梁海燾, 張春雨, 陳偉

(安徽科技學院 機械工程學院，安徽 鳳陽 233100)

中國是世界上最大的茶葉生產(chǎn)國、消費國和出口國[1]，其中綠茶占比最高，尤其是高香名優(yōu)綠茶，深受中國人民和世界人民的喜愛。理條是綠茶加工生產(chǎn)中最關(guān)鍵的工序之一[2]，是綠茶做形提香的關(guān)鍵工序，理條效果的優(yōu)劣直接影響著成品茶葉的感官品質(zhì)和香味，理條溫度則是決定理條效果優(yōu)劣的關(guān)鍵性因素之一[3-4]。隨著技術(shù)的進步，綠茶的理條加工開始朝著機械化、自動化的方向逐步前進，多種類型的茶葉理條機被研發(fā)出來[5]。當前，仍有數(shù)量眾多的茶葉理條機在使用旋鈕進行調(diào)溫，通過溫度顯示器把握實際的理條溫度，溫度的控制難以精準、穩(wěn)定，嚴重影響理條的工作效率和理條效果。因此，對于自動化的茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)的研究具有極其重要的意義。

近年來，國內(nèi)外科研人員已經(jīng)成功地將自動控制技術(shù)應用到了茶葉理條機的控制系統(tǒng)中，如基于可編程邏輯控制器(Programmable Logic Controller，PLC)的比例-積分-微分(Proportion Integration Differentiation，PID)溫度控制[6]，雖然提高了茶葉理條機的自動化程度，但常規(guī)PID控制的精度較低，魯棒性較差，難以較優(yōu)地滿足理條工藝要求。隨之，一些智能算法也被應用到了理條溫度控制中，王小勇[7]等人將模糊算法引入茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)中，使理條機主副加熱部件的溫度控制精度大大提高，但其模糊算法中的知識庫的數(shù)據(jù)比較簡單，造成了溫度控制的主觀性較大。傅杰[8]等人將模糊算法與PID控制結(jié)合起來，設(shè)計了基于模糊PID的茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)，雖然模糊PID能在一定程度上解決溫度控制過程中的滯后性和非線性等問題，但數(shù)據(jù)的模糊化會導致控制的精度降低，存在一定的穩(wěn)態(tài)誤差，導致系統(tǒng)的抗干擾能力較差。

在對相關(guān)智能算法研究的基礎(chǔ)上，本文提出了將誤差反傳型多層前饋(Back Propagation，BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法運用到綠茶的理條加工中，設(shè)計了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的茶葉理條機溫度控制器，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實時整定PID的控制參數(shù)，實現(xiàn)了對理條溫度的智能化控制。對比常規(guī)PID和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制下的系統(tǒng)仿真結(jié)果，可以看出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制會使茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)的準確性、穩(wěn)定性和抗干擾能力顯著提高，此控制下的溫度控制符合綠茶理條工藝要求，效果優(yōu)秀。

1 茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)的組成

當前，我國綠茶加工行業(yè)最常使用的機械化理條設(shè)備是振動式理條機，振動式理條機又包括往復式理條機、連續(xù)式理條機和殺青理條一體機等。其中，往復式茶葉理條機的鍋槽的加熱方式為電加熱，即只需實現(xiàn)對理條機加熱部件的通斷電就可實現(xiàn)對系統(tǒng)的溫度控制，在行業(yè)內(nèi)使用的最廣泛。故本文選擇往復式理條機的溫度控制系統(tǒng)為研究對象。

往復式茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)包括軟件和硬件兩大部分，軟件部分由溫度控制器算法和運行程序等組成，硬件部分主要由系統(tǒng)上位機、溫度控制器、感溫元件、加熱部件和鍋槽等組成，硬件的組成結(jié)構(gòu)如圖1所示：

1.2 系統(tǒng)的控制原理

往復式理條機啟動后，先給系統(tǒng)上位機設(shè)定準確、恰當?shù)睦項l溫度，設(shè)定完畢后運行程序，加熱部件隨即對理條鍋槽進行加熱。當感溫元件檢測到鍋槽的溫度達到系統(tǒng)上位機的預設(shè)溫度時，電機會帶動鍋槽開始振動，此時投入待加工的茶葉，茶葉立刻在鍋槽內(nèi)相互摩擦、擠壓、揉搓，隨著茶葉的投入，鍋槽的溫度會立刻降低。當感溫元件檢測到鍋槽內(nèi)的溫度誤差信號時，溫度控制器會立刻依據(jù)其內(nèi)置的控制算法對溫度誤差信號進行運算處理，并輸出調(diào)節(jié)信號到加熱部件，實現(xiàn)對鍋槽的加熱操作。同理，當感溫元件檢測到鍋槽溫度高于預設(shè)溫度時，溫度控制器又會調(diào)節(jié)加熱部件停止加熱。以此往復，使得溫度控制系統(tǒng)的系統(tǒng)偏差逐漸趨近于零，從而保持鍋槽內(nèi)的理條溫度相對恒定。顯然，溫度控制器是茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)中的最核心部件。

