基于PLC與單神經元PID算法在變壓器濾油系統中的應用

鄭 斐，劉 勇，王睿鵬，鄭 怡

（1.北方民族大學 基礎實驗教學與工程實訓中心，銀川 750021；2.銀川能源學院 機電工程學院，銀川 750100；3.中國建筑科學研究院有限公司，北京 100020）

某企業原變壓器注油系統無法監測罐區油罐液位，無法得知變壓器注油油量，存在工人私自取油賣油的行為，影響企業效益。針對這些缺點，本文設計了一套以西門子S7-300 PLC 為控制器，通過現場總線Profibus 構建的分布式I/O 控制系統。因為變壓器注油要求流量是6 t/h，不能有超調[1]，傳統的PID 控制器達不到調節目的，所以采用有監督Hebb 學習規則的單神經元PID 算法控制變壓器注油流量。實際應用表明，這種控制算法具有很強的抗干擾能力，調節時間短，系統超調量小，可以達到調節流量的目的。

1 控制系統硬件設計

1.1 管道流量控制方案

流量調節采用變頻調速方法。因為控制對象是流量，執行機構無需采用特別復雜的控制方式，所以變頻器采用開環恒壓頻比（VVVF）方式變頻。采用這種方式的優點是：開環恒壓頻比調速結構簡單，可以實現電機的無極調速，并具有一定的節能效應。復雜計算通過PLC 完成，變頻器執行輸出，流量控制結構如圖1所示。油泵形式選擇為齒輪油泵，型號是YCB10-0.6，出口壓力0.6 MPa，出口流量15 m3/h；電機型號Y132S-4，電機功率5.5 kW。

圖1 流量控制結構圖Fig.1 Flow control structure diagram

1.2 控制系統總體設計

針對油罐的擺放形式和廠方濾油工藝，采用西門子S7-300 PLC 控制器搭建Profibus 分布式I/O 控制系統，控制系統結構如圖2所示。變壓器油路管道改造系統以CPU315-2DP 為主站，通過現場總線Profibus 與從站分布式I/O 控制器ET200M 通訊[2]。上位機監控界面由MCGS 軟件開發，主要包括成品濾油監控界面、試驗濾油監控界面、成品注油監控界面、試驗注油監控界面和油罐實時液位監控界面。

圖2 控制系統總體結構圖Fig.2 Overall structure of the control system

1.3 瞬時流量檢測方式

流量計選用北京寧遠環球公司生產的24 V 脈沖輸出式渦輪流量計。相比其他信號輸出方式的流量計，脈沖輸出式流量計精度高，抗干擾能力強。脈沖輸出式流量計發出的脈沖需送入FM350-2 高速計數器模塊中通過程序計算才能測出瞬時流量和累計流量。FM350-2 是具有高精度計量功能的8 通道32位脈沖計數器模塊，計數器最大輸入頻率可達10 kHz，FM350-2 具有多種計數方法和多種工作方式。

在STEP7 硬件組態中將FM350-2 所用通道工作方式設置為頻率測量，通過計算脈沖頻率得出瞬時流量。FM350-2 頻率測量是以時間窗口為基準，在這段時間內對脈沖計數計算脈沖頻率，本文時間窗口選擇1 s。瞬時流量計算公式如下：

式中：F 為瞬時流量，m3/h； f 為脈沖頻率，脈沖/s；λ為儀表系數，脈沖/L。

在STEP7 中建立數據塊DB，編號設為101，變量的數據類型為用戶自定義類型UDT1（隨FM350-2 的驅動程序已安裝好）。該數據塊可以保存FM350-2 在運行過程中需要的參數，也可以由該數據塊輸出各個測量值供用戶讀取。FM350-2 的8 個輸入通道分為2個部分可以2 次讀取，每次讀取4 個通道的頻率值和計數值。給JOB_RD.NO（地址為DB101.DBB2）賦值100，讀取的是通道（0～3）的測量值。給JOB_RD.NO 賦值101，讀取的是通道（4～7）的測量值。程序里安排時鐘存儲器位M100.0 來交替發送作業號讀取測量值。

2 單神經元算法設計

2.1 單神經元學習規則

無監督Hebb 學習規則只是當2 個神經元被同時激活時才會加強連接權值，不會根據外界環境改變連接權值；有監督Delta 學習規則根據期望輸出和實際輸出的差值增大或者減小輸入的連接權值，可以根據外界的指導信號改變連接權值，但連接權值大小只和某一個神經元的狀態和另一個神經元期望輸出和實際輸出的差值有關；因為有監督的Hebb 學習規則的連接權值與2 個神經元的激活狀態和外界的指導信號都有關，所以采用有監督Hebb 學習規則更好。

