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0　引言

自動配料系統(tǒng)是按照生產(chǎn)需要將不同原料按比例自動完成傳送 、 混合的過程 。由于環(huán)境變化 ,物料的形狀、 大小、 粘濕性、自流性等品質(zhì)參數(shù)具有不確定性以及執(zhí)行裝置的非線性, 使得整個配料過程具有非線性和時變性的特點, 很難建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型。傳統(tǒng)的采用基于固定數(shù)學(xué)模型的控制算法 , 控制參數(shù)多且復(fù)雜 ,需要經(jīng)驗豐富的技術(shù)人員經(jīng)常進(jìn)行調(diào)節(jié)。由于配料過程中各種信號量以及評價指標(biāo)不易定量表示, 而模糊理論不需要建立系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型 ,且具有良好的魯棒性,又由于專家系統(tǒng)對控制環(huán)節(jié)和機(jī)構(gòu)變化能夠很好地理解, 當(dāng)被控過程參數(shù)改變或環(huán)境變化、模糊控制的性能不能很好地滿足控制要求時 ,專家系統(tǒng)可以在線調(diào)整控制參數(shù) ,使控制系統(tǒng)總能適應(yīng)被控過程的環(huán)境 。因此, 本文采用模糊理論和專家系統(tǒng), 設(shè)計了基于模糊自適應(yīng)控制算法的微機(jī)配料系統(tǒng), 該系統(tǒng)能在線評判稱量狀態(tài)和控制精度 ,自動調(diào)整稱量速度和飛料量控制 ,實現(xiàn)了精度、 速度的最佳結(jié)合 。

1　配料系統(tǒng)的模糊自適應(yīng)控制算法

反映稱量效果的主要指標(biāo)是精度和速度 。為了提高生產(chǎn)效率, 配料過程大體分為粗配料和精配料 。在粗配料過程中 ,系統(tǒng)以最大的速度進(jìn)料,很快接近期望值; 進(jìn)入精配料后, 系統(tǒng)自動改變其進(jìn)料速度 ,調(diào)節(jié)被控量曲線使之逐漸接近期望曲線而不產(chǎn)生超調(diào)。在實際配料過程中, 由于給料機(jī)停止振動后空中仍有余料( 飛料) ,為了防止配料過沖,通常采用提前停止給料機(jī)的方法。但提前量與物料的密度、給料門的橫截面積、給料門與秤斗的距離等參數(shù)有關(guān),具有不確定性,實際應(yīng)用中主要靠有經(jīng)驗的工作人員經(jīng)常調(diào)節(jié) ?？紤]粗配料和精配料的實際要求, 本文采用基于專家系統(tǒng)的模糊自適應(yīng)控制算法。

　在配料起始階段 , 實際稱料量與設(shè)定值的偏差較大,按最大速度稱料 ,以縮短稱料時間。當(dāng)實際稱料量與設(shè)定值的偏差小于 δ %時 , 系統(tǒng)轉(zhuǎn)入模糊控制 。在模糊控制調(diào)節(jié)中 , 輸入量分別為重量偏差 E和偏差變化率 EC, 輸出量 U 為給/排料速度設(shè)定。系統(tǒng)采集現(xiàn)場信息 ,在線評判稱量狀態(tài)和控制精度,通過從知識庫中提取規(guī)則 ,自動調(diào)整稱量速度和飛料量控制。自學(xué)習(xí)機(jī)通過對控制系統(tǒng)的在線監(jiān)督和評價,學(xué)習(xí)控制對象的未知信息 ,有效地充實和修改知識庫的內(nèi)容,使控制系統(tǒng)特性逐步得到完善。

1. 1　模糊控制策略研究

模糊控制器輸入量分別為重量偏差 E 和偏差變化率EC,輸出量為加/排料速度給定U 。

( 1)輸入輸出量的模糊化處理

首先 ,對系統(tǒng)相關(guān)環(huán)節(jié)參數(shù)作歸一化變換 ,轉(zhuǎn)換為[ 0, 6] 之間的連續(xù)量, 輸入輸出量離散化后 ,每一檔對應(yīng)一個模糊子集, 再進(jìn)行模糊處理 。本項目將輸入變量 e、ec 和輸出變量 u 語言值模糊子集分成7 檔, 定義為{ 零 , 小小 , 小大 , 中小, 中 , 大小 ,大} ,并簡記為{ ZO, SS , SB , MS , M , BS , B} 。

( 2)模糊決策規(guī)則與推理

為了實現(xiàn)模糊推理, 通過總結(jié)控制經(jīng)驗, 建立了如表 1 所示的模糊規(guī)則庫, 其基本形式表現(xiàn)為模糊條件語句 。

