基于PID的飼料制粒調質溫度控制系統設計與試驗

王紅英，范佳宇，王糧局，吳俊華，王 威，楊成才

?農業裝備工程與機械化?

基于PID的飼料制粒調質溫度控制系統設計與試驗

王紅英，范佳宇，王糧局，吳俊華，王 威，楊成才

（中國農業大學工學院，國家農產品加工技術裝備研發分中心，北京 100083）

為解決顆粒飼料在制粒過程中調質溫度依賴人工輔助控制問題，該研究設計了基于PID控制算法的調質溫度控制系統。采用開環階躍響應法建立電動比例調節閥與調質溫度之間的控制模型。為了得到最優的PID控制參數（比例系數K、積分系數T、微分系數T），通過Simulink仿真試驗對比了Ziegler-Nichols整定法、衰減曲線法和臨界比例度法的PID響應曲線，確定PID最優控制參數為K=52.7，T=6.4，T=1.6。對小型制粒機調質溫度控制系統進行試驗，選用哺乳母豬配合粉料，調質溫度分別設定為75、80和85 ℃，穩定后的調質溫度均能維持在設定范圍內；選取調質溫度為80 ℃進行穩定性試驗，每1 min記錄調質溫度，整個試驗過程中調質溫度基本穩定在(80±1) ℃范圍內，調質溫度平均相對誤差小于1%，調質溫度變異系數小于0.5%，系統溫度控制穩定，可自動采集制粒生產數據，實現了制粒過程中調質溫度的快速響應和實時控制。研究結果可為顆粒飼料制粒機的自動化控制提供參考。

生產控制；品質；PID；調質溫度；顆粒飼料；小型制粒機

0 引 言

小型制粒機主要用于飼料加工工藝試驗，樣本用量少、電能消耗少、作業成本低，可以在不同配方、工藝參數條件下針對產品進行個性化品質的研究[1-2]。與大型制粒機相比，小型制粒機制粒室內空間較小，對顆粒的擠壓能力有限，為了保證小型制粒機處于穩定的工作狀態，需要提高調質溫度和調質水分的穩定性、均勻性，在保證喂料量均勻穩定的條件下，還要控制進入調質器內的蒸汽流量。在調質過程中通入適量蒸汽會增加物料的水分與溫度，軟化顆粒硬度，提高顆粒質量[3-7]，通入過量蒸汽則會導致調質溫度過高，降低蛋白質的消化率，還會造成制粒機壓輥打滑，不能正常工作[8-11]。

目前國內最常見的調質溫度控制大多是采用人工輔助控制方式，制粒工根據工作經驗調整蒸汽閥門開度和喂料量，實現對調質溫度的控制。夏尚[12]根據制粒機溫度控制時滯性和非線性的特性，設計了IMC-Smith預估器，利用控制原理對參數進行整定，加快系統的反應時間，抗干擾能力明顯提升。吳勇等[13]研究了模糊免疫PID在顆粒飼料加工實驗機中的控制機理，可以有效提高加工試驗機的工作效率，保證顆粒飼料的質量。錢素娟等[14]為了提高對比例閥流量控制精度，設計了一種新型模糊PID位置控制器，實現對先導閥芯位移的快速校正，使誤差降低到0.14，大幅降低了系統的振蕩幅度。賀剛等[15]設計了基于模糊PID控制算法的動態溫度控制系統，采用PID參數在線模糊自整定和PID溫度控制模糊算法等實現動態調節奶液溫度，從而保證犢牛飲用奶液溫度控制在設定的范圍內。

國外在制粒機自動控制方面技術研究開展較早，并取得了很大進展[16-19]。COTABARREN等[20]針對制粒過程多變量耦合特性，提出了相對增益陣列分析系統變量配對的策略，研究表明單回路反饋控制器（PI）可以有效的消除多輸入多輸出之間的干擾。PEREIRA等[21]針對螺桿擠壓濕法制粒過程，提出了前饋/后饋復合控制策略，盡可能控制變量與設定值之間的偏差，降低了系統連續工作過程中的變異性。