2.2 有監督Hebb 單神經元PID

有監督Hebb 學習規則的單神經元PID 控制原理如圖3所示。

圖3 有監督Hebb 單神經元PID 控制結構圖Fig.3 Supervised Hebb single-neuron PID control structure diagram

流量設定值r（k）與式（1）計算的瞬時流量y（k）計算得到偏差e（k），e（k）經轉換器轉換成單神經元學習控制所需要的狀態量x1（k），x2（k），x3（k），有監督Hebb 單神經元PID 輸出如式（2）所示，規范化權系數ωi′計算如式（3）所示，權系數ωi如式（4）所示[3]。

式中：x1（k）=e（k）=r（k）-y（k），這里的e（k）作為教師信號用于指導神經網絡的學習；x2（k）=e（k）-e（k-1）；x3（k）=e（k）-2e（k-1）+e（k-2）；K 是神經元的比例系數，K>0；ηP，ηI，ηD分別為比例、積分、微分的學習速率。

2.3 被控對象數學模型

因為三相異步電動機具有多變量耦合等特點，所以大部分的學者采用坐標變換法建立異步電動機的數學模型[4]。但這種方式建立的數學模型極其復雜，不便在Simulink 中仿真。本文根據文獻[5]中所述方法，將變頻器和齒輪泵作為比例環節，根據實際使用的電機參數建立系統的數學模型如式（5）。因為高速計數器每1 s 讀取脈沖頻率，所以讀取反饋流量值時存在滯后時間。PID 輸出到齒輪泵轉速改變也存在滯后時間，式（5）中的滯后環節包含整個系統的滯后時間。將流量計和高速計數器整體作為一個一階慣性環節，其數學模型如式（6）。

3 仿真與分析

3.1 單神經元PID 仿真

因為單神經元PID 在Simulink 中沒有相應模塊，所以采用S 函數建立有監督Hebb 單神經元PID 算法，系統框圖如圖4所示。初始權值隨機選取ω1=ω2=ω3=0.1，學習效率ηP=0.4，ηI=0.35，ηD=0.4，K=0.05，采樣時間1 ms。在第0.5 s 時加入單位階躍信號作為干擾源，有監督Hebb 單神經元PID 干擾曲線如圖5所示。

圖4 單神經元PID 系統結構圖Fig.4 Structure diagram of single-neuron PID system

圖5 有監督Hebb 算法干擾曲線Fig.5 Supervised Hebb algorithm interference curve

有監督Hebb 單神經元PID 算法比普通PID 算法具有系統響應快，無超調的特點并且具有較好的抑制干擾能力。

3.2 PLC 中實現單神經元PID 控制算法

在PLC 中實現單神經元PID 控制算法必須將設定量和反饋量轉換為0～1 之間的浮點數，以西門子S7-300 PLC 為例。單神經元算法寫入功能FC18中，在組織塊OB35 里調用FC18。因為瞬時流量采樣時間是1 s 一次，所以定時中斷OB35 時間設置為2 s，即每2 s 執行一次單神經元PID 運算。在FC18中編寫單神經元PID 算法流程如圖6所示[8]。

圖6 有監督Hebb 單神經元PID 算法流程Fig.6 Supervised Hebb single-neuron PID algorithm flow chart

實際調節流量過程如圖7所示，可以看出應用單神經元PID 控制策略，系統調節時間大致在23 s，管道流量還是存在微小的超調，但這種超調在允許范圍內。在實際調節過程中，K 值的大小對系統影響很大，K 值過大則系統超調量大，K 值過小則系統調節時間長。初始權值ωi和學習效率ηP，ηI和ηD的值對系統的影響不大，可以先給出K，ηI和ηP的值，然后調節K 值，當系統超調量較小時再調整ηD。實際中K=2.6，ηP=ηI=2，ηD=0.8。

圖7 流量調節界面Fig.7 Flow adjustment interface

4 結語

本文設計一種以西門子CPU315-2DP 為主站，ET200M 為從站，通過現場總線Profibus 實現通訊的變壓器油路控制系統。有監督Hebb 學習規則的單神經元PID 算法輸出的控制信號進入變頻器中，通過恒頻壓比（VVVF）的方式控制電機轉速從而控制泵的出口流量，最終達到控制管路中油液流量的目的。由于三相異步電動機具有多變量耦合等特點，本文采用一種較簡單的建模方法，尋找變頻器輸入控制電壓和電機轉速之間的關系建立電機模型，并根據建立的電機模型運用Simulink 軟件仿真分析單神經元PID 和的控制效果。通過仿真可以看出，單神經元PID 具有無超調，響應快和抗干擾能力強等優點。在西門子PLC 的編程軟件STEP7 中通過梯形圖和語句表語言實現單神經元PID 控制算法。實際中發現，單神經元PID 控制器具有系統調節時間短，超調量小的優點。