气箱脉冲收尘器出口温度模糊PID控制.pdf

技术纵横Technology 62 文献标识码：B 文章编号：1003-0492(2017)02-0062-03 中图分类号：TP273 气箱脉冲收尘器 出口温度模糊PID控制 Fuzzy PID Control for Outlet Temperature of Air Box Pulse Dust Collector 王蕊（唐山学院，河北 唐山 063020） 摘要：针对气箱脉冲收尘器出口温度控制不连续以及温度稳定性差的问 题，采用模糊PID控制策略，运用专家的知识和思维，进行学习与推理、 联想和决策，由PLC完成数据采集及模糊PID控制，并由工控机实现监 控，大大减小了动态偏差，温度稳定性提高，获得了比较理想的控制效 果，使收尘效率达到99%以上，解决了矿渣微粉对环境的污染问题。 关键词：气箱脉冲收尘器；温度控制；模糊PID Abstract: Aiming at the problem of discontinuous temperature control and poor temperature stability of the pulse box dust collector, we make use of the fuzzy PID control strategy by using expert knowledge and thinking, learning, reasoning and decision- making. The data acquisition and the fuzzy PID control are realized by PLC, and monitoring is realized by IPC. The dynamic deviation is greatly reduced, the temperature stability is improved, and the ideal control effect is obtained. The dust collecting efficiency is over 99%, which solves the problem of environmental pollution caused by slag powder. Key words: Air box pulse dust collector; Temperature control; Fuzzy PID 钢板仓储运过程中，采用气箱脉冲过滤式收尘 技术，可有效解决车船直取给港口和附近地区造成的 矿渣微粉对环境的污染问题。气箱脉冲袋式收尘器正 常运行时袋收尘出口温度要及时排查，要求控制在 6570，如温度高于70应先关热风，待温度下降 后，收尘器方可投入运行。本论文将这种传统的开关量 控制改为模拟量控制，对收尘器出口温度采用模糊PID 控制策略，以克服控制不连续以及温度稳定性差的问 题，从而改善控制效果、提高控制质量 1、2。 1 控制系统的构成 气箱脉冲收尘器出口温度的控制是通过调节罗茨 风机热风流量（m3/min）来实现的。温控系统由上、 下位机完成监控，温控系统结构框图如图1所示。 图1 温控系统结构框图 上位机（工控机）对整个系统的参数进行监控和 设定，通过ControlNet网络实现与下位机（PLC）之 间的信息交换，由工艺画面流程图显示温度的动态数 据，由趋势画面显示温度的实时趋势及历史趋势，并 经打印机以生产日报、时报等形式打印，对各种故障 现象进行实时报警，可实现手动/自动切换。下位机 （PLC）完成数据的采集和处理，接受上位机指令，实 现模糊控制。因模糊控制涉及矩阵运算，在PLC上实现 困难，所以，采用离线计算方式获得模糊控制表，然后 将其存入PLC，PLC通过查表完成模糊控制。 控制过程中，当温度发生比较大的波动时，控制 系统需要人工干预，由操作人员根据自己的判断，作出 较大的调整，使温度尽快地恢复正常，然后再重新进行 自动控制。 万方数据 2017.02 AUTOMATION PANORAMA63 工控机主要配置为：Pentium III处理器， 128M内存，15G硬盘；PLC选用西门子公司的 S7-200，DI/DO模板均采用220VAC类型；A/D 转换器为EM231；D/A转换器为EM232；热电阻 为Pt100：-50200；热电阻温度变送器为 SWP8083；罗茨风机采用GRT150型，配套电机为 Y180L-6 15 3。 2 模糊PID控制器设计 模糊PID控制器主要用于气箱脉冲收尘器出口气 体温度的控制，要求温度上下波动不超过5，当温 度误差|e|2时模糊控制开始，|e|2时从模糊控 制切入精确的PID控制。为使模糊控制器规则不变得过 于复杂，控制算法较易实现，采用目前广泛应用的二 维模糊控制器。控制系统结构图如图2所示。下面进行 二维模糊控制器的设计。 2.1 语言变量模糊化 选取输入语言变量为温度误差e和温度误差的变 化率ec，输出语言变量为控制量的变化u。本设计中， 为误差e选取8个语言值：PB、PM、PS、P0、N0、 NS、NM、NB，为ec和u选取7个语言值：PB 、 PM、PS、0、NS、NM、NB。 e的基本论域为（-50，+50）； ec的基本论域为（-15，+15）； u的基本论域为（-8.4，+8.4）。 e的模糊子集论域E为：（-6,-5,-4,-3,-2,-1, -0,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6）。 ec的模糊子集论域EC为：（-6,-5,-4,-3,-2,- 1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6）。 u的模糊子集论域U为：（-7,-6,-5,-4,-3,-2, -1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6,+7）。 误差e的量化因子ke =650=0.12，误差变化率ec 的量化因子kec=615=0.4，控制量变化u的比例因子 ku=8.47=1.2。 