本系統(tǒng)采用的模糊規(guī)則格式為If A and B then C; if EC=A i and E = B j then U = C ij 。

( i =1, 2, … , 7; j = 1, 2, …, 7)

為了提高控制實時性 ,減少運算量 ,模糊推理采用查表法 ,控制表存儲在 PLC 中 。在實際控制時 ,只要通過對輸入量量化和查表這 2 個步驟, 就可得到控制值 。通過模糊推理所得到的是模糊量, 實際控制需要的是精確量 ,因此,還需要將模糊量轉(zhuǎn)換為精確量。本文采用最大隸屬度法將模糊量轉(zhuǎn)換為精確量 ,取對應(yīng)輸出模糊集中隸屬度值最大的論域中的值作為輸出, 計算公式如下 :

μ C ( μ＊C )=max( μC ( μ ) )        ( 1)

式中 : C 為輸出模糊集合 ; μ 為輸出論域中的元素 。

模糊控制規(guī)則表以數(shù)據(jù)塊的形式存入 PLC 存儲區(qū)內(nèi) ,在已知 E i 和 EC i 的情況下, 通過查詢該表得到U i , 由式( 2) 可算出實際的控制量 u:

u =K u ×U i          ( 2)

式中: K u 為輸出控制量比例因子。

本文對每一臺秤都離線計算出各自的模糊控制查詢表, 存入相應(yīng)的數(shù)據(jù)塊中 , 以便 PLC 運行中查尋。

1. 2　專家控制策略研究

專家控制器主要由數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)、 知識庫等構(gòu)成 ,其輸入量有料量設(shè)定、 實際重量、稱量時間、稱量狀態(tài) 、 速度等現(xiàn)場信息 。專家系統(tǒng)通過采集現(xiàn)場信息 ,在線評判稱量狀態(tài)和控制精度,當(dāng)被控對象過程受到干擾、 參數(shù)突變或者環(huán)境變化、 模糊控制的性能不能很好地滿足控制要求時 ,專家系統(tǒng)從知識庫中提取規(guī)則在線修改料量設(shè)定提前量和調(diào)整模糊控制器的量化因子( K e 、K ec 、K u ) , 使控制系統(tǒng)總能適應(yīng)被控過程的環(huán)境。

量化因子對模 糊控制器 的性能影響 較大:( 1)增大 K e ,增強誤差的控制作用 , 可以加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度, 但 K e 過大將使系統(tǒng)產(chǎn)生過大超調(diào)量;K e 過小,將會大大削弱誤差的控制作用, 使收斂變慢 ,延長調(diào)節(jié)時間。( 2)調(diào)整 K ec 的作用 ,將會調(diào)整偏差率 ec 的作用 。量化因子 K ec 的合理選取能改善系統(tǒng)的動態(tài)特性 , 可對偏差進(jìn)行預(yù)報并抑制超調(diào)。K e c 過大、過小都會使收斂速度變慢。( 3)調(diào)整 K u將直接影響系統(tǒng)輸出。增大 K u ,將會提高系統(tǒng)的快速性, 但在收斂階段 , K u 過大將引起超調(diào)和振蕩。減小 K u , 對系統(tǒng)的穩(wěn)定有利 ,但延長了響應(yīng)時間 。對根據(jù)配料系統(tǒng)控制經(jīng)驗的歸納, 可得出一組修正的 K e 、K ec 、K u及提前量 。用于產(chǎn)生式規(guī)則表示的專家指示規(guī)則庫如下:

Rule1: if ( e( k) ≥ 0 ∩T > σ T ∩e( k) <σ )then ( K 1 =Δ K e , K 2 =-Δ K ec , K 3 =Δ K u , K 4 =0)

Rule2: if ( e( k) ≥ 0 ∩T < σ T ∩e( k) <σ )then ( K 1 =0, K 2 = 0 , K 3 =0, K 4 =0)

Rule3: if ( e( k) ≥ 0 ∩T > σ T ∩e( k) >σ )then ( K 1 =Δ K e , K 2 =Δ K ec , K 3 =Δ K u , K 4 =Δ K)

Rule4: if ( e( k) ≥ 0 ∩T < σ T ∩e( k) >σ )then ( K 1 =-Δ K e , K 2 =-Δ K ec , K 3 =Δ K u , K 4 =Δ K)

Rule5: if ( e( k)<0 ∩ T >σ T ∩ e( k)<-σ )then( K 1 =Δ K e , K 2 =-Δ K ec , K 3 =Δ K u , K 4 =-Δ K)

