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      基于混合粒子群算法優(yōu)化橡膠擠出機(jī)Smith-模糊PID溫度控制系統(tǒng)

      2022-09-19 06:57:10周冬冬陳明霞趙金迪
      機(jī)床與液壓 2022年16期
      關(guān)鍵詞:控制精度擠出機(jī)溫控

      周冬冬,陳明霞,趙金迪

      (桂林理工大學(xué)機(jī)械與控制工程學(xué)院,廣西桂林 541006)

      0 前言

      橡膠具有韌性高、延展性強(qiáng)、絕緣性好等特點(diǎn),是汽車輪胎工業(yè)必不可少的原材料。橡膠擠出機(jī)是橡膠制品擠出成型過程中的核心機(jī)械設(shè)備,對其精密控制是實(shí)現(xiàn)擠出半成品達(dá)到高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的必要途徑。擠出過程受各類波動因素的影響,其中,橡膠膠料對于溫度的變化十分敏感,因此擠出機(jī)溫度的波動會直接影響半成品物理性能,溫度過低或過高,都會導(dǎo)致膠料熔融效果較差,對擠出半成品的質(zhì)量造成很大的影響。

      在實(shí)際擠出生產(chǎn)過程中,對膠料品質(zhì)起主要影響的是擠出機(jī)料筒部分的溫控。傳統(tǒng)PID料筒溫控系統(tǒng)控制精度低,無法解決料筒溫控過程中存在的大滯后問題,而Smith-模糊PID料筒溫控系統(tǒng)可以很好地解決溫控過程中的滯后問題,提高溫度控制精度。在料筒溫控過程中,PID控制器的參數(shù)有一個基準(zhǔn)值,而模糊PID算法就是在原PID的基礎(chǔ)上根據(jù)誤差對PID參數(shù)基準(zhǔn)值進(jìn)行動態(tài)微調(diào)。但在控制過程中,基準(zhǔn)值是靜態(tài)不變的,而且是通過人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)節(jié)得到的,并不是最優(yōu)參數(shù)。

      針對上述問題,本文作者在搭建料筒Smith-模糊PID溫度控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,設(shè)計一種HPSO(Hybrid Particle Swarm Optimization)算法優(yōu)化Smith-模糊PID溫度控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)智能整定Smith-模糊PID控制器參數(shù)。將智能算法與Smith-模糊PID有效結(jié)合并應(yīng)用于橡膠擠出機(jī)料筒溫度控制中,不僅解決了料筒溫控過程中存在的大滯后問題,還實(shí)現(xiàn)了自動尋優(yōu)PID參數(shù)的基準(zhǔn)值,提高Smith-模糊PID溫度控制系統(tǒng)的控制精度,實(shí)現(xiàn)對于擠出機(jī)料筒溫度的精密控制。

      1 擠出機(jī)溫度控制系統(tǒng)工藝簡介

      本文作者研究的主要是銷釘式冷喂料橡膠擠出機(jī),其溫控系統(tǒng)由循環(huán)水管路和電控加熱器件組成。料筒中膠料的溫度主要通過電控加熱器加熱循環(huán)水來控制。循環(huán)水通過加熱器加熱以后,經(jīng)加壓泵供給料筒的外壁流道及螺桿冷卻孔中,實(shí)現(xiàn)膠料溫度的增加。料筒循環(huán)水管路如圖1所示。

      圖1 料筒管路外觀

      當(dāng)水溫探測器檢測到循環(huán)水溫度高于設(shè)定值時,加冷卻水進(jìn)入循環(huán)熱水中,降低循環(huán)水的溫度。通過分析料筒溫度控制工藝,知道文中研究的料筒溫度控制系統(tǒng)的主要控制量是循環(huán)水的電加熱器功率。具體的電控系統(tǒng)實(shí)物結(jié)構(gòu)如圖2所示。

      圖2 水循環(huán)電控系統(tǒng)實(shí)物結(jié)構(gòu)

      2 Smith-模糊PID溫控系統(tǒng)搭建

      Smith-模糊PID溫控系統(tǒng)是在模糊PID控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,加入Smith預(yù)估器,所以首先要搭建模糊PID控制器。根據(jù)料筒溫度控制工藝結(jié)合模糊控制器選型規(guī)則,模糊控制器選取二維型。()為溫度設(shè)定值,()為實(shí)際檢測溫度值,兩者的偏差和偏差變化率為輸入,具體結(jié)構(gòu)如圖3所示。

      圖3 模糊PID控制原理

      模糊控制器的模糊子集的符號以及對應(yīng)的含義和數(shù)值如表1所示。

      表1 模糊規(guī)則中的符號含義

      輸入、輸出模糊論域分別設(shè)置為{-0.7、-0.4、-0.15、0、0.15、0.4、0.7}、 {-0.4、-0.2、-0.1、-0.05、0、0.05、0.1、0.2、0.4}。如圖4所示,選用三角形隸屬函數(shù)采用Mamdani推理法與重心法分別進(jìn)行去模糊化和清晰化,模糊控制規(guī)則如表2所示。

