基于模糊PID的長(zhǎng)輸管道調(diào)節(jié)閥壓力控制系統(tǒng)研究與仿真*

邵奇 梁永圖 田中山

1中國(guó)石油大學(xué)（北京）

2國(guó)家石油天然氣管網(wǎng)集團(tuán)有限公司華南分公司

3國(guó)家石油天然氣管網(wǎng)集團(tuán)有限公司財(cái)務(wù)部

隨著長(zhǎng)輸管道規(guī)模的不斷發(fā)展壯大及智慧管網(wǎng)建設(shè)理念的持續(xù)演進(jìn)更新，管道新技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用迫在眉睫，我國(guó)雖已在油氣儲(chǔ)運(yùn)領(lǐng)域基本掌握了多項(xiàng)核心技術(shù)，但在管網(wǎng)精準(zhǔn)調(diào)控和仿真優(yōu)化運(yùn)行等方面依然存在技術(shù)壁壘[1-2]，需要進(jìn)一步進(jìn)行科研攻關(guān)。目前國(guó)內(nèi)外長(zhǎng)距離輸送油氣管道的發(fā)展正步入智能化建設(shè)時(shí)代[3-5]，對(duì)長(zhǎng)輸管道的控制功能和控制水平提出了更高的要求。規(guī)模較大的管道運(yùn)輸企業(yè)通過(guò)調(diào)控中心對(duì)在役管道進(jìn)行集中自動(dòng)控制[6]，中控調(diào)度負(fù)責(zé)執(zhí)行操作和監(jiān)控，并對(duì)管道異常工況進(jìn)行分析和處置，在對(duì)突發(fā)異常事故事件進(jìn)行應(yīng)急處置時(shí)要求中控調(diào)度在最短的時(shí)間內(nèi)做出最精準(zhǔn)的判斷，在此基礎(chǔ)上盡可能使壓力波動(dòng)最小，從而確保管網(wǎng)系統(tǒng)安全高效運(yùn)行。隨著長(zhǎng)輸管道自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步，管道運(yùn)行控制模式已經(jīng)從站控到中控并向管網(wǎng)聯(lián)控發(fā)展，但依然存在部分管道企業(yè)的控制邏輯相對(duì)落后的問(wèn)題[7]。某成品油管道自投產(chǎn)以來(lái)已運(yùn)行多年，但一直未投用PID（Proportion-Integral-Differential，即比例-積分-微分）控制器進(jìn)行自動(dòng)控制，壓力發(fā)生波動(dòng)后調(diào)度員采用根據(jù)人腦記憶和以往經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行應(yīng)急反應(yīng)式控制的調(diào)節(jié)方式在時(shí)間上相對(duì)滯后且難免會(huì)出錯(cuò)。因此有效的管道控制系統(tǒng)是長(zhǎng)輸管道安全高效運(yùn)行的重要保障，可以規(guī)避人為風(fēng)險(xiǎn)，減少主觀誤判，實(shí)現(xiàn)本質(zhì)安全，且對(duì)縮短應(yīng)急處置時(shí)間、控制企業(yè)搶險(xiǎn)成本、避免環(huán)境污染、最大限度減少經(jīng)濟(jì)損失、提高長(zhǎng)輸管道的智能化水平具有十分重要的意義[8]。