2.2 隶属函数赋值 各模糊子集的隶属函数(x)由操作经验来确定。 在误差较大的区域选用低分辨率的模糊集，在误差较小 的区域采用较高分辨率的模糊集，当误差接近于零时， 选用高分辨率的模糊集。隶属函数取正态型分布函数， 即取(x)= )0( 2 )( - - be b ax 。模糊子集宽度w在35之 间。隶属函数确定之后，便可分别建立模糊语言变量 E、EC、U的赋值表。 2.3 模糊控制规则 模糊控制器的控制规则是由一组彼此间通过 “或”的关系连结起来的模糊条件语句来描述的。本模 糊控制器为双输入单输出，组成控制器规则的条件语句 形式为： if E and EC then U 根据专家知识和熟练操作工的经验，可总结出 56条模糊条件语句，从而建立模糊控制规则表如表1 所示。 表1 模糊控制规则表 NBNMNSNoPoPSPMPB NBPBPBPMPMPMPM00 NMPBPBPMPMPMPM00 NSPBPBPMPSPS0NMNM 0PBPBPM00NMNBNB PSPMPM0NSNSNMNBNB PM00NSNMNM NMNBNB PB00NSNMNM NMNBNB 控制规则总模糊关系 其中： 2.4 模糊推理及去模糊化 应用模糊推理合成规则，输出语言变量论域上的 模糊子集： (表示为合成运算) 对模糊子集U去模糊化，就可判决出一个精确的控 制量，判决的方法有最大隶属度法、取中位数法及加权 平均法，采用最常用的加权平均法。 E U EC 接近于零时，选用高分辨率的模糊集。隶属函数取 正态型分布函数，即取(x)=)0( 2 )( - - be b ax 。模 糊子集宽度 w 在 35 之间。隶属函数确定之后， 便可分别建立模糊语言变量 E、EC、U 的赋值表。 2.3 模糊控制规则 模糊控制器的控制规则是由一组彼此间通过 “或”的关系连结起来的模糊条件语句来描述的。 本模糊控制器为双输入单输出，组成控制器规则的 条件语句形式为： if E and EC then U 根据专家知识和熟练操作工的经验，可总结出 56 条模糊条件语句， 从而建立模糊控制规则表如表 1 所示。 表 1 模糊控制规则表 NB NM NS NoPo PS PMPB NB PB PB PM PMPM PM 0 0 NM PB PB PM PMPM PM 0 0 NS PB PB PM PSPS 0 NMNM 0 PB PB PM 0 0 NM NBNB PS PM PM 0 NSNS NM NBNB PM 0 0 NS NMNM NM NBNB PB 0 0 NS NMNM NM NBNB 控制规则总模糊关系 R=R1UR2UUR56， 其中： R1=(NB)E(NB)ECT(PB)U R2=(NM)E(NB)ECT(PB)U R55=(PM)E(PB)ECT(NB)U 2.4 模糊推理及去模糊化 应用模糊推理合成规则，输出语言变量论域匕 的模糊子集： U= (EEC)oR (o表示为合成运算) 对模糊子集 U 去模糊化， 就可判诀出一个精确 的控制量，判诀的方法有最大隶属度法、取中位数 法及加权平均法，采用最常用的加权平均法。 U= n i iU n i iUi u uu 1 1 )( )( 其中，)( iU u为输出模糊集合 U 的隶属度； i u为论域 U= -7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6,+7 中的无 素。 2.5 模糊控制查询 查询表是温控系统模糊控制算法总表， 离线计 算获得查询表如表 2 所示，将此表存入 PLC 中，井 编制一个调用查询表的子程序。控制过程中，PLC 将采集到的 e、 ec分别乘以量化因子 KE、 KEC取得 E 和 EC 值后，调用查询表，立即可输出控制量变化 U，再乘以比例因子 KU，就得到了实际加到罗茨风 机的变化值 u 4。 表 2 模糊控制器查询表 U EC -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 456 E -6777766 6 5 4 2 000 -5777666 6 5 4 2 000 -4776666 5 4 3 2 000 -3766665 5 3 2 0 -1 -1 -1 -2554443 2 1 0 0 -1 -1 -1 -1544443 1 0 0 0 -3 -2 -1 -0544421 0 -1 -1 -1 -4 -4 -4 ”0444311 0 -1 -1 -1 -4 -4 -4 ”1222200 -1 -3 -4 -4 -4 -5 -5 ”222210-2 -3 -4 -4 -4 -5 -5 -5 ”30000-3 -4 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 ”4000-2 -3 -4 -6 -6 -6 -6 -7 -7 -7 ”5000-2 -4 -6 -6 -6 -6 - 6 -7 -7 -7 ”6000-2 -4 -6 -6 -6 -7 -7 -7 -7 -7 2.6 控制算法流程 温控系统模糊PID算法采用子程序的形式编写， 在一个周期内的流程图如图 3 所示。 d dt PID 控制器 脉冲收尘器 二维模糊 控制器 r e ec y u 图 2 糊 PID 控制器结构图 S2 S1 E U EC ? 图2 模糊PID控制器结构图 万方数据 技术纵横Technology 64 其中，为输出模糊集合 的隶属度； 为论域U=-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1, +2,+3,+4,+5,+6,+7中的元素。 2.5 模糊控制查询 查询表是温控系统模糊控制算法总表，离线计算 获得查询表如表2所示，将此表存入PLC中，并编制一 个调用查询表的子程序。控制过程中，PLC将采集到的 e、ec分别乘以量化因子KE、KEC取得E和EC值后，调 用查询表，立即可输出控制量变化U，再乘以比例因子 KU，就得到了实际加到罗茨风机的变化值u4。 表2 模糊控制器查询表 UEC E -6 -5 -4 -3 -2 -101234