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      銅熱軋負(fù)荷平衡算法優(yōu)化

      2020-10-22 09:08:50王曉顏吳瑞蕤
      有色金屬加工 2020年5期
      關(guān)鍵詞:模糊化模糊控制轉(zhuǎn)矩

      王曉顏,吳瑞蕤

      (中色科技股份有限公司,河南 洛陽(yáng)471039)

      1 研究背景

      我公司為工作輥獨(dú)立傳動(dòng)的銅熱軋機(jī)組開(kāi)發(fā)了基于微速度調(diào)節(jié)的負(fù)荷平衡系統(tǒng)(圖1),用于解決上下輥工作時(shí)負(fù)荷不平衡的問(wèn)題。

      實(shí)際生產(chǎn)中,使用該系統(tǒng)的機(jī)組會(huì)不時(shí)出現(xiàn)帶材波浪的板形問(wèn)題,嚴(yán)重影響了帶材卷取和下一工序的生產(chǎn),且通過(guò)AGC系統(tǒng)和噴淋系統(tǒng)的調(diào)節(jié)無(wú)法有效解決該問(wèn)題。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)觀察與數(shù)據(jù)分析,我們發(fā)現(xiàn)軋制過(guò)程中,負(fù)荷平衡投入后,上輥的實(shí)際轉(zhuǎn)矩偶爾會(huì)出現(xiàn)異常,如圖2所示。

      根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況和數(shù)據(jù)分析,我們判斷上輥速度和轉(zhuǎn)矩的波動(dòng)是造成帶材波浪的主要原因。根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析,傳動(dòng)控制系統(tǒng)給定的速度不變,但是負(fù)荷平衡給定的速度出現(xiàn)了波動(dòng),由此判斷整個(gè)傳動(dòng)系統(tǒng)的干擾源來(lái)自負(fù)荷平衡控制系統(tǒng)。

      2 基于模糊控制的PID參數(shù)優(yōu)化

      基于微速度調(diào)節(jié)的負(fù)荷平衡系統(tǒng),其核心算法是PID控制算法,其中,PID各個(gè)參數(shù)的整定問(wèn)題決定著系統(tǒng)最終的控制效果。針對(duì)系統(tǒng)的實(shí)際情況,我們引入模糊控制技術(shù)對(duì)PID控制器的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化整定。

      2.1 模糊控制方案設(shè)計(jì)

      基于模糊控制的PID參數(shù)自優(yōu)化系統(tǒng)是利用模糊控制器對(duì)PID控制器的參數(shù)進(jìn)行在線自優(yōu)化。根據(jù)PID三個(gè)控制參數(shù)的關(guān)系,歸納出轉(zhuǎn)矩偏差e和偏差變化率ec的模糊關(guān)系,運(yùn)用模糊控制技術(shù)對(duì)三個(gè)參數(shù)進(jìn)行在線修改,以滿足在不同e和不同ec時(shí)對(duì)控制器參數(shù)的不同要求,從而使被控對(duì)象具有良好的動(dòng)、靜態(tài)性能。其具體結(jié)構(gòu)形式如圖3所示。

      2.2 輸入輸出變量的選取與量化

      模糊控制器的輸入為轉(zhuǎn)矩偏差e和偏差變化率ec,輸出為P、I、D的修正值ΔKP、ΔKI和ΔKD;KP0,KI0,KD0為控制器參數(shù)的初始值,如圖4所示。

      因其輸入量為精確量,必須先對(duì)e、ec模糊化。轉(zhuǎn)矩差e的模糊化規(guī)則為:NB≤-10%,NM取-10%~-5%,NS取-5%~-2%,ZE取-2%~2%,PS取2%~5%,PM取5%~10%,PB≥10%。轉(zhuǎn)矩差變化率ec的模糊化規(guī)則為:NB≤-3,NM取-3~-2,NS取-2~-1,ZE取-1~1,PS取1~2,PM取2~3,PB≥3。系統(tǒng)使用NB、NM、NS、ZE、PS,PM、PB分別代表負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大。

