè)計人員對溫度控制裝置進行了全方位的探討,特別是隨著計算機等高科技技術(shù)的進步,溫度控制的研究也由此獲得很大的提升,從而組成了一批商品化的溫度控制裝置,為企業(yè)技術(shù)改造服務(wù)。本文主要說明并驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的基本原理。

1系統(tǒng)設(shè)計分析

1.1研究內(nèi)容

1.溫度傳感器感測待測區(qū)域的溫度,由傳感器和模擬量擴展模塊把非電信號轉(zhuǎn)換成電信號傳送到控制器PLC中。

2.觸摸屏顯示實時采集的數(shù)據(jù),同時對預(yù)設(shè)值進行設(shè)定。

3.PLC采集傳感器測量信號,經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的溫度控制算法,并進行神經(jīng)控制算法。

4.比例積分微分變化如下:

(1)P:比例環(huán)節(jié):

控制作用快, Kp大,容易發(fā)生振蕩;

改進方法:在智能算法上設(shè)置合理數(shù)值;

(2)I:積分環(huán)節(jié):

消除了系統(tǒng)的靜態(tài)偏差,降低系統(tǒng)回應(yīng)速度,加大超調(diào)量;

改進辦法,算法設(shè)計改進:積分分離;抗積分飽和;變速積分.

(3)D:微分環(huán)節(jié):

輸入信號的干擾影響大;

改進辦法:不完全微分PID控制;微分先行PID控制;

1.2系統(tǒng)流程分析

與常規(guī)PID控制器相對比,不需要進行完整數(shù)據(jù)、精密數(shù)據(jù)的數(shù)學建模,對那些穩(wěn)定性較差、數(shù)據(jù)信息不完備的系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法技術(shù)比常規(guī)PID控制理論方法更穩(wěn)定,更出色。

1.3系統(tǒng)軟件設(shè)計

觸摸屏可以實現(xiàn)運用和使用者與設(shè)計者之間的信息傳遞與交流,由于實驗場地可能存在危險性,觸摸屏又可遠程監(jiān)控,因此人機遠程監(jiān)控是不可缺少的一部分。

觸摸屏在系統(tǒng)中是直接與PLC通過串口線連接在一起的,這樣可以更直接的讀取和顯示數(shù)據(jù)產(chǎn)生和運動狀態(tài)的監(jiān)控。之所以觸摸屏和PLC之間實現(xiàn)了數(shù)據(jù)交換,實際是使用了串口232協(xié)議,這就可以把程序里實時產(chǎn)生的信息或儲存性信息更直觀的顯示在了觸摸屏界面上。

3.數(shù)據(jù)分析與調(diào)試

3.1程序調(diào)試

(1)模擬調(diào)試:

在正式開始實驗之前,應(yīng)進行簡單的檢查與調(diào)試,下載測試程序時應(yīng)斷開主電路電源,測試各個輸出點是否有信號,輸出點也可以用容易分辨的裝置代替,例如:燈泡。

(2)實際調(diào)試:

在完成模擬調(diào)試的前提下,將完整的系統(tǒng)軟件程序下載到PLC中,進行簡單數(shù)據(jù)實驗,首先,要嚴格保證設(shè)備安裝的正確,其次進行實驗的同時要保證外界因素影響降到最小,保證實驗的嚴謹性和可用性。

3.2軟硬件整體協(xié)調(diào)

程序調(diào)試是通過在規(guī)范狀態(tài)下自己操作設(shè)備所產(chǎn)生的軟、硬件中的各類問題,記錄下來并加以修正。對各個模塊進行單獨反復(fù)調(diào)試,對程序邏輯、語法進行反復(fù)檢查,觀察系統(tǒng)功能是否運行正常。

在程序調(diào)試過程中首先進行逐級分類,逐級檢測。調(diào)試的同時也要注意系統(tǒng)的穩(wěn)定性,關(guān)注系統(tǒng)產(chǎn)品的工藝性能和安全性,首先保證急停按鈕、熔斷器和停止按鈕的正常使用,以此來避免正常調(diào)試過程中發(fā)生事故時,不能及時控制局面。

其次就是對程序在運行的過程中出現(xiàn)的一些漏洞進行更改和填充,例如:自鎖、互鎖等技巧性程序語句。但是,通電聯(lián)機調(diào)試程序的目的一定不只是為了看到自己預(yù)想的輸出現(xiàn)象和各類操作,而是熟練操作這套系統(tǒng)的各個步驟的操作,在正、逆向思維同時思考的情況下,保證系統(tǒng)的正常運行,并且輸出信號正常。

3.3預(yù)實驗數(shù)據(jù)分析

實驗中進行了大量的(500+組)加溫、降溫控制實驗,實驗數(shù)據(jù)及分析如下:

特取兩組實驗加以舉例,實驗前提如下:

(1)起始溫度相同(包括室溫);

(2)記錄相同實驗時間;

(3)在預(yù)實驗驗證的基礎(chǔ)上,實驗參數(shù)一致;

(4)各組升降溫實驗各自獨立;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制可以完成用模型和規(guī)則難以實現(xiàn)的系統(tǒng)控制,具有很強的容錯率,很適合這個實時性處理并且控制要求高的系統(tǒng)。

同時,在不同溫度(室溫)進行穩(wěn)定性分析,來確保實驗的嚴謹,數(shù)據(jù)圖像如下圖所示(下表中只是取其中有代表性的兩個溫度值進行舉例):

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制相對于傳統(tǒng)PID控制上升、下降速度更快,能夠在較短的時間內(nèi)達到穩(wěn)定狀態(tài)。

結(jié)論:15攝氏度的穩(wěn)定性為0.055:30℃的穩(wěn)定性為0.42。穩(wěn)定性誤差分析滿足預(yù)先的實驗要求,適合本設(shè)計。

4.總結(jié)

本文重點對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制方法進行了探討,對比了兩種控制策略的控制的特殊性。并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)運用于溫度控制箱的設(shè)計控制中,進行了一系列實驗和仿真研究,總結(jié)了典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方式,對于控制過程中存在的問題逐一進行了分析。用MATLAB語言處理進行數(shù)據(jù)分析,并通過繪制圖像直接的驗證了其相較于傳統(tǒng)方法的控制效果。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制及常規(guī)PID控制進行了各方面性能的比較分析,討論了它們的優(yōu)缺點。

參考文獻

[1]湯啟友.基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對高爐爐溫的預(yù)測[J].山東工業(yè)技術(shù),2018(10):146.

[2]Azhdar Soleymanpour Bakefayat,Marjan Mahmoodi Tabrizi. Lyapunov stabilization of the nonlinear control systems via the neural networks[J]. Applied Soft Computing,2016,42.

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