基于模糊控制多工位自動裝粉系統設計與試驗

牟向偉 南香港 于新業 陳林濤

(1.廣西師范大學電子工程學院，廣西 桂林 541004；2.廣西師范大學職業技術師范學院，廣西 桂林 541004)

米粉作為南方地區的一種傳統主食，深受消費者青睞[1]。其生產流程主要包括碾米、混料、攪拌、裝粉輸送、熟化擠絲、剪粉、蒸粉、包裝等環節[2-3]。其中裝粉輸送是米粉加工的關鍵環節，裝粉效率直接影響整個生產線的效率和產量。傳統裝粉以人工操作為主，米粉生產效率低。

裝料自動控制類問題在工業生產中涉及到食品加工、冶金、選礦布料等眾多領域[4]。蘇方臣等[5]引入料位信號傳感器檢測每個料倉的料位，通過PLC控制布料小車實現了自動化運行。張斌等[6]提出了一種基于射頻識別定位的卸料小車自動尋倉布料系統，將定位數據和料位數據采集通過無線通信傳輸，通過PLC控制實現自動尋倉布料功能。上述方案實現了自動化控制送料，但是僅靠往返送料控制方式相對簡單，因此，需進一步優化控制策略來解決此類問題。高遵波等[7]考慮了料位變化快慢對布料點的影響，并采用模糊推理控制方法智能判斷最佳布料點。葛琳琳等[8-9]提出了基于PLC的模糊控制算法結合超聲波料位計和激光測距儀的反饋信息，解決了布料過程中小車定位不準和布料不均勻的缺點，提高了自動化水平。段鑫[10]通過分析運煤量影響速度，采用非線性控制算法中的模糊算法控制對多級帶式輸送機運輸系統進行智能調速，實現了輸送系統智能化控制。

上述方案都是通過模糊控制算法提高送料效率，此方法相對于傳統的閉環控制效率有所提升，但僅設計單一的二維模糊控制器變量較少，隨著工位數增多，普通二維模糊控制系統送料效率有一定上限，需進一步優化。因此，研究擬提出一種基于PLC模糊控制的多工位自動裝粉系統。通過理論分析明確粉料高度、粉料高度變化和裝粉車位置3個變量因素對裝粉效率的影響規律，并搭建模糊自動控制系統，進行仿真測試。同時將控制系統接入現場工作平臺進行實際試驗，優化控制策略，旨在提高裝粉的工作效率和米粉的總產量。

1 米粉生產線整機組成與工作原理

1.1 整機組成

米粉多工位裝粉裝置結構見圖1。裝粉車內粉料由大料斗攪籠供給，各工位的接粉料斗由裝粉車在軌道上運行進行裝粉作業。

1.軌道 2.裝粉車 3.接粉料斗 4.運行軌道固定裝置 5.伺服電動機 6.大料斗攪籠 7.熟化和擠粉裝置

1.2 整機工作原理

裝粉車首先在大料斗攪籠零點處裝滿粉，每個工位上的超聲波傳感器間隔一定時間進行剩余粉料高度的采集，將高度信息反饋給PLC主控器，按照接粉料斗需求量從大到小依次確定待裝粉工位，PLC輸出控制信號驅動伺服電動機以設定的速度運行至該工位進行裝粉，根據每個工位的實際需求量控制裝粉車的倉門大小。裝粉車上裝有開關量的最低位置檢測粉料電容式傳感器，當裝粉車內粉料低于下限值將回到大料斗攪籠處進行補粉作業。

1.3 控制系統

控制系統結構見圖2。

圖2 控制系統原理圖

控制系統硬件及功能：

(1)控制器：選擇西門子S7-1200 PLC CPU 1215C DC/DC系列，模擬量輸出模塊采用SM1232，通信模塊采用 CM1241(RS485)。

(2)超聲波傳感器：使用電應普DYP-A13-V1.0，電壓范圍為5～24 V，測量范圍為25～200 cm。采用RS485的通信方式和PLC進行通信。超聲波傳感器安裝在工位接料斗的左上方，主控器根據不同的地址發送查詢距離指令，PLC可直接讀取各工位的高度數據[11]。