目前國內針對閥門開度與調質溫度之間關系研究較少，本文結合飼料制粒工藝現狀以及科研試驗數據采集要求，采用機理建模和模型辨識的方法，得到電動比例調節閥對調質溫度的控制模型，設計了適用于小型制粒機的調質溫度自動控制系統，通過仿真模擬和試驗對PID控制穩定性進行驗證，以解決制粒機調質溫度依靠人工經驗的問題，簡化了工作人員的操作，提高制粒過程的自動化水平。

1 小型制粒機調質溫度控制系統總體設計

1.1 小型制粒機總體結構及調質溫度控制原理

小型制粒機系統主要由蒸汽管道、控制箱和制粒機組成。其中蒸汽管道系統如圖1所示，蒸汽發生器產生的水蒸汽經過分汽缸，在重力和運動慣性的作用下，水從分汽缸底部經過疏水閥排出蒸汽管道，蒸汽則經減壓閥作用后，壓力由0.7 MPa降為0.3 MPa，在減壓閥后安裝溫度傳感器測量蒸汽溫度，根據《飽和蒸汽溫度壓力對照表》可得出管道內蒸汽的飽和度。蒸汽發生器運行穩定后，在人機交互界面輸入設定的調質溫度值，PLC通過模擬量輸出模塊，輸出4～20 mA的控制信號到電動執行器，產生軸向推力，通過連接桿改變閥芯與閥座間的流通面積，進而改變流入調質器內的蒸汽流量。PT100溫度傳感器實時采集調質器出口處的物料溫度，并將采集到的數據反饋給PLC，經過PID閉環控制算法計算，適當調整參數后再反饋給電動執行器，通過改變流入調質器內蒸汽流量實現物料溫度的穩定控制。

1.蒸汽發生器 2.球形閥 3.壓力表 4.減壓閥 5.溫度傳感器 6.截止閥 7.電磁比例調節閥 8.渦街流量計 9.調質器 10.安全閥 11.分汽缸 12.疏水閥

小型制粒機調質溫度控制系統結構如圖2所示。硬件部分以西門子S7-200 Smart PLC為核心控制器，配有EM AR04、EM AM06模擬量輸入輸出模塊，通過傳感器實時監測蒸汽管道內溫度、壓力以及物料溫度變化，控制輸出模塊輸出，并且實時采集和記錄數據。

圖2 調質溫度控制系統

1.2 電動比例調節閥選擇

電動比例調節閥由電動執行機構和閥體共同組成，電動執行機構內置伺服控制器，控制器將電流信號轉化為電機的角行程信號后，由電機驅動齒輪和蝸桿帶動渦輪減速輸出，驅動閥桿做0°～90°回轉運動，通過閥門開啟角度大小控制閥門開度和截面面積，進而控制蒸汽管道內的蒸汽流量。

小型制粒機最大生產量50 kg/h，物料初始溫度為20 ℃，調質后的溫度達到80 ℃，蒸汽壓力為0.3 MPa，為了滿足調質的要求，蒸汽用量需滿足：

式中G為蒸汽總量，kg/h；為顆粒機產量，kg/h；為調質飼料的比熱，1.88 kJ/(kg?℃)；1為物料初始溫度，℃；2為物料調質溫度，℃；為蒸汽的熱容量，2.679 MJ/kg；G為水的比熱，4.186 kJ/(kg?℃)。

根據計算小型制粒機的蒸汽流量約為2.005 kg/h，因此調節閥的流量范圍為1～10 kg/h，選用上海臺臣閥門有限公司生產的TCJZDLP-16P型號電動調節閥，具體參數如表1所示。閥體采用304不銹鋼，閥芯內件選用司太立合金，該合金具有優良的高溫性能，較好的耐腐蝕性、韌性以及冷熱疲勞性能，閥芯內件需要進行縮頸處理以滿足小流量控制要求。