      圖4 輸入變量的隸屬度函數(shù)

      表2 ΔKp、ΔKi、ΔKd的模糊控制規(guī)則

      在模糊PID控制器搭建完成后,繼續(xù)搭建Smith預(yù)估控制器。料筒溫控傳遞函數(shù)為

      (1)

      特征方程為

      1+()()e-=0

      (2)

      根據(jù)Smith滯后補(bǔ)償原理,搭建Smith預(yù)估控制器如圖5所示。有()=()(1-e-),()=()。

      圖5 Smith預(yù)估控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

      將所搭建的Smith預(yù)估器加入到模糊PID控制器中,得到料筒溫度Smith-模糊PID控制系統(tǒng)如圖6所示。

      圖6 Smith-模糊PID控制原理

      在完成Smith-模糊PID控制系統(tǒng)搭建后,采用HPSO算法進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)智能精準(zhǔn)尋優(yōu)PID控制參數(shù)。優(yōu)化結(jié)構(gòu)如圖7所示。

      圖7 HPSO-Smith模糊PID料筒溫控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

      3 混合粒子群算法簡介

      3.1 粒子群算法描述

      粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization, PSO)是一種隨機(jī)搜索算法,在動態(tài)或者多目標(biāo)優(yōu)化環(huán)境中,更能發(fā)揮自身的優(yōu)勢。假設(shè)群體的搜索解空間為維,種群規(guī)模為,第個粒子坐標(biāo)為=[1,2,…,]、速度為=[1,2,…,],第個粒子的歷史最佳位置為=[1,2,…,],整個種群尋的最佳位置為=[,,…,g]。

      當(dāng)搜索到以上2個最佳位置時,粒子就根據(jù)式(3)(4)更新自身的速度和位置:

      (3)

      (4)

      (5)

      式中:為慣性權(quán)重;為當(dāng)前迭代次數(shù);為粒子速度,∈[-,];和為粒子加速常數(shù);和為(0,1)內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。

      每個粒子的初速度定為0,即=0,第(1≤≤)個粒子的下一次迭代的速度()由三部分組成:

      ()+··[()-()]+··[-()]

      (6)

      式中:為(0,1)內(nèi)的隨機(jī)數(shù);為上一次迭代的粒子速度;·為自身慣性因子;··[()-()]為自身最優(yōu)因子,()為第個因子自適應(yīng)度最高的位置;··[-()]為社會因子,為種群中自適應(yīng)度最高的位置。

      (7)

      式中:d為仿真間隔。

      (8)

      (9)

      3.2 混合粒子群算法設(shè)計

      本文作者在PSO算法的基礎(chǔ)上,將PSO算法中的社會因子分解為局部社會因子和全局社會因子,即得到混合粒子群(HPSO)算法,所以HPSO算法中粒子速度可表示為

      ()+··[()-()]+[··

      (10)

      (11)

      即在與第個粒子的距離不超過的所有粒子中,選擇具有最小函數(shù)值的粒子。

      3.3 混合粒子群算法優(yōu)化流程

      HPSO算法優(yōu)化Smith-模糊PID控制器參數(shù)的步驟:

      步驟1,確定參數(shù)維度、慣性系數(shù)、、、種群規(guī)模、迭代次數(shù)、局部因子作用半徑;

      步驟2,計算每個粒子的速度;

      步驟4,將上一步中的粒子依次賦值給控制器,并運(yùn)行系統(tǒng)模型;

      步驟5,輸出性能指標(biāo),判斷是否滿足控制要求,若滿足,則停止尋優(yōu);若不滿足,則繼續(xù)尋優(yōu);

      步驟6,更新粒子群信息,重復(fù)上面步驟。

      4 系統(tǒng)仿真

      文中以循環(huán)水加熱器的電功率為操作變量,通過循環(huán)水溫度來控制料筒溫度,所以料筒溫度為被控變量。通過某五復(fù)合橡膠擠出機(jī)生產(chǎn)線現(xiàn)場所提供的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),利用MATLAB辨識實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),得到料筒溫度與電加熱器功率的關(guān)系,即系統(tǒng)傳遞函數(shù):

      (12)

      4.1 干擾下Smith-模糊PID溫控系統(tǒng)響應(yīng)

      在Simulink中搭建Smith-模糊PID料筒溫度控制系統(tǒng)仿真模型,同時加入階躍與非線性擾動進(jìn)行仿真。料筒目標(biāo)溫度選取為60 ℃,階躍與非線性擾動信號的幅值均設(shè)置為5,擾動作用時間為400~480 s;非線性正弦擾動信號頻率設(shè)置為0.05 Hz,仿真結(jié)構(gòu)如圖8所示。Smith-模糊PID料筒溫控系統(tǒng)輸出響應(yīng)曲線如圖9所示。

