基于神經網絡PID 算法的集熱控制系統(tǒng)的研究

傅強生，董帥帥，任永鵬，黃澤楓，高曉紅

（吉林建筑大學，吉林長春，130000）

0 引言

集熱控制系統(tǒng)是一個值得深入研究的課題，但是傳統(tǒng)集熱控制系統(tǒng)消耗能源更多且工作效率低。在當前礦物資源嚴重缺乏的今天，更加高效且節(jié)能的集熱控制系統(tǒng)的研究具有急迫性和重要性。傳統(tǒng)集熱控制系統(tǒng)的被控對象都具有時變性、大滯后、多干擾、非線性、數(shù)學模型不確定等特點。因此，我們采用一種新型控制算法—神經網絡PID 算法，通過神經網絡和PID 控制算法相結合以彌補傳統(tǒng)PID 控制算法的不足之處，通過PLC 控制整個系統(tǒng)?？刂品绞絾栴}的解決，可以改善傳統(tǒng)集熱控制系統(tǒng)能耗問題的現(xiàn)狀，進一步提高工作效率，達到集熱和節(jié)能的作用。

首先，國內外學術界對神經網絡PID 控制算法的研究相對比較活躍，發(fā)表的文章也累積了一定的數(shù)量，本文主要講解神經網絡和PID 控制算法相結合，這樣在借鑒前人研究的基礎上將對傳統(tǒng)PID 控制算法依賴被控對象的數(shù)學模型的問題進行了更加深化的研究。其次，神經網絡和PID 控制算法相結合是本研究很重要的觀念，在一定程度上彌補了對該問題研究的不足，豐富了集熱控制系統(tǒng)的研究的內容。

1 研究路線

系統(tǒng)采用PID 控制器，它是一種使用傳統(tǒng)PID 算法的控制器，它在很多的工業(yè)控制領域都有著廣泛的涉及，它適用在條件復雜且在容易出現(xiàn)異常以及故障的情況下進行控制，具有很優(yōu)良的魯棒性，于是廣泛運用在工業(yè)的控制需求中。盡管傳統(tǒng)PID 從最開始到現(xiàn)在以及很長一段時間了，但經過許多學者的調整使PID 控制器在工業(yè)控制應用中一直沿用。

早在1942 年，國外就有人提出了新的PID 控制法，(ZN)參數(shù)整定法，并且在工業(yè)控制中有著廣泛的應用[1]，但是它也有明顯的缺點，并不能很好的解決PID 控制系統(tǒng)的參數(shù)調節(jié)問題。接著Cohen 和Coon 為了增強抗干擾性，提出了基于帶有時間延遲的一階模型(FOLPD)的方法[2]。但是缺點也很明顯，比如他的響應速度較慢。在此之后，Kim和Chu 等對PID 控制進行了進一步的優(yōu)化[3]。時間來到2002 年，KimDH 和Hong 等提出一種搜索算法，利用免疫算法與傳統(tǒng)的PID 控制器結合，進行控制器的自動調節(jié)[4]。它模仿于螞蟻群體工作的優(yōu)化方式，以此找到控制器調節(jié)的最佳解決方案[5]。Chiha 與Liouane 等對此進行進一步改進，對多目標函數(shù)進行最小化，最終其控制效果相較于參數(shù)整定法有了明顯改善。而隨著遺傳算法的提出發(fā)展，一些人如Kumar和Jain等想到把遺傳算法與傳統(tǒng)PID控制器結合，經過測試發(fā)現(xiàn)，這種結合的控制效果在各個方面都得到了顯著提高[6]。

只是使用PID 控制還遠遠不夠，傳統(tǒng)的PID 控制對外界的干擾應變能力差，很容易因為外界因素干擾產生偏差，PID 對于自己適應自行調整能力差，于是考慮到以上情況加入神經網絡來彌補傳統(tǒng)PID 的缺陷，神經網絡是類似生物的神經系統(tǒng)，類似于人類身體的神經系統(tǒng)，它是一個可以應對外界干擾及時做出調整的算法，它有很好的自適應性可以彌補傳統(tǒng)PID 的缺陷。

圖1 神經網絡結構

開始小組成員對項目的理論知識研究較為薄弱，所以首先我們在網上查找相關文獻，并且鞏固基礎知識例如PLC和傳感器。通過文獻查找了解國內外的研究成果和研究情況，總結了太陽能集熱控制研究的主要方法以及優(yōu)劣。定性分析搭建系統(tǒng)，根據太陽能集熱的基本控制原理，結合相關的材料、化學和物理的研究，對太陽能集熱溫度、水量、流速等影響因素進行分析，結合神經網絡和PID 控制的基礎方法搭建系統(tǒng)，并建立PLC 控制系統(tǒng)。

2 控制系統(tǒng)與神經網絡模糊控制器的設計

集熱控制整體系統(tǒng)可以分為三個部分集熱部分、換熱部分、供熱部分，如圖2 所示；太陽能集熱裝置是系統(tǒng)控制過程中的核心源泉和關鍵設備，作為生活用水供暖過程中的供暖熱源，最主要的反應就是在其中進行，也是實現(xiàn)節(jié)能環(huán)保的關鍵節(jié)。