(3)伺服電動機及驅動器：選用時代超群130AEA15015-SH3型號，額定工作電壓220 V，帶剎車，額定功率1.5 kW，轉矩10 N·m，額定轉速1 500 r/min。伺服控制器為SD-300與伺服電動機搭配使用。采用位置控制模式，通過接收的脈沖頻率和數量來控制伺服電動機的距離和速度[12]。使用大料斗攪籠處的限位開關來完成零點位置尋找。

(4)倉門電動推桿：電動推桿安裝在裝粉車底部，伸縮可帶動倉門的開度大小來控制實際的需求量。倉門開度大小和米粉的質量基本呈線性關系。使用控制器模擬量輸出控制可調節行程完成對倉門開度的控制。

(5)觸摸屏：選用昆侖通態TPC7062Ti型號，用于監控系統的整體運行狀態，設置相關參數，記錄實際的生產數據。

(6)限位開關：采用NPN型電感式接近開關傳感器，金屬片安裝在裝粉車底部，接近時限位開關導通發出控制信號。

2 制約裝粉效率的變量因素

2.1 輸入變量對裝粉效率的影響

各工位接粉料斗內粉料高度h將直接影響后續熟化擠絲流程的質量以及該工位的產量。高度值h由超聲波傳感器進行采集，結合控制器通過濾波算法進行優化，取5個采樣數據，去掉一個最高值和一個最低值，剩余3個采樣數據求平均值[13]。粉料高度值h有上限值h1和下限值h2要求，如圖3(a)所示。粉料在此范圍內熟化擠絲裝置出粉順暢效率高，粉料高度h低于下限值h2將會導致熟化擠絲裝置燒鍋的故障，高于上限值h1將導致下方的擠絲裝置堵塞，均會造成該工位停產。將粉料高度h與高度下限值h2的偏差Δh作為一個輸入變量?？紤]到每個工位熟化擠絲裝置加工速度不同，導致各個工位接料斗剩余粉料高度變化的快慢程度不同。將粉料高度偏差變化率Δh/Δt作為一個輸入變量。

圖3 接料斗上下限和倉門開度示意圖

隨著工位個數n的增加，裝粉車運行距離隨之增加，將裝粉車當前的實際位置與待送工位位置偏差的絕對值記為Δx。位置偏差的大小將直接影響裝粉的時間進而影響裝粉效率，將其作為第3個輸入變量，裝粉車當前位置值由伺服電動機編碼器反饋得出。

2.2 輸出變量對裝粉效率的影響

裝粉車運行速度直接影響生產線效率，但運行速度過快產生的大慣性會導致裝粉車定位不準。將裝粉車運行速度v作為一個輸出變量。為進一步提高裝粉效率，實現一次多送的目標滿足更多工位的生產需求，可根據每個接料斗內料粉高度和高度變化率來決定每個工位接料斗的實際需求量。如圖3(b)所示，將裝粉車倉門的開度d作為另一個輸出變量，根據每個工位的接料斗實際需求量實現精準裝粉作業。

2.3 變量耦合關系

高度偏差Δh既與裝粉車的運行速度v相關，也與裝粉車倉門的開度d有關，Δh越大，v和d也相應地增大，變量之間存在耦合關系[14]。利用模糊控制器本身解耦的特點，結合實際制約效率因素的關鍵變量，選取相關性較小高度偏差Δh和位置偏差Δx來共同決定裝粉車行駛的速度v，裝粉車速度等級v的控制采用如圖4(a)所示的模型。選取相關性較大高度偏差Δh和高度偏差變化率Δh/Δt，來決定料倉門的開度d，倉門開度等級d的控制采用如圖4(b)所示的模型。