1 管道PID控制技術(shù)應(yīng)用

管道實(shí)現(xiàn)智能調(diào)控是發(fā)展智慧管網(wǎng)的重要基礎(chǔ)之一，而被廣泛應(yīng)用于長(zhǎng)輸管道系統(tǒng)的PID控制技術(shù)可以有效保證管道壓力發(fā)生波動(dòng)后盡快趨于新穩(wěn)態(tài)。PID控制是一種對(duì)設(shè)定值與被調(diào)量二者之間存在的偏差進(jìn)行持續(xù)檢測(cè)，使得控制向減小偏差的方向發(fā)展，并且通過(guò)負(fù)反饋的結(jié)果差值作為調(diào)節(jié)控制器的輸入量進(jìn)行運(yùn)算，從而不斷修正輸出量的控制策略。對(duì)于自動(dòng)閥門而言，PID控制就是將管道設(shè)定的壓力值與實(shí)際檢測(cè)的壓力值之間的偏差作為控制器的輸入量對(duì)其進(jìn)行P、I、D運(yùn)算，將控制器的計(jì)算結(jié)果轉(zhuǎn)換為輸出指令去相對(duì)精確控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)，進(jìn)而調(diào)節(jié)閥門的開(kāi)度，實(shí)現(xiàn)管道壓力達(dá)到期望值的目的。其優(yōu)點(diǎn)是操作方便、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、魯棒性好、可靠性高、適用范圍廣、對(duì)模型依賴少且穩(wěn)態(tài)無(wú)靜差，為現(xiàn)場(chǎng)工程設(shè)計(jì)人員所熟悉，所以PID控制作為基本控制方式在工業(yè)過(guò)程控制領(lǐng)域中的應(yīng)用最為廣泛[9]。然而目前我國(guó)長(zhǎng)輸管道系統(tǒng)的調(diào)節(jié)閥只有部分應(yīng)用PID控制器進(jìn)行自動(dòng)控制且控制效果不佳，大部分依然采用手動(dòng)控制的調(diào)節(jié)方式，即通過(guò)人工調(diào)節(jié)閥門開(kāi)度進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)行壓力的控制。這種反應(yīng)式調(diào)節(jié)方式基于調(diào)度經(jīng)驗(yàn)，控制效果因人而異，既增加勞動(dòng)強(qiáng)度又容易出現(xiàn)超調(diào)震蕩，與當(dāng)前智慧管網(wǎng)的發(fā)展要求和發(fā)展方向不相匹配，因此開(kāi)展閥門PID控制技術(shù)在管道領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)研究勢(shì)在必行。

目前已有部分學(xué)者取得成果，姜禮斌[10]分析了閥門的水力特性和力學(xué)特性，針對(duì)管道閥門的控制過(guò)程詳細(xì)說(shuō)明了PID控制原理與控制方法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，以現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為支撐進(jìn)行限制壓力的PID參數(shù)控制仿真，通過(guò)結(jié)果分析總結(jié)了相應(yīng)的閥門關(guān)閉規(guī)律，進(jìn)而闡釋了閥致水擊的控制問(wèn)題。魏亮[11]通過(guò)分析長(zhǎng)輸管道PID 控制系統(tǒng)工作原理，結(jié)合PID控制對(duì)調(diào)節(jié)閥壓力響應(yīng)、油品泄漏異常工況的識(shí)別等方面的影響，對(duì)長(zhǎng)輸管道系統(tǒng)投用PID后存在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行辨識(shí)，并針對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)提出相應(yīng)的防控措施。郝勇[12]結(jié)合油氣管網(wǎng)運(yùn)行中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，研究PID控制技術(shù)在長(zhǎng)輸成品油管道中的應(yīng)用，利用水力仿真模擬軟件SPS 對(duì)前沿PID 調(diào)節(jié)技術(shù)進(jìn)行模擬，依據(jù)個(gè)人在長(zhǎng)輸成品油管道調(diào)控的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)在SPS 軟件中建模、編程開(kāi)發(fā)出PID 手自動(dòng)控制無(wú)擾切換和無(wú)擾自動(dòng)切泵程序。溫凱等[13]分別通過(guò)SPS 軟件和K-Spice 軟件對(duì)同一單管泵閥進(jìn)行物理建模，隨后對(duì)所建立的模型進(jìn)行PID仿真，經(jīng)分析對(duì)比后得出K-Spice 軟件的PID 控制模型仿真過(guò)程相比較于SPS軟件更加靈活直觀、更加智能，模擬結(jié)果更為合理的結(jié)論，所做的工作可為K-Spice 軟件后續(xù)在更為復(fù)雜的管網(wǎng)模型仿真控制研究方面提供更多的思路與參考。任亮[14]以某多起伏大落差的山區(qū)成品油管道作為研究對(duì)象，通過(guò)SPS建模并采用遺傳算法對(duì)PID控制參數(shù)進(jìn)行自整定尋優(yōu)，將參數(shù)整定結(jié)果應(yīng)用到模型中，通過(guò)SPS和MATLAB軟件進(jìn)行仿真模擬，從而驗(yàn)證管道控制邏輯的合理性。林永剛等[15]以阿獨(dú)烏鄯原油管道系統(tǒng)為研究對(duì)象，采用工程整定法對(duì)調(diào)節(jié)閥PID參數(shù)進(jìn)行重新整定，整定后壓力調(diào)節(jié)時(shí)間有所縮短且震蕩波動(dòng)較小，實(shí)現(xiàn)了進(jìn)站調(diào)節(jié)閥在應(yīng)急工況發(fā)生時(shí)的快速控制，但該研究?jī)H限于某一特定的PLC 的控制模塊，普適性有待于進(jìn)一步驗(yàn)證。