在摩擦、擠壓、揉搓和持續(xù)加熱的相互作用下，茶葉內(nèi)的水分繼續(xù)散失，低沸點的芳香物質(zhì)也被蒸發(fā)除掉，茶葉的感官品質(zhì)基本上形成，香味也得到大大提升。當達到控制系統(tǒng)上位機的預設(shè)理條時間后，鍋槽隨即停止振動，加熱部件停止工作，抬升電機將鍋槽抬起排出茶葉，就完成了整個理條加工的溫度控制過程。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID溫度控制

2.1 常規(guī)PID控制

PID控制原理簡單，穩(wěn)定性好，調(diào)整方便，控制效果較好，是最典型的工業(yè)過程控制方法之一[9]。PID控制系統(tǒng)包括控制器和被控對象兩部分，其中控制器又包括偏差的比例Kp，偏差對時間的積分Ki和偏差對時間的微分Kd三個環(huán)節(jié)，控制原理如圖2所示：

PID控制器是一種線性控制器，系統(tǒng)的控制偏差e(t)為：

e(t)=r(t)-y(t)

(1)

式中，r(t)為系統(tǒng)的輸入值，y(t)為系統(tǒng)的輸出值。

PID控制器的輸出信號u(t)為：

(2)

式(2)中的Kp為比例系數(shù)，Ti為積分時間常數(shù)，Td為微分時間常數(shù)。

然而，茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)的恒溫控制具有滯后性、非線性、時變性等特征，所以常規(guī)PID控制器無法保證其溫度控制的精確性和控制系統(tǒng)穩(wěn)定性，難以達到較優(yōu)的理條效果。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由輸入層、隱藏層和輸出層組成的階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各階層間的神經(jīng)元全連接，而每層的各神經(jīng)元無連接，并按照示教的方式進行學習[10-11]。當給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供一對學習模式后，每個神經(jīng)元即獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入響應而產(chǎn)生連接權(quán)值，并從輸出層到隱藏層沿著減小期望輸出和實際誤差的方向逐層修正每個連接權(quán)值后返回輸入層。此過程往復循環(huán)進行，當全局誤差減少到可以接受的程度時停止，就完成整個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習過程。

常規(guī)PID控制的參數(shù)調(diào)整是一個無窮的非線性組合，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意的非線性表達能力，因此，可通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)性能的學習，實現(xiàn)具有最佳參數(shù)組合的PID控制。即可利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)PID控制器Kp、Ki、Kd參數(shù)的自適應整定。

本文所設(shè)計的茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和常規(guī)PID控制器兩部分組成，可通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對常規(guī)PID控制器參數(shù)的實時整定，進而調(diào)節(jié)理條機溫度控制系統(tǒng)中加熱部件的通斷電操作，從而實現(xiàn)對理條溫度的閉環(huán)控制，使鍋槽內(nèi)的理條溫度始終保持相對恒定，以達到優(yōu)秀的理條效果。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID溫度控制的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示：

對于常規(guī)PID控制器，當控制器的采樣序號為k時，根據(jù)式(1)，(2)就可得到在第k次采樣時的控制器輸出u(k)和系統(tǒng)偏差e(k)，經(jīng)離散化處理就可得到控制器在第k次采樣時的增量輸出Δu(k)，增量式PID算法公式為：

(3)

式中，Kp、Ki、Kd即為控制器的比例、積分、微分系數(shù)。

對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本文采用了3-5-3的網(wǎng)絡(luò)層級結(jié)構(gòu)，如圖4所示：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的輸入為：

式(4)中，r(k)、y(k)和e(k)分別為系統(tǒng)的在第k次采樣時的輸入、輸出和系統(tǒng)偏差。

隱藏層的輸入、輸出為：

(5)

輸出層的輸入、輸出為：

(6)

算法中采用的性能指標函數(shù)為：

(7)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按梯度下降法修正網(wǎng)絡(luò)各層的權(quán)值，并附加了使搜索快速收斂全局極小的慣性項，就得到了輸出層權(quán)值的學習公式：