表1 TCJZDLP-16P閥門參數表

1.3 PLC控制器選擇

選用的主控制器是西門子公司的S7-200 smart PLC，其結構緊湊、組態靈活適用于小型制粒機的控制系統，主要的硬件配置選型如下：

1.3.1 CPU模塊

CPU模塊選用SR40CPU。其具有24個數字量輸入點，16個數字量輸出點，最多可以連接1個信號板和6個擴展模塊，具有57 kb程序存儲區和16 kb用戶數據存儲區，6個高速計數器和8個PID調節回路，廣泛應用于中小型控制系統。

1.3.2 擴展模塊

SR40CPU提供了足夠的數字量I/O口，只需要擴展模擬量I/O口，EMAE06提供4路模擬量輸入和2路模擬量輸出，EMAR04提供4路熱電阻傳感器輸入。PLC模擬量端口分配情況如表2所示。

表2 PLC模擬量分配

1.4 人機交互界面

人機交互界面采用深圳市金璽智控技術有限公司的KinSealStudio軟件開發，如圖3所示。觸摸屏與PLC通過RS485通訊，參數設置為：波特率9.6 kb/s，8 bit，無校驗。包含蒸汽和制粒參數監測界面及調質溫度實時顯示曲線，按照設定時間間隔自動記錄調質溫度、閥門開度等參數。通過觸摸屏切換電動調節閥手動/自動兩種控制方式。

圖3 調質溫度控制系統人工交互界面

2 PID溫度控制和仿真分析

2.1 PID控制原理

PID算法是經典控制理論中最早發展起來的控制策略之一，具有算法簡單、魯棒性好和可靠性高等優點，廣泛應用于過程控制中[22]。為實現在顆粒飼料加工過程中調質溫度的穩定，本文設計了PID溫度控制以保證系統調質溫度維持在設定值，PID控制原理如圖4所示。

注：x(t)為調質溫度設定值，℃；e(t)為誤差，℃；y(t)為混合料實際溫度值，℃。

在調質溫度控制系統中，將時刻溫度傳感器測得的混合料溫度實際值(())與設定值(())之間的誤差(() )輸入到PID控制器中，根據PID的控制策略調整電流信號的模擬值來控制電動比例調節閥的開度，進而控制管道內蒸汽的流量，使調質溫度維持在設定值附近。PID控制算法公式為

式中()為時刻電流信號模擬值；T為積分系數；T為微分系數。

2.2 調質溫度數學模型建立

調質過程中，混合顆粒與飽和蒸汽進行對流換熱，飽和蒸汽的熱量隨著時間而增加，首先確定模型為一階關系式。調質器在通入飽和蒸汽以后，調質器內溫度增加，可以通過物理熱力學公式計算飽和蒸汽積累的熱量：

式中為飽和蒸汽所產生的熱量，MJ；為飼料粉料表面導熱系數；為飼料溫度，℃；為傳熱時間，s。

飼料混合料在調質器內運動時，由于外界環境的影響，飽和蒸汽以熱傳導的形式損失部分熱量，從而產生熱能計算誤差，為了減少誤差積累所帶來的影響，在方程中增加熱能損失項：

對式（4）進行拉普拉斯變化可以得到蒸汽流量與調質溫度之間的關系式為

式中為拉普拉斯變換中的復數變量。

對式（5）進行等式變換，得到最終調質溫度變化量的傳遞函數為

飼料的調質過程是飼料與飽和蒸汽充分接觸的過程，物料與飽和蒸汽的熱傳導需要一定的傳輸時間，在建立調質溫度模型的過程中需要考慮滯后時間給熱傳導過程帶來的影響，因此最終的調質溫度控制模型修正為

2.3 控制對象的辨識與獲取

采用開環階躍響應試驗得出系統的閥門開度與調質溫度數據，最后通過兩點建模方法得到模型中的參數值。根據電動比例調節閥調節范圍，確定閥門開度30%是最高頻率的工作狀態，通過PLC控制閥門開度為30%[23]，每隔60 s采集一次調質器出口處的物料溫度，從而獲得近似于開環階躍響應的完整輸入輸出數據，將采集的數據導入Origin.(2022)中，為了避免異常點對實際控制模型產生較大影響，對輸出曲線進行平滑擬合處理（2=0.976），得到如圖5所示的開環階躍響應曲線。采用兩點法計算模型參數值，在曲線上取兩個點(1)和(2)滿足以下表達式：