綜上所述，目前學(xué)者對(duì)閥門進(jìn)行PID控制研究時(shí)，或未考慮控制器參數(shù)整定問(wèn)題，或采用的參數(shù)整定方法相對(duì)單一且落后。

2 調(diào)節(jié)閥PID控制器的工作原理

根據(jù)控制器的輸入偏差修正控制量的閉環(huán)過(guò)程即反饋，反饋是自動(dòng)控制理論的核心思想，反饋控制分為正反饋和負(fù)反饋。其中，修正的控制量使得偏差減少即負(fù)反饋，修正的控制量使得偏差增大即正反饋。正因?yàn)镻ID 控制器是以設(shè)定的期望值SV（Setpoint Variable）與經(jīng)過(guò)模數(shù)（A/D，即Analog-Digital）轉(zhuǎn)換后的被調(diào)量的實(shí)測(cè)值PV（Process Variable）二者不斷進(jìn)行比較形成的控制偏差作為輸入信號(hào)，由控制器處理經(jīng)數(shù)模（D/A，即Digital-Aralog）轉(zhuǎn)換形成的信號(hào)傳遞給執(zhí)行元件，理想的控制結(jié)果是實(shí)測(cè)值接近設(shè)定值甚至等于設(shè)定值，使得偏差不斷減小甚至趨近于0，所以PID 控制實(shí)際上是一種負(fù)反饋控制。

PID控制律即偏差信號(hào)經(jīng)比例、積分、微分運(yùn)算后其線性組合可以構(gòu)成連續(xù)型PID控制器的輸出信號(hào)，如公式（1）所示。

式中：t為時(shí)間變量，s；u(t)為PID 控制器的輸出信號(hào)；TI為積分時(shí)間常數(shù)；TD為微分時(shí)間常數(shù)；KP為比例增益或稱比例系數(shù)；e(t)為PID 控制器的輸入偏差信號(hào)，用以糾偏控制系統(tǒng)的輸出，使其具有輸出跟隨給定變化以及抑制干擾的性質(zhì)；dt為時(shí)間微元；de(t)為輸入偏差信號(hào)微元；表示輸入偏差變化率。對(duì)公式（1）的兩邊進(jìn)行拉氏變換后可得：

整理得到閉環(huán)系統(tǒng)PID 控制器的傳遞函數(shù)（Transfer Function）：

式中：KP、KI和KD分別為PID控制器的比例、積分、微分系數(shù)；復(fù)變量s為拉普拉斯算子（Laplace Operator）；U(s)為輸出信號(hào)u(t)的拉普拉斯變換；E(s) 為輸入偏差信號(hào)e(t) 的拉普拉斯變換；G(s)表示傳遞函數(shù)。

為便于表示，本文將偏差用e(t)=Δ 進(jìn)行代替，采樣周期為ΔT，若每秒進(jìn)行一次數(shù)據(jù)采集，則ΔT=1 s，此時(shí)將積分項(xiàng)I進(jìn)行離散，，于是公式（1）離散后得出以差分方程形式表示的第n次輸出信號(hào)un，如公式（4）所示。

以物質(zhì)為研究對(duì)象的化學(xué)領(lǐng)域,可以說(shuō)無(wú)時(shí)無(wú)處不與哲學(xué)有關(guān)，哲學(xué)理應(yīng)滲透于化學(xué)教學(xué)與科研之中[14]。無(wú)機(jī)化學(xué)同樣蘊(yùn)含著豐富深刻的哲學(xué)原理，包括唯物主義物質(zhì)觀與質(zhì)量互變、矛盾論和否定之否定規(guī)律等辯證法思想，需要教師不斷挖掘，并將其滲透于課堂教學(xué)中。

式中：Δi為偏差信號(hào)的第i次采樣值。因該式反映出任意采樣時(shí)刻的輸出信號(hào)與執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制的閥門的位置關(guān)系，公式（4）表示位置式PID算式。

由公式（4）可得出本次采樣時(shí)刻輸出信號(hào)與前次采樣時(shí)刻輸出信號(hào)的變化，如公式（5）所示。

因該式反映出前后采樣時(shí)刻的輸出信號(hào)變化關(guān)系，公式（5）表示增量式PID 算式。增量式PID算式和位置式PID算式著眼點(diǎn)不同，各有優(yōu)勢(shì)，工程上根據(jù)控制系統(tǒng)的實(shí)際需求進(jìn)行選擇。