圖2 集熱控制系統(tǒng)圖

集熱部分是由太陽能集熱裝置、光照度傳感器、水泵和閥門構成，其中最主要的太陽能集熱裝置主要是由太陽能板也叫光伏板組件組成，這是一種在太陽光照射下可以將陽光聚合并通過特殊的材料（半導體材料）的光生伏特效應從而使得太陽能、光能轉換為我們所需要的電能。太陽能集熱裝置連帶光照傳感器，光照傳感器實時檢測光照強度從而將光照強度轉換為標準電壓值，再將電壓值送到PLC 控制中心進行檢測和及時的控制；若光照強度不足以使太陽能集熱裝置產生足夠的熱量導致水溫不足以滿足用戶需要，則需要通過換熱部分進行進一步加工處理。

換熱部分是由儲水箱、循環(huán)水泵、閥門、溫度傳感器、液位傳感器和輔熱設備構成，其中輔熱設備主要用于在光照不足導致水溫沒達到期望進行二次加熱的設備，通過溫度傳感器以及液位傳感器對儲水箱實時檢測從而進行準確的控制，若水箱內水溫不夠則通過PLC 控制中心對輔熱設備進行控制加熱水箱內部使得水溫達到正常值，若液位傳感器檢測水箱內液位過低則通過補水閥補水使儲水箱內有充足的水量，再達到合適的溫度以及液位時通過循環(huán)泵和閥門將熱水輸送到供熱部分供給用戶。

供熱部分則是由換熱器、水閥、溫度傳感器、流量傳感器組成，通過換熱器以及循環(huán)泵使用戶所處環(huán)境溫度達到合適的溫度，通過溫度傳感器來測量反饋實時溫度，流量傳感器用來檢測管道內水流的流速，通過控制循環(huán)速度也可以使得溫度達到標準，這一部分雖然設計較少，并且做出的檢測和干預不能太多，因為供熱是整個系統(tǒng)最終的目的，通常處于用戶的生活環(huán)境中例如家庭等。

集熱控制系統(tǒng)把神經網絡的自學習能力等特點與模糊控制器中的模糊控制規(guī)則相結合，組成集合雙方優(yōu)點的集熱控制系統(tǒng)?？刂破鲗斎胄盘栠M行模糊化處理，然后運輸?shù)缴窠浘W絡進行學習，不斷改變隸屬度函數(shù)值和寬度，調整網絡權值大小，最終將輸出變量解模糊化，進行輸出。神經網絡會不斷重復學習，記憶模糊控制規(guī)則，達到最好的控制輸出[7]。

誤差值e、誤差變化率ec作為模糊變量兩個輸入，并且制定合適的模糊規(guī)則，模糊控制規(guī)則如圖3 所示。

圖3 模糊控制規(guī)則

根據模糊規(guī)則進行模糊推理得到控制系統(tǒng)的三個參數(shù)Kp、Ki和Kd。輸入變量和輸出變量經過模糊化處理后，都采用7個模糊子集為｛NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PL｝分別表示負大、負中、負小、零、正小、正中和正最大。模糊控制輸出如圖4 所示。

圖4 模糊控制輸出曲面觀測窗

3 系統(tǒng)搭建

整個太陽能集熱控制系統(tǒng)由集熱、換熱、供熱三個部分組成，提前準備好所需的各個部件如S7-200 PLC、模擬量輸入模塊EMAE08、模擬量輸出模塊EMAQ04、光照度傳感器、一體化溫度變送器、一體化液位變送器、開關電源、MCGS 觸摸屏、變頻器MM440、電磁閥、溫濕度傳感器RS485 等，每個部件通過導線進行連接，搭建變壓變頻器給CPU 和其余傳感器提供電源和適配的輸入，通過PLC控制中心對系統(tǒng)自動檢測控制，觸摸屏可以進行人工檢測，并且對PLC 進行人為操控。

圖5 系統(tǒng)實物圖

集熱控制系統(tǒng)使用CPU 為226 型PLC 進行控制。它可以通過運用可編程存儲器來發(fā)出指令，這些指令信息會直接傳遞至用戶層。PLC 的特點有很多，例如較好的穩(wěn)定性，較好的性能，操作也方便簡單，而且具有抗干擾接口，所以在一些領域，如電氣控制領域、通信領域等都有廣泛的應用[8]。

4 結語

集熱系統(tǒng)的研究通過神經網絡與PID 控制算法結合，敘述了神經網絡PID 控制器的設計過程。使用MCGS 組態(tài)軟件進行監(jiān)控系統(tǒng)的設計，并與S7-200 PLC 建立通信鏈接。實現(xiàn)了模糊神經網絡PID 控制算法對集熱控制系統(tǒng)的控制，驗證了模糊神經網絡PID 控制算法在實際應用中的可行性。在完成仿真后我們搭建起實物，在計算機上調試昆侖通態(tài)顯示屏，通過顯示屏進行調試控制，在計算機上也可以觀察到整體系統(tǒng)的情況和數(shù)值的變化，最終經過反復的調試和程序修改實現(xiàn)了整體系統(tǒng)對集熱控制和供熱過程的實現(xiàn)。