在曲線上找到對應的(1)和(2)兩點，根據圖6可知(∞)=74，(0)=24，=30，可求出對應的1=170，2=330。

根據以下關系式計算得到控制模型的參數值：

將上述參數帶入式（7），得到最終的調質溫度控制模型為

圖5 開環階躍響應曲線

2.4 PID參數整定

調質溫度控制系統的PID控制模型圖如圖6所示。

注：PID(s)為PID控制模塊；s是拉普拉斯變換中的復數變量。

PID控制器參數對系統的控制效果起著至關重要的作用，PID參數整定主要是根據控制對象的特性，確定比例系數（K）、積分系數（K）和微分系數（K）[24-25]。工程中常用的整定方法主要是Ziegler-Nichols(Z-N)整定法、衰減曲線法和臨界比例度法。

2.4.1 Ziegler-Nichols整定法

Z-N整定法是一種基于頻域設計PID控制器的方法[25]，根據辨識出的控制模型，結合性能指標推導出PID參數的整定公式。利用延遲時間、系統增益和系統時間常數，根據表3確定K、T、T的值。

表3 Ziegler-Nichols法整定控制器參數

注：為滯后時間，s；為時間常數，為系統增益。

Note:is the retardation time, s;is time constant,is system gain.

根據表3中的公式確定PID參數為K=22.6, K=22，K=5，將PID參數輸入到如圖7所示的控制模型中，預先設置調質溫度為80 ℃，仿真時間設置為200 s，其調質溫度響應曲線如圖7所示。

圖7 Z-N整定法參數整定響應結果

2.4.2 臨界比例度法

臨界比例度法適用于已知對象傳遞函數的控制系統中，在閉環控制系統中，首先將積分系數設置為∞，微分系數設置為0，即系統處于純比例控制作用下，從大到小改變調節器的比例度，得到等幅振蕩的過渡過程，如圖8所示。此時的比例系數成為臨界比例度，相鄰兩個波峰間的時間間隔記為臨界振蕩周期。

圖8 調質溫度控制系統等幅振蕩曲線

本系統在比例系數K=31時出現等幅振蕩現象，此時臨界振蕩周期T=12.8，根據表4可計算出PID控制參數，其中比例放大系數K=52.7，積分系數T=6.4，微分系數T=1.6，將得到的PID參數輸入到控制模型中，得到調質溫度響應曲線如圖9所示。

表4 臨界比例度法整定控制器參數

注：?為臨界比例度；T為臨界振蕩周期，s。

Note: ? is the critical scale degree; Tis the critical oscillation period, s.

圖9 臨界比例度法參數整定結果

2.4.3 衰減曲線法

衰減曲線法是根據衰減頻率特性整定PID控制器參數。與臨界比例法相同，先把控制系統中的PID參數置于純比例作用（T=∞，T=0），使系統處于閉環控制中，再把比例系數K從大到小逐漸調整，直到出現4∶1衰減過程曲線，如圖10所示。此時的比例系數為衰減比例度，兩個相鄰波峰間的時間間隔為衰減振蕩周期。

圖10 調質溫度控制系統衰減曲線

當K=41時出現如圖10所示的衰減曲線圖，此時在=6時出現第一個峰值為127 ℃，在=18時出現第二個峰值為92 ℃，計算此時的衰減度約為4∶1，衰減周期T=12。根據表5衰減曲線法公式可以得到PID控制參數K=32，T=3.6，T=1.2，將得到的PID參數輸入到控制系統模型中可得到如圖11所示的調質溫度響應曲線。