(8)

同理，得到了隱藏層權(quán)值的學習公式：

(9)

如上所述，本文所設(shè)計的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的算法和控制流程即可總結(jié)為：

(2)采樣得到系統(tǒng)上位機的預設(shè)溫度r(k)和鍋槽實際溫度y(k)，計算系統(tǒng)的溫度偏差e(k)；

(3)根據(jù)式(4)～(9)，計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的輸入、輸出，得到了PID控制的三個控制參數(shù)；

(4)根據(jù)式(3)，計算PID控制器的輸出u(k)；

(6)當k=k+1，返回步驟(2)，進行PID控制參數(shù)的下一輪自適應整定，直到全局誤差滿足要求。

3 實驗仿真

為了檢驗所設(shè)計的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器在茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)中的控制性能，分別對常規(guī)PID和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制下的茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)進行了MATLAB仿真分析。

3.1 建立仿真模型

根據(jù)綠茶的理條工藝，在保證理條時間、加工量及原料品質(zhì)等工藝參數(shù)理想的條件下，使理條溫度始終維持在100 ℃左右時理條效果最佳，為了便于研究我們?nèi)?00 ℃為最佳理條溫度，并在仿真時將階躍信號設(shè)為100。

通過階躍響應法確定了茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)，通過臨界比例度法獲得了常規(guī)PID控制的最佳組合參數(shù)[12]。

系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為：

(10)

對于常規(guī)PID控制，取最佳組合參數(shù)為Kp=2.98，Ki=0.203，Kd=9.476；對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制，取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入采樣時間T、慣性系數(shù)α及學習速率η分別為0.02、0.3和0.3，網(wǎng)絡(luò)各層權(quán)值的初值在[0,1]區(qū)間上取隨機數(shù)。

在MATLAB SIMULINK模塊下建立常規(guī)PID和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制下茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)的仿真模型，為了檢驗系統(tǒng)的抗干擾能力，在系統(tǒng)運行至180 s時施加一個干擾信號，搭建的系統(tǒng)模型如圖5所示：

3.2 仿真結(jié)果分析

對系統(tǒng)分別采用常規(guī)PID控制和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制時，系統(tǒng)的階躍響應曲線如圖6所示：

對比常規(guī)PID和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制下的溫度控制系統(tǒng)仿真曲線，可以得出：

(1)常規(guī)PID控制下，系統(tǒng)的超調(diào)量σp1≈29%，調(diào)節(jié)時間ts1≈100s，穩(wěn)態(tài)誤差ess1≈0；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制下，系統(tǒng)的超調(diào)量σp2≈0%，調(diào)節(jié)時間ts2≈100s，穩(wěn)態(tài)誤差ess2≈0。

(2)常規(guī)PID控制的響應曲線在沒有達到穩(wěn)態(tài)前出現(xiàn)了明顯的振蕩現(xiàn)象，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的響應曲線較平穩(wěn)，幾乎未發(fā)生振蕩。

(3)在系統(tǒng)遇到干擾時，常規(guī)PID控制重新回到穩(wěn)態(tài)時明顯產(chǎn)生了超調(diào)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制重新回到穩(wěn)態(tài)時的曲線依然很平穩(wěn)。

對比仿真結(jié)果，顯然是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制具有更佳優(yōu)秀的控制效果。

4 結(jié)論

本文針對常規(guī)PID控制和模糊PID控制等在茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)中的缺陷和不足，設(shè)計了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的茶葉理條機溫度控制器，并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制在理條機溫度控制系統(tǒng)中的控制效果進行了研究，研究結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制在茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)中的效果改善明顯、性能優(yōu)秀，得到的具體結(jié)論如下：

(1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制在茶葉理條機的溫度控制中幾乎無超調(diào)，無振蕩，控制精度高，抗干擾能力強，動態(tài)響應特性較為優(yōu)秀，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID算法可以實現(xiàn)茶葉理條機智能控制系統(tǒng)中較為優(yōu)秀的溫度控制策略。

(2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制下的茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)控制性能優(yōu)秀，可以極大地提高綠茶的加工質(zhì)量，符合理條工藝對溫度的控制要求，保證茶葉的理條效果。

(3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制下的茶葉理條機溫度控制系統(tǒng)以常規(guī)PID控制為基礎(chǔ)，可以很好地滿足茶葉理條機控制系統(tǒng)的自動控制要求，具備應用到實際理條加工中的條件，該研究也為茶葉理條在智能控制系統(tǒng)的總體設(shè)計方面提供了一定的理論依據(jù)。