Rule6: if ( e( k)<0 ∩ T <σ T ∩ e( k)<-σ )then( K 1 =-Δ K e , K 2 =Δ K ec , K 3 =Δ K u , K 4 =-Δ K)

Rule7: if ( e( k)<0 ∩ T >σ T ∩ e( k)>-σ )then( K 1 =Δ K e , K 2 =Δ K ec , K 3 =Δ K u , K 4 = 0)

Rule8 : if ( e( k)<0 ∩ T <σ T ∩e( k)>-σ )then( K 1 = 0, K 2 = 0 , K 3 =0, K 4 =0)

其中 : e( k) 表示當(dāng)前時刻的偏差; σ T 為設(shè)定時間; σ為設(shè)定精度大小 ; K 1 、 K 2 、K 3 、K 4 分別為量化因子 K e 、 K ec 、 比例因子 K u 以及提前量K 的動態(tài)修正因子; Δ K e 、Δ K ec 、Δ K u 、Δ K 分別為 K e 、K e c 、K u 、K的增量。

不妨設(shè) K e ( k) 、K ec ( k) 、 K u ( k) 、K( k) 及 K e ( k -1) 、 K ec ( k -1) 、 K u ( k - 1) 、 K( k - 1) 分別為當(dāng)前時刻和上一時刻的值 ,則在線修正算法為

式中 : K _e ( 0) 、K _ec ( 0) 、K _u ( 0) 、K( 0) 為各參數(shù)的初始值,可以根據(jù)具體情況選取不同的數(shù)值, 在系統(tǒng)初始化時預(yù)先賦值。運用上述修正算法, 可以對模糊控制因子及設(shè)定提前量進(jìn)行在線修正 ,量化因子 、比例因子及其它參數(shù)的調(diào)整規(guī)則存放在專家知識庫中,運行時在線調(diào)整 。

2　配料控制系統(tǒng)硬件設(shè)計

配料系統(tǒng)工藝復(fù)雜, 現(xiàn)場設(shè)備多,為提高其通用性,將控制系統(tǒng)分為 3 層 : 現(xiàn)場設(shè)備層、監(jiān)控層及管理層。
 

現(xiàn)場設(shè)備層主要功能是連接現(xiàn)場設(shè)備, 如傳感器、 開關(guān)設(shè)備和執(zhí)行機(jī)構(gòu)等 。監(jiān)控層主要實現(xiàn)參數(shù)時序設(shè)定 、 生產(chǎn)設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測顯示和故障診斷等功能。管理層對由監(jiān)控層傳來的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,完成生產(chǎn)統(tǒng)計功能?，F(xiàn)場設(shè)備層采用某公司FX2N PLC 作為主控制器, 負(fù)責(zé)信號的采集處理及控制輸出 。稱重傳感器將物料的重量信號轉(zhuǎn)換為電信號 ,利用信號調(diào)理電路對其放大 、濾波后經(jīng) A/D轉(zhuǎn)換進(jìn)入 PLC ,PLC 對采集的相關(guān)數(shù)據(jù)和參數(shù)進(jìn)行處理,并根據(jù)上位機(jī)下達(dá)的命令對給料機(jī)、膠帶機(jī)、混合機(jī)等動力設(shè)備進(jìn)行控制 ,實現(xiàn)配料系統(tǒng)的自動運行。

3　 運行效果

基于模糊自適應(yīng)控制算法的微機(jī)配料系統(tǒng)已在國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化項目某玻璃公司壓延太陽能電池封裝玻璃生產(chǎn)線上成功應(yīng)用。表 2 給出了采用該算法進(jìn)行稱量控制的 1#硅砂秤部分生產(chǎn)記錄 。從實際應(yīng)用來看,該算法有效提高了配料的控制精度,縮短了配料時間, 提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率 。

4　 結(jié)語

本文設(shè)計的基于模糊理論和專家系統(tǒng)的微機(jī)配料控制系統(tǒng) ,采用原料設(shè)定值與實際給料值的偏差和偏差變化率作為模糊控制器輸入, 給/排料速度值作為輸出,利用專家系統(tǒng)在線評判稱量狀態(tài)和控制精度,自動調(diào)整稱量速度和飛料量控制 , 實現(xiàn)了精度 、 速度的最佳結(jié)合。該系統(tǒng)工作穩(wěn)定可靠,操作簡便 ,具有較高的控制精度,可以滿足各種配料生產(chǎn)的要求。實際應(yīng)用表明 , 基于該算法的配料系統(tǒng)極大地提高了系統(tǒng)的控制精度, 提高了產(chǎn)品的合格率 ,降低了操作人員的工作量 。

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