      輸出變量ΔKP、ΔKI也可使用模糊化規(guī)則進(jìn)行設(shè)定。ΔKP的模糊化規(guī)則為:NB取-30%~-20%,NM取-20%~-10%,NS取-10%~0,ZE取0,PS取0~10%,PM取10%~20%,PB取20%~30%。ΔKI的模糊化規(guī)則為:NB取-40%~-30%,NM取-30%~-15%,NS取-15%~0,ZE取0,PS取0~15%,PM取15%~30%,PB取30%~40%。

      根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用經(jīng)驗(yàn),我們?cè)诨谖⑺俣日{(diào)節(jié)的負(fù)荷平衡系統(tǒng)中沒(méi)有采用微分算法,所以模糊控制器的輸出中也不考慮微分KD的優(yōu)化參數(shù)ΔKD。

      2.3 模糊控制規(guī)則庫(kù)設(shè)計(jì)

      根據(jù)PID各參數(shù)對(duì)PID控制器性能的影響,我們制定了轉(zhuǎn)矩差e和轉(zhuǎn)矩差變化率ec對(duì)ΔKP和ΔKI優(yōu)化的模糊控制查詢表,見(jiàn)表1和表2。

      表1 ΔKP模糊控制查詢表

      表2 ΔKI模糊控制查詢表

      2.4 模糊推理及解模糊算法

      負(fù)荷平衡系統(tǒng)投入后,模糊控制系統(tǒng)也跟隨投入,根據(jù)轉(zhuǎn)矩偏差e和偏差變化率ec的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行PID控制器的參數(shù)優(yōu)化??紤]到項(xiàng)目中所用PLC控制器的運(yùn)算能力,解模糊算法采用比較簡(jiǎn)單的疊加算法。同時(shí)在程序設(shè)計(jì)時(shí),修正后的參數(shù)進(jìn)入PID控制器前加入了濾波器,用于減弱系統(tǒng)自身對(duì)控制造成的干擾。

      3 應(yīng)用效果

      根據(jù)基于模糊控制的PID參數(shù)優(yōu)化算法,我們對(duì)銅熱軋機(jī)組負(fù)荷平衡控制系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化。在實(shí)際生產(chǎn)中,加入優(yōu)化算法的負(fù)荷平衡控制系統(tǒng)沒(méi)有因自身功能塊的添加而出現(xiàn)新的異常情況,如圖5所示。

      通過(guò)一定時(shí)間的現(xiàn)場(chǎng)跟蹤與數(shù)據(jù)分析,我們發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)遇到異常干擾時(shí),具備一定的抗干擾能力,如圖6所示。

      當(dāng)負(fù)荷平衡系統(tǒng)出現(xiàn)震蕩性波動(dòng)時(shí),PID參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整,震蕩性波動(dòng)沒(méi)有以前那樣持續(xù)進(jìn)行,而是保持在較小幅度內(nèi),且逐漸減小,并趨于穩(wěn)定。

      4 結(jié)語(yǔ)

      針對(duì)銅熱軋機(jī)組的生產(chǎn)情況,微速度調(diào)節(jié)負(fù)荷平衡系統(tǒng)需要引入基于模糊控制的PID參數(shù)優(yōu)化功能。在熱軋機(jī)組傳動(dòng)控制系統(tǒng)的現(xiàn)有硬件條件下,根據(jù)模糊控制的理念和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)制定了模糊控制規(guī)則庫(kù),同時(shí)完成了對(duì)相應(yīng)參數(shù)進(jìn)行的模糊化和解模糊運(yùn)算。微速度調(diào)節(jié)負(fù)荷平衡系統(tǒng)引入基于模糊控制的PID參數(shù)優(yōu)化功能后,成功解決了系統(tǒng)震蕩性波動(dòng)的問(wèn)題。通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間跟蹤觀察,系統(tǒng)運(yùn)行正常,且對(duì)于干擾有一定的抑制作用,使銅熱軋機(jī)組的生產(chǎn)更加穩(wěn)定可靠。

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