PID算式中三個(gè)常數(shù)決定了各項(xiàng)對(duì)控制系統(tǒng)的影響力。比例控制是最基本的控制作用，而積分控制和微分控制可起到增強(qiáng)比例控制作用。其中，微分控制對(duì)測(cè)量信號(hào)的要求較高，若采樣時(shí)信號(hào)被干擾，微分由于對(duì)噪聲過(guò)于敏感會(huì)產(chǎn)生很多意想不到的控制動(dòng)作，引發(fā)不可預(yù)計(jì)的嚴(yán)重后果。因此為避免不必要的麻煩，工業(yè)上慎用微分控制，尤其對(duì)于長(zhǎng)輸管道系統(tǒng)而言，因其屬于大時(shí)滯系統(tǒng)具有延遲滯后的特性，通常不用微分進(jìn)行控制。在工程實(shí)踐中，比例-積分（PI）控制則是最常見(jiàn)的控制組合。

圖1 為調(diào)節(jié)閥PID 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。在長(zhǎng)輸管道系統(tǒng)中，當(dāng)對(duì)調(diào)節(jié)閥進(jìn)行PID控制時(shí)，控制器的輸入偏差信號(hào)為設(shè)定壓力值與實(shí)際實(shí)時(shí)測(cè)量得到壓力值的偏差，經(jīng)PID控制器運(yùn)算后，將輸出的閥位控制信號(hào)作用在閥門配套的執(zhí)行機(jī)構(gòu)上，即給執(zhí)行機(jī)構(gòu)發(fā)布閥門開(kāi)度設(shè)置量的控制指令，通過(guò)執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制閥桿的位移，進(jìn)而改變閥體的流通截面積，達(dá)到調(diào)節(jié)閥門開(kāi)度的目的，實(shí)現(xiàn)對(duì)長(zhǎng)輸管道系統(tǒng)進(jìn)出站及其他被控點(diǎn)壓力的平穩(wěn)控制。

圖1 調(diào)節(jié)閥PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of PID control system for regulating valve

3 調(diào)節(jié)閥PID控制器參數(shù)整定方法

PID控制器參數(shù)整定即在控制系統(tǒng)中采用恰當(dāng)方法對(duì)KP、TI、TD三個(gè)關(guān)聯(lián)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整以確定最優(yōu)的PID控制參數(shù)，即用連續(xù)果斷的控制動(dòng)作使得系統(tǒng)響應(yīng)達(dá)到穩(wěn)定時(shí)所耗費(fèi)的時(shí)間最短，同時(shí)使得超調(diào)量最小。傳統(tǒng)的控制理論中控制器參數(shù)整定的方法通常有兩種[16]：理論計(jì)算整定法，包括時(shí)域分析法、頻率頻域特性分析法、根軌跡法等，屬于經(jīng)典控制方法；工程整定法，包括經(jīng)驗(yàn)試湊法、動(dòng)態(tài)特性參數(shù)法、穩(wěn)定邊界法或臨界比例度法、響應(yīng)曲線法、衰減震蕩法等，屬于人工離線的整定方法，給PID 的參數(shù)選擇提供了一定的參考。傳統(tǒng)控制理論制定控制算法和控制策略基于被控系統(tǒng)嚴(yán)密的數(shù)學(xué)推理并需建立精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，通過(guò)實(shí)驗(yàn)法或機(jī)理法建立的模型越精確，得到的控制效果越理想。然而工程實(shí)踐中受多方面復(fù)雜因素的影響，缺乏有效的針對(duì)不穩(wěn)定系統(tǒng)的建模手段，很難將所研究問(wèn)題通過(guò)數(shù)學(xué)推理抽象出非常精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)在線調(diào)整PID參數(shù)從而使其能夠滿足實(shí)時(shí)控制的要求，智能PID控制方法應(yīng)運(yùn)而生得到諸多學(xué)者的關(guān)注。