表5 衰減曲線法整定控制器參數

圖11 衰減曲線法參數整定響應結果

3 性能試驗

3.1 調質溫度控制系統仿真試驗

為了比較調質溫度控制系統的性能，利用Matlab軟件完成simulink控制系統程序設計，并使用Step作為系統的輸入信號，觀察示波器scope的輸出，完成對3種參數整定方法響應曲線的對比處理。在仿真輸入中分別將調質溫度設定在75、80和85 ℃，對比Z-N整定法、衰減曲線法和臨界比例度法的PID控制器的控制曲線，結果如圖12所示。經過臨界比例度法整定得到的PID參數能夠較好的完成調質溫度的穩定控制，響應時間為14 s，超調量為3.3 ℃，響應速度更快、曲線更平滑，在超調量和調節時間的性能指標上明顯優于其他兩種整定方法。因此本文設計的PID調質溫度控制系統參數設定為K=52.7，T=6.4，T=1.6。

3.2 樣機試驗

為了驗證調質溫度控制系統的工作性能，監測系統的穩定性，本研究對小型制粒機運行軟件系統、管道蒸汽和物料的傳遞及調質器的調質效果進行整機測定試驗。試驗于2022年7月10日—8月20日在北京通州區首農畜牧發展有限公司飼料分公司進行，圖13為樣機試驗現場。

圖12 不同調質溫度下不同參數整定方法響應曲線對比

試驗原料為哺乳母豬料，其原料配方如表6所示。混合原料采用1.5和2 mm孔徑篩片粉碎，初始溫度為26 ℃，水分含量為10.17%。

制粒機的喂料器轉速設為180 r/min（生產率為40 kg/h），調質時間約為15 s，在控制系統中分別輸入設定的調質溫度75、80和85 ℃，記錄調質溫度達到穩定所需時間，待溫度穩定后每隔1 min采集一次調質溫度值，共10 min，取其平均值，如表7所示。調質溫度穩定時間基本維持在10 min附近，與人工輔助調整方式相比，可以縮短調整時間，穩定后的調質溫度基本維持在設定范圍內，系統能夠達到有效的控制，仿真驗證與實際數據偏差在0.3 ℃范圍內。

圖13 樣機試驗現場

表6 哺乳母豬料配方

表7 溫度采集結果

為了檢驗調質溫度控制系統的穩定性，選取調質溫度80 ℃，待調質溫度穩定后每隔1 min采集一次溫度數據，共50 min，將整個工作過程劃分為5個時間間隔，計算調質溫度的平均相對誤差[26]（）和變異系數[27]（），其計算方法如下：

式中x表示第時刻采集到的調質溫度值，℃；表示時間間隔，這里=10 min；表示設定的調質溫度值，℃；0表示各個時間段測得調質溫度的標準差，℃。

試驗結果如表8、表9所示，當小型制粒機調質溫度設定在80 ℃時，在調質器穩定工作后，溫度基本控制在(80±1) ℃變化范圍內，調質溫度平均相對誤差小于1%，變異系數小于0.5%，調質溫度控制效果穩定。

表8 調質溫度控制數據

表9 平均相對誤差和變異系數

4 結 論

本文設計了一種適用于小型制粒機的調質溫度控制系統，首先確定了電動比例調節閥的型號、溫度傳感器選擇、控制器選擇及人機交互界面設計等。主要結論如下：

2）通過機理建模和兩點建模的模型辨識與獲取方法，得到了電動調節閥在30%開度下調質溫度階躍響應曲線，并建立了電動調節閥與調質溫度間的控制模型。通過仿真試驗對比分析，選擇臨界比例度法整定PID控制器參數，此方法得到的PID控制器響應時間為14 s、超調量為3.3 ℃，能夠實現調質溫度穩定控制。

2）小型制粒機樣機試驗表明，設定不同的調質溫度值（75、80和85 ℃），系統最終都能穩定在設定范圍內。調質溫度80 ℃時，制粒機穩定工作過程中，調質溫度基本穩定控制在(80±1) ℃變化范圍內，溫度穩定性符合設計要求。

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Design and test of the temperature control system for the feed pelleting and conditioning based on PID