圖4 控制器模型原理圖

3 模糊控制算法

3.1 模糊控制系統模型

在模糊控制器中，選取粉料高度偏差e1、位置偏差e2和粉料高度偏差變化率ec1作為輸入變量，模糊化后分別用E1、E2和EC1表示。電動機轉速和裝粉車的倉門開度作為輸出語言變量，模糊化后分別用U1和U2表示，設計的模糊控制器結構如圖5所示。

由圖5可知，ke1、kec1、ke2為量化因子，用于將粉料高度偏差e1、位置偏差e2和粉料高度偏差變化率ec1從物理連續值轉化為模糊控制器輸入變量E1、E2和EC1。ku1和ku2為比例因子，用于將模糊控制器的輸出量U1和U2轉換為實際的輸出值u1和u2[15]。

圖5 模糊控制器結構圖

e1=y1(k)-r1(k)，

(1)

e2=y2(k)-r2(k)，

(2)

ec1=[e1(k-1)-e1(k)]/T，

(3)

式中：

r1——粉料高度下限值，m；

y1——粉料高度的實際檢測值，m；

e1(k)——k時刻的高度誤差，m；

r2——位置的設定值，m；

y2——位置的實際檢測值，m；

e2(k)——k時刻的位置誤差，m；

e1(k-1)——k-1時刻的高度誤差，m；

T——采樣時間，T=5 s[16]。

3.2 模糊論域

根據米粉生產車間的實際情況，每個工位接料斗深度為1 m，設定接料斗的上限值為0.8 m，下限值為0.1 m，則接料斗的高度偏差的物理論域為e1=[0.1 m,0.8 m]，裝粉車的位置偏差物理論域為e2=[0 m,30 m]、高度偏差變化率的物理論域為ec1=[-0.15 m/min,0.15 m/min]，將其轉換為整數論域E1=[0,1,2,3,4]、E2=[0,1,2,3,4]和EC1=[-2,-1,0,1,2]，則量化因子為ke1=5、ke2=0.133和kec1=13.3。電動機轉速的物理論域為u1=[0 r/min,1 000 r/min]，倉門開度的物理論域為u2=[0 m,0.6 m]，將其轉化為整數論域U1=[0,1,2,3,4,5,6,7,8]、U2=[0,1,2,3,4,5,6]，比例因子為ku1=125、ku2=0.1[17]。

3.3 語言變量值和隸屬度函數

語言值的個數將影響到模糊規則的復雜程度，結合現場實際情況對輸入變量E1、EC1和E2，輸出變量U1和U2選用的模糊語言變量如表1所示。

表1 模糊語言變量表

在MATLAB中利用FIS Editor控件建立輸入變量和輸出變量的隸屬度函數，采用三角形隸屬度函數[18]，如圖6所示。

圖6 隸屬度函數

3.4 模糊規則表

為了提高裝粉的生產效率，根據實際需求模糊規則設計的標準：高度偏差越大、位置偏差越遠、高度變化率越快、速度越快、倉門開度越大；高度偏差適中、位置偏差適中、高度變化率為零、速度適中、倉門開度適中；高度偏差越小、位置偏差越近、高度變化率慢、速度越慢、倉門開度越小，建立模糊控制器的控制規則如表2所示。

表2 模糊控制器的控制規則

3.5 模糊推理

在多輸入多輸出(MIMO)的模糊控制器中，每個輸入均與輸出在模糊規則表中相對應，而各個模糊規則之間又存在一定的聯系，將這種對應的模糊蘊涵關系用Ri(i=1，2，3，…，n)表示[19]。在每個模糊蘊涵關系的互相作用下，經運算后，能夠搭建起一個總的模糊蘊涵關系[20]。該系統中兩輸入的模糊控制器對應的模糊蘊涵關系搭建成的總模糊推理規則為：

O1=[(E1∧E2)°R1]∨[(E1∧E2)°R2]∨…∨[(E1∧E2)°Rn]，

(4)

O2=[(E1∧EC1)°R1]∨[(E1∧EC1)°R2]∨…∨[(E1∧EC1)°Rn]，

(5)