智能PID控制是將人工智能技術(shù)或其他先進(jìn)算法和傳統(tǒng)的PID控制器相結(jié)合組成多種形式的智能PID控制器，同時(shí)具備上述二者的基本特性，具有自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的功能。常見(jiàn)的有專家智能自整定PID 控制器、模糊PID 控制（Fuzzy PID Control）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制等，另外還有不少新興智能算法也在探索和PID控制器的結(jié)合，如基于蟻群算法的PID 控制、基于遺傳算法的PID 控制等。由于操作人員以及專家的經(jīng)驗(yàn)難以非常精準(zhǔn)描述，控制過(guò)程中各種信號(hào)量和評(píng)價(jià)指標(biāo)不易被量化表示，模糊PID 控制顯示出了無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)[17]。模糊PID 控制基于語(yǔ)言型控制規(guī)則，融合了PID 控制和模糊控制的優(yōu)點(diǎn)，是一種根據(jù)業(yè)界行業(yè)相關(guān)專家和學(xué)者對(duì)問(wèn)題處理方法的認(rèn)知和對(duì)問(wèn)題解決途徑的理解，并結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)操作人員控制經(jīng)驗(yàn)?zāi)M人的思維方式而整合的知識(shí)庫(kù)對(duì)受控對(duì)象進(jìn)行智能控制的方法，當(dāng)輸入量發(fā)生變化時(shí)調(diào)整控制量的輸出。模糊PID控制在設(shè)計(jì)時(shí)無(wú)需對(duì)被控對(duì)象建立極為精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型，只要制定的模糊規(guī)則合理即可。模糊PID控制以其設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單便于應(yīng)用的特點(diǎn)使得機(jī)理與策略更容易被人們理解和接受，具有較好的魯棒性和穩(wěn)定性，在長(zhǎng)輸管道系統(tǒng)中的應(yīng)用前景十分廣闊。

圖2 調(diào)節(jié)閥模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of fuzzy PID control system for regulating valves

4 算例驗(yàn)證

為了進(jìn)一步驗(yàn)證智能控制算法的有效性和優(yōu)越性，本文將模糊PID 控制器與常規(guī)PID 控制器引入長(zhǎng)輸管道調(diào)節(jié)閥壓力控制系統(tǒng)，建立控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，通過(guò)MATLAB/Simulink環(huán)境進(jìn)行仿真，對(duì)比分析受到壓力擾動(dòng)后調(diào)節(jié)閥響應(yīng)的控制效果。

4.1 控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

如圖2所示，調(diào)節(jié)閥壓力控制系統(tǒng)主要由控制器、電液/電動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)、閥桿、閥體、壓力變送器等組成。在該控制系統(tǒng)中，壓力控制的傳輸模型可以近似看作一個(gè)二階慣性純滯后環(huán)節(jié)，其傳遞函數(shù)可表示為：

式中：K是系統(tǒng)的總增益系數(shù)；系數(shù)a、b、c表示慣性時(shí)間常量；τ代表系統(tǒng)的純滯后時(shí)間常數(shù)；exp 代表以自然常數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)；G(s)表示傳遞函數(shù)。通過(guò)MATLAB 系統(tǒng)辨識(shí)工具箱（System Identification Toolbox）獲取被控對(duì)象的傳遞函數(shù)并根據(jù)實(shí)際運(yùn)行工況及相關(guān)參考文獻(xiàn)[18-21]，可取傳遞函數(shù)為：

由此，在未加入PID 控制器仿真模型中（圖3），先設(shè)定好系統(tǒng)的階躍信號(hào)和延時(shí)環(huán)節(jié)等參數(shù)，為后續(xù)仿真加入優(yōu)化的壓力系統(tǒng)做前期準(zhǔn)備。

圖3 未加入PID控制器仿真模型Fig.3 Simulation model without PID controller

為了增強(qiáng)調(diào)節(jié)閥壓力控制系統(tǒng)的性能，在模型中加入常規(guī)PID控制，如圖4所示。

圖4 常規(guī)PID控制器仿真模型Fig.4 Simulation model of conventional PID controller

加入PID 控制后，設(shè)置階躍信號(hào)輸入值為2，根據(jù)PID中比例、積分、微分環(huán)節(jié)的調(diào)節(jié)規(guī)律，調(diào)整各個(gè)參數(shù)，經(jīng)MATLAB/Simulink仿真，得到加入常規(guī)PID 的調(diào)節(jié)閥壓力控制系統(tǒng)階躍響應(yīng)波形圖，如圖5所示。

圖5 常規(guī)PID控制器仿真波形Fig.5 Simulation waveform of conventional PID controller

由圖5 可知，加入PID 控制后，控制系統(tǒng)輸出信號(hào)在11s左右基本趨于穩(wěn)定狀態(tài)，但系統(tǒng)在穩(wěn)定之前，輸出信號(hào)超調(diào)較大且有小幅震蕩，為使控制系統(tǒng)更快速穩(wěn)定，引入了模糊PID控制方式研究壓力控制系統(tǒng)。