WANG Hongying, FAN Jiayu, WANG Liangju, WU Junhua, WANG Wei, YANG Chengcai

(National R&D Center for Agro-processing Equipment, College of Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China)

Conditioning temperature is one of the key factors in the quality of feed pellets during feed processing. It is a high demand to maintain the constant conditioning temperature. Specifically, too high conditioning temperature can lead to the inactivation of heat-sensitive ingredients, such as probiotics, whereas, too low conditioning temperature can be found in the incomplete sterilization of the starch paste. In this study, a Proportion Integration Differentiation (PID)-based control system was developed to control the conditioning temperature of the feed pellets during processing. The whole unit consisted of a control system, steam piping, and a pelletizer. The control system with a Programmable Logic Controller (PLC) and a touch screen was utilized to control the start/stop of the pelletizer and the opening of the electric regulating valve. The process parameters of the pelletizer were also automatically collected, according to the given time interval. A temperature sensor was installed at the outlet of the pelletizer. The PT100 temperature sensor was used to collect the conditioning temperature of the material at the outlet of the temperature in real time. Subsequently, the collected data was fed back to the PLC. The PID closed-loop control algorithm was utilized to calculate the electric actuator again after the appropriate adjustment of the parameters. The stable control of tempering temperature was realized to change the steam flow into the temperature. A systematic analysis was made to obtain the convective heat exchange process between the mixed feed and steam at temperature. A theoretical model of heat transfer was established to obtain the specific parameters using the step response curve method. After that, the data curve was processed (2 = 0.976) to obtain a control model between the electric proportional control valve and the tempering temperature in the control system. As such, a large influence of special points was avoided on the experimental data after processing. Furthermore, the simulation analysis was carried out to determine the optimum parameters for the PID control using the Simulink platform. A comparison was performed on the response curves from three PID parameter regulations, namely the Z-N regulation, the decay curve method, and the critical proportional method. Finally, the critical proportional method was found to present the best control effect, in terms of the overshoot and regulation time in the dynamic performance indicators with the PID parameters (proportionality coefficientK=52.7, integral coefficientT=6.4, and differential coefficientT= 1.6). The response time of the PID controller obtained by the critical proportionality method was 14 s and the overshoot was 3.3 ℃. Taking the lactating sow meal as an example, a series of prototype tests were carried out on the pelletizer. Specifically, the lactating sow meal was first crushed with the 1.5 and 2 mm sieves. The moisture content of the mixture was 10.17%, while the tempering temperature was set at 75, 80, and 85 °C. The tempering temperature was maintained within the set range after stability. Subsequently, the tempering temperature of 80 °C was chosen for the stability test. The tempering temperature was recorded every 1min during the test. The basically stable tempering temperature was achieved in the whole test process, which was controlled within (80±1) ℃, indicating the small average relative error and coefficient of variation of temperature. Therefore, the stable control of system temperature can be expected to automatically collect the pelletizing production data. Anyway, the control system can be expected to serve as the rapid response and real-time control of tempering temperature in the pelletizing process. Furthermore, the processing operation was simplified to improve automation in pelletizing production.

production control; quality; PID; conditioning temperature;pellet feed; small granulator

10.11975/j.issn.1002-6819.202210132

S816.8

A

1002-6819(2023)-01-0001-08

王紅英，范佳宇，王糧局，等. 基于PID的飼料制粒調質溫度控制系統設計與試驗[J]. 農業工程學報，2023，39(1)：1-8.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.202210132 http://www.tcsae.org

WANG Hongying, FAN Jiayu, WANG Liangju, et al. Design and test of the temperature control system for the feed pelleting and conditioning based on PID[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(1): 1-8. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.202210132 http://www.tcsae.org

2022-10-18

2022-11-29

國家重點研發計劃項目（2021YFD1300300）

王紅英，教授，博士生導導師，研究方向為飼料加工工藝技術與設備及畜禽養殖技術與裝備。Email：hongyingw@cau.edu.cn

中國農業工程學會會員：王紅英（E041200500S）