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      炒茶機溫度模糊控制方法研究

      2021-10-25 03:36:32于志宏
      科學技術(shù)創(chuàng)新 2021年30期
      關鍵詞:時間常數(shù)溫度控制傳遞函數(shù)

      于志宏

      (衡水職業(yè)技術(shù)學院,河北 衡水 053000)

      在炒茶生產(chǎn)中,殺青、微波、炒干和烘干工藝過程都直接和溫度控制有關。其中殺青工藝是生產(chǎn)線中決定茶葉品質(zhì)最重要的工藝過程,而影響殺青工藝品質(zhì)最關鍵的因素是生產(chǎn)線中的溫度控制。炒茶機的溫度具有非線性、復雜、時滯性,難以建立精確的數(shù)學模型等特點,并且在炒茶過程中,鮮葉流量和設備運行速度等參數(shù)都會影響溫度的穩(wěn)定性。

      工業(yè)上常用的溫度控制方法有PID 控制、模糊控制等。但對于被控對象存在非線性、時滯等特點的情況,PID 控制方法會使系統(tǒng)性能明顯變差。模糊smith 控制方法適用于大時滯系統(tǒng),但在實際應用中,傳統(tǒng)的Smith 預估控制器的形成是靠精確的數(shù)學模型得到的,當實際對象與估計得到的模型有誤差時,控制系統(tǒng)穩(wěn)定性下降,抗干擾能力差,因此很難達到理想控制效果。

      針對炒茶機的溫度特性,將PID 控制器與模糊Smith 預估控制器合二為一,取長補短,使控制系統(tǒng)既具有PID 控制的優(yōu)點-精度高,又具有模糊Smith 預估控制器的優(yōu)點-適應性強,且模糊控制靈活,使系統(tǒng)控制品質(zhì)有明顯改善。

      1 PID 控制器

      PID 控制器是一種比例、積分和微分并聯(lián)控制器,PID 控制器的數(shù)學模型可以用下式表示。

      式中:e(t)是控制器輸入函數(shù),即給定量與反饋量的偏差;u(t)是控制器輸出函數(shù);Kp是比例系數(shù);TI是積分時間常數(shù);TD 是微分時間常數(shù)。

      2 模糊Smith 預估器

      傳統(tǒng)的Smith 預估器對數(shù)學模型參數(shù)的誤差的敏感性較高,對其進行性能改進,形成模糊Smith 預估器,模糊Smith 預估器的控制方法與傳統(tǒng)Smith 控制方法的最大區(qū)別是,其主要反饋環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)是一階慣性環(huán)節(jié),而非比例環(huán)節(jié)。它等同于一個低通濾波裝置,其對被控對象的輸出信號與預估器的輸出信號之間的預估偏差信號進行濾波后,再反饋到控制器,如此便在一定程度上降低了數(shù)學模型誤差對系統(tǒng)的影響,改善了系統(tǒng)穩(wěn)定性。

      3 模糊Smith 智能溫度控制方法

      將PID 控制器與模糊Smith 預估控制器的優(yōu)點相融合,形成性能較好的模糊Smith 智能溫度控制方法,輸出響應的效果更佳。模糊Smith 智能控制器結(jié)構(gòu)如圖1 所示,其中是被控對象的傳遞函數(shù)是Smith 預估器的傳遞函數(shù),PID 控制器是主調(diào)節(jié)器,Gm(S)輔調(diào)節(jié)器的傳遞函數(shù)。

      圖1 改良的模糊Smith 智能控制系統(tǒng)

      當控制系統(tǒng)的參數(shù)不穩(wěn)定時,最初設置的濾波時間常數(shù)tf對控制系統(tǒng)的動態(tài)性能略有影響,此時適當調(diào)整的值,可以使控制系統(tǒng)達到更佳的控制效果。

      3.1 模糊自適應機構(gòu)的設計

      采用模糊自適應機構(gòu)對tf進行整定,其輸入信號是預估偏差te與預估偏差變化率,te與反映了控制系統(tǒng)參數(shù)的變化,模糊自適應機構(gòu)的輸出信號是tf的調(diào)整值。

      圖2 模糊子集隸屬函數(shù)圖

      經(jīng)仿真研究,當溫度時滯常數(shù)Δτ發(fā)生較大變化時,預估偏差te與預估偏差變化率的值也變得很大,這就說明控制系統(tǒng)產(chǎn)生了較大波動,此時應提高tf的值,即,其控制規(guī)則為:

      當預估偏差te 正小,且預估偏差變化率Δte為零時,應減小tf的值,此時,其控制規(guī)則為:

      以此類推,可以得到tf的整定規(guī)則,如表1 所示。

      表1 濾波時間常數(shù)整定規(guī)則

      3.2 建立數(shù)學模型

      大多數(shù)工業(yè)過程都是高階數(shù)學模型,但實際效果卻只比低階模型略好,且為便于PID 控制,對數(shù)學模型進行降階。經(jīng)實驗表明,當控制系統(tǒng)輸入階躍信號時,系統(tǒng)具有自衡特性與非振蕩特性,可近似用比例環(huán)節(jié)、一階慣性環(huán)節(jié)與延遲環(huán)節(jié)來表示。系統(tǒng)傳遞函數(shù)可近似表示為:

      上式中,K 為比例系數(shù);T 為時間常數(shù);γ 為純滯后時間。由于溫度具有滯后、變化緩慢等固有特性,求解這三個未知參數(shù)時,工程上常采用階躍響應曲線擬合方法。根據(jù)控制系統(tǒng)輸出的溫度曲線以及各環(huán)節(jié)的特性,利用數(shù)學分析方法求得K、T、τ的值。

      3.3 模糊Smith 智能控制算法的仿真

      若Smith 預估器與模型一致,模型參數(shù)取K=0.42,T=80,τ=40,利用MATLAB 軟件仿真得到響應曲線如圖3 所示,可見其超調(diào)量σ=0%,沒有超調(diào);Ts=500s,響應速度快。若模型參數(shù)變化為K=0.5,T=50,τ=40,仿真得到響應曲線如圖4 所示,σ=0%,Ts=500s,可見仍無超調(diào),控制響應快,控制效果較好。

      圖3 參數(shù)不變的仿真響應曲線

      圖4 參數(shù)變化下的仿真響應曲線

      4 結(jié)論

      可見,在控制炒茶機溫度這種具有參數(shù)時變的純滯后系統(tǒng)時,即使模型參數(shù)發(fā)生變化,采用模糊Smith 智能控制方法也能在很大程度改善系統(tǒng)的控制品質(zhì),提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和能控性,是一種有效的控制方法。

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