式中：

O1——模糊控制器的輸出；

E1、E2、En——模糊控制器的輸入變量；

R1、R2、Rn——模糊蘊涵關系；

∧——取交集；

∨——取兩者并集；

°——合成運算符。

在高度偏差Δh與位置偏差Δx之間蘊含的模糊推理規則為：

M1=[(Δh∧Δx)°R1]∨[(Δh∧Δx)°R2]∨…∨[(Δh∧Δx)°R25]。

(6)

同理，O2在高度偏差Δh與Δh/Δt高度偏差變化率之間蘊含的模糊推理規則為：

M2=[(Δh∧Δh/Δt)°R1]∨[(Δh∧Δh/Δt)°R2]∨…∨[(Δh∧Δh/Δt]°R25)。

(7)

因此，選擇最為直接的最大隸屬度法對模糊集合進行解模糊處理。如果輸出量模糊集合的隸屬度函數有多個最大值，在工程中常采用最大值法等來獲取輸出量的清晰值[21]。代入計算Δh=40，Δx=15，Δh/Δx=0，經過推理計算可得：

{v=500 r/min(電機轉速)、d=0.3 m(倉門開度)}。

(8)

3.6 仿真試驗

采用Matlab 2016b中的模糊控制工具可設計輸入隸屬度和輸出隸屬度函數進行編輯，建立模糊控制規則，根據輸入和輸出隸屬度函數的選取，每個模糊控制器總計共有25條規則，模糊控制規則是總結有經驗的操作者或專家的控制知識經驗，制定出的模糊條件語句的集合，通常簡寫成一個表即模糊控制規則表。通過Mamdani合成推理方法，采用“if A and B then C”的結構模式[22]。設計窗口如圖7所示。

圖7 模糊控制規則

由圖8(a)可知，電動機轉速v由當前檢測的高度偏差大小和位置偏差大小共同影響。當檢測到高度偏差和位置偏差增大時，電動機輸出的轉速也隨之增大，呈正相關關系。由圖8(b)可知，當高度偏差和高度偏差變化率增大時，倉門開度隨之增大。綜上，高度偏差對電動機的轉速和倉門的開度都有著直接的影響，驗證了模糊規則和高度的耦合關系，說明試驗設計的控制器符合預期設計的效果。

圖8 模糊關系曲線圖

建立完控制規則表后，模糊控制系統建立完成、在模糊控制規則表中查看模糊控制規則，輸出結果如圖9所示。由高度偏差和位置偏差直接影響電動機的轉速，高度偏差和高度偏差變化率直接影響倉門開度，通過模糊觀測器能夠清楚地看到，當高度偏差為2時，位置誤差為2，高度變化率為0，電動機轉速為4，倉門開度為3。經清晰化處理后，高度偏差為0.4，位置誤差為15，高度變化率為0，電動機轉速為500 r/min，倉門開度為0.3 m。與式(8)的結果一致。因此，驗證了試驗方案的可行性。

圖9 模糊控制觀測器

4 PLC自動控制系統設計

為了在PLC上實現模糊控制算法，選用博圖V15對S7-1200進行上位機編程[23]。主程序流程圖如圖10所示。主要編寫的程度塊：主程序位于OB1中，采樣程序位于FC1(包括采集和優化后各工位的粉料高度值和準粉車的當前位置值)，將誤差E1、E2和EC1進行量化、輸出量U1和U2進行比例清晰化的程序塊FB2(背景數據塊DB2)和程序FC2，模糊控制器查詢表程序塊位于FB3(背景數據塊DB3)和程序FC3，裝粉車速度控制和倉門開度控制的程序FC4[24]。裝粉車的補料程序位于中斷組織塊中，其中FB2、FB3是模糊控制系統的關鍵組成部分。程序采用模塊化設計，最終在主程序OB1塊調用各個模塊[25-26]。