為便于對(duì)比分析，在圖4基礎(chǔ)上加入模糊控制模塊構(gòu)建模糊PID控制器仿真模型，如圖6所示。

圖6 模糊PID控制器仿真模型Fig.6 Simulation model of fuzzy PID controller

4.2 隸屬度函數(shù)

模糊集合的特征函數(shù)稱為隸屬度函數(shù)，可以在[0，1]區(qū)間內(nèi)連續(xù)取值。隸屬度函數(shù)是對(duì)模糊概念的定量描述，運(yùn)用模糊集合理論解決實(shí)際問(wèn)題的基礎(chǔ)是確定合適的隸屬度函數(shù)，通常根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或統(tǒng)計(jì)進(jìn)行確定，也可由專家等權(quán)威人士給出。調(diào)節(jié)閥壓力控制系統(tǒng)是一個(gè)兩輸入、兩輸出的系統(tǒng)，其輸入為偏差模糊量E和偏差變化率模糊量EC，輸出為參數(shù)ΔKp、ΔKi。設(shè)置偏差模糊量E的論域?yàn)閇-3，3]，偏差變化率模糊量EC的論域?yàn)閇-3，3]，輸出參數(shù)的論域?yàn)閇-3，3]，各變量均選用抗干擾三角形隸屬度函數(shù)（trimf型）。

4.3 模糊控制規(guī)則

模糊控制規(guī)則是對(duì)人的思維分析決策過(guò)程采用定性的模糊語(yǔ)言進(jìn)行描述的方式，作為所設(shè)計(jì)模糊控制器的重要組成元素，制定模糊控制規(guī)則是實(shí)現(xiàn)模糊控制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。結(jié)合中控調(diào)度的運(yùn)行控制操作經(jīng)驗(yàn)并融入行業(yè)專家知識(shí)庫(kù)建立了調(diào)節(jié)閥壓力調(diào)節(jié)的模糊控制規(guī)則。

將偏差E和偏差變化量EC以及控制量劃分為3個(gè)模糊子集{負(fù)（N），零（Z），正（P）}，模糊控制規(guī)則如表1和表2所示。

表1 ΔKp 模糊規(guī)則Tab.1 ΔKp fuzzy rule

表2 ΔKi 模糊規(guī)則Tab.2 ΔKi fuzzy rule

4.4 模糊PID制器仿真

根據(jù)隸屬度函數(shù)及模糊控制規(guī)則，結(jié)合模糊PID 控制的基本原理使用MATLAB/Simulink 仿真，得到模糊PID 控制系統(tǒng)的階躍響應(yīng)波形，如圖7所示。

圖7 模糊PID控制器仿真波形Fig.7 Simulation waveform of fuzzy PID controller

與圖5 相比，系統(tǒng)控制性能得到了很大改善，仿真結(jié)果表明：模糊PID 控制較常規(guī)PID 控制縮短了過(guò)渡時(shí)間，加快了響應(yīng)速度，降低了超調(diào)量，提高了抗干擾能力。

5 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)以上研究可知，PID調(diào)節(jié)控制技術(shù)在長(zhǎng)輸管道上應(yīng)用較早，但目前學(xué)者對(duì)管道系統(tǒng)的PID參數(shù)整定研究相對(duì)較少且采用的整定方法有限。本文對(duì)調(diào)節(jié)閥PID控制系統(tǒng)進(jìn)行了較深層次研究，在建立傳遞函數(shù)模型的基礎(chǔ)上引入了模糊控制理論，并對(duì)長(zhǎng)輸管道調(diào)節(jié)閥模糊PID控制器應(yīng)用數(shù)學(xué)計(jì)算軟件MATLAB進(jìn)行了仿真模擬，仿真結(jié)果表明將模糊控制理論應(yīng)用到長(zhǎng)輸管道調(diào)節(jié)閥的壓力調(diào)節(jié)中效果顯著，為今后長(zhǎng)輸管道壓力調(diào)節(jié)控制的系統(tǒng)優(yōu)化和工程實(shí)踐提供了理論指導(dǎo)和可靠依據(jù)。

筆者認(rèn)為若能將更多的智能算法應(yīng)用到PID參數(shù)整定中將有效減少超調(diào)和震蕩，特別是將專家智能自整定PID 控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制、模糊PID控制等智能調(diào)節(jié)技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜山區(qū)液體管道的運(yùn)行控制，作為控制嚴(yán)重水擊事故發(fā)生的輔助調(diào)節(jié)手段，從而更好地保證管道的安全運(yùn)行，可作為今后研究的重要方向。