圖10 主程序流程圖

5 試驗方案及結果

5.1 試驗方案設計

在實驗室搭建完整的控制系統硬件進行邏輯測試，驗證控制程序邏輯可行性，并進行6工位現場試驗和n工位仿真試驗。

(1)6工位現場生產試驗：2022年3月7日，在廣西桂林全州福坪工業園區康樂粉業有限責任公司米粉生產車間現有的6工位生產線進行現場試驗。

(2)n工位仿真試驗：為最大程度發揮試驗系統的效率，依據制定的模糊控制規則，在組態軟件中按照對應比例設置進行仿真試驗，如圖11所示，計算出該系統能夠滿足的最大工位數n。

圖11 組態仿真界面圖

5.2 試驗指標

以裝粉的效率和單位小時總產量作為評價指標，并分別按式(9)和式(10)進行計算。其中，現有控制系統為普通的往返裝粉系統，單趟只能裝一個工位。

(9)

(10)

式中：

η——裝粉的效率提升，%；

t1——現有控制系統的裝粉時間，s；

t2——試驗控制系統的裝粉時間，s；

P——單位小時總產量提升，%；

P1——試驗控制系統的單位小時裝粉產量，kg；

P2——現有控制系統的單位小時裝粉產量，kg。

5.3 試驗結果及分析

(1)6工位現場試驗：由表3可知，試驗控制系統的裝粉效率η比現有控制系統裝粉作業提升了103.2%，且裝粉車有相當多的空余時間處于停留等待狀態，為后續增加工位提供條件。在產量方面，經現場實際計算各工位的產量，試驗控制系統單位小時內的總產量P比現有自動裝粉的提升了31.4%，均勻性也更好。

表3 各工位裝粉所需時間和單位小時裝粉產量對比?

(2)n工位仿真試驗：最大工位的選取原則為記錄1# 工位加滿粉料后，間隔一定時間讀取當前的高度值h，可得出接料斗內粉料剩余高度h隨時間t變化的擬合曲線。同時，記錄各工位首次依次對各工位進行裝粉的時間，相同時間內，系統能連續滿足的最多工位數即為試驗系統的最大工位數n。

裝粉車在攪籠處裝滿粉所需的時間為30 s，裝粉車一次最多可滿足兩個工位空倉補粉作業，接料斗的上限值h1為80 cm，下限值h2為10 cm。首次裝粉按照從近到遠的工位順序進行補粉作業。由圖12可知，當n為11時，考慮到裝粉車還要回到遠端的大攪籠處補粉，距離較遠的工位粉料高度已低于粉料高度的下限值h2。當裝粉車首次裝粉到3個及以上工位時，能滿足的工位數更少，也不符合制定控制規則。

圖12 各工位裝粉所需時間和單工位粉料高度隨時間的變化

綜上，粉料高度h直接影響輸入變量高度偏差，曲線的斜率大小直接影響輸入變量高度變化率，工位數和輸入變量位置偏差直接相關，時間輸出變量和電動機轉速可由位置偏差Δx與時間t的比值得出。根據選取的輸入輸出變量和實際的物理論域在前文制定的模糊控制規則和約束條件下，試驗系統能滿足的最大工位數n為10，工位個數提高了4個。10工位單位時間內的總產量相比現有的6工位自動化裝粉的提高了117.9%以上，米粉產量和質量都有了大幅度提升。

6 結論

(1)將高度偏差、高度偏差變化率和位置偏差作為輸出變量，將電動機轉速和倉門開度作為輸出變量，以兩個二維模糊控制器組成一個模糊控制系統模型，解決了高度偏差變量的耦合問題，并進行仿真測試，驗證了模糊控制器的可行性。

(2)搭建了控制硬件系統，實現了PLC控制程序設計，并在實驗室對控制程序進行了邏輯驗證。與現有的控制方式相比，采用試驗系統的米粉生產線單位小時內的米粉總產量提高了31.4%，裝粉效率提高了103.2%。

(3)對多工位進行了組態仿真試驗，結果表明，試驗系統最大可滿足10個工位的滿負荷連續運行，10工位生產線單位小時總產量將比現有的6工位生產線提高117.9% 以上。后續應進一步應用到稱重和包裝等更多的食品加工環節不斷完善整個系統。