      圖8 Smith-模糊PID料筒溫控系統(tǒng)仿真模型

      圖9 Smith-模糊PID料筒溫控系統(tǒng)輸出響應(yīng)曲線

      由圖9可知:階躍與非線性干擾作用時,Smith-模糊PID料筒溫控系統(tǒng)響應(yīng)波動幅度分別為±1.4 ℃和±1.8 ℃,在仿真進(jìn)行到480 s干擾作用結(jié)束時,系統(tǒng)基本上分別在第600 s和第550 s恢復(fù)到原穩(wěn)定狀態(tài)。結(jié)果表明:在受到干擾作用后,Smith-模糊PID控制系統(tǒng)能克服擾動并快速恢復(fù)到原穩(wěn)定狀態(tài),并且溫度控制精度在±2 ℃以內(nèi)。由于橡膠擠出工藝中料筒溫度控制性能指標(biāo)要求為±(1~1.5)℃,所以料筒溫度Smith-模糊PID控制系統(tǒng)還沒有完全達(dá)到控制精度要求,因此采用HPSO算法進(jìn)一步優(yōu)化。

      4.2 HPSO優(yōu)化Smith-模糊PID溫控系統(tǒng)

      HPSO算法參數(shù)設(shè)定:種群規(guī)模為50,最大迭代次數(shù)為20,位移仿真間隔d為03,為2,為2,為2,為10、0.1、10,=0.5,局部社會因子為04,局部因子作用半徑為0.2。進(jìn)行5次仿真實(shí)驗(yàn),得到HPSO算法優(yōu)化Smith-模糊PID控制器的響應(yīng)曲線,如圖10所示。HPSO算法優(yōu)化信息如圖11所示。PID參數(shù)隨迭代次數(shù)變化如圖12所示。

      圖10 HPSO優(yōu)化Smith-模糊PID系統(tǒng)響應(yīng)隨時間變化曲線

      圖11 HPSO優(yōu)化Smith-模糊PID系統(tǒng)信息曲線

      圖12 PID參數(shù)隨迭代次數(shù)的變化

      由圖10可以看出:隨著迭代的進(jìn)行,系統(tǒng)輸出響應(yīng)越來越好。由圖11可以看出:迭代優(yōu)化到第7次以后,調(diào)節(jié)時間穩(wěn)定,而且調(diào)節(jié)時間曲線波動較少,系統(tǒng)無超調(diào)量且保持穩(wěn)定,評價函數(shù)隨優(yōu)化過程波動小并逐漸穩(wěn)定。由圖12可以看出:隨著迭代優(yōu)化7次后,3個參數(shù)的相對值穩(wěn)定不變,最終得到HPSO優(yōu)化Smith-模糊PID控制器的3個參數(shù)、、分別為2.657 8、0.054 2和8.360 4。

      4.3 HPSO優(yōu)化前后抗干擾性對比

      為驗(yàn)證HPSO算法優(yōu)化的Smith-模糊PID系統(tǒng)具有更好的抗擾性能,在相同擾動情況下對比分析HPSO算法優(yōu)化的Smith-模糊PID控制系統(tǒng)與Smith-模糊PID控制系統(tǒng)的抗擾性能。擾動數(shù)值設(shè)置與前面相同,得到階躍擾動下、非線性擾動下系統(tǒng)抗擾性輸出曲線分別如圖13和圖14所示。

      圖13 階躍擾動下HPSO優(yōu)化Smith-模糊PID前后抗擾對比曲線

      圖14 非線性擾動下HPSO優(yōu)化Smith-模糊PID前后抗擾對比曲線

      由圖13、圖14可以看出:HPSO算法優(yōu)化后的系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)無超調(diào),而優(yōu)化前的系統(tǒng)有大約2%的動態(tài)超調(diào);在階躍干擾作用下,優(yōu)化后系統(tǒng)受干擾的波動幅度為±1.1 ℃,優(yōu)化前系統(tǒng)受干擾的波動幅度為±1.4 ℃;在非線性干擾作用下,優(yōu)化后系統(tǒng)受干擾的波動幅度為±1.2 ℃,優(yōu)化前系統(tǒng)受干擾的波動幅度為±1.6 ℃。結(jié)果表明:HPSO-Smith模糊PID控制系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)無超調(diào)、穩(wěn)態(tài)誤差為零,溫度控制精度在±(1~1.5)℃以內(nèi),并且接近±1 ℃,能夠快速地跟蹤并抑制料筒溫度的變化。

      5 結(jié)束語

      基于Smith-模糊PID控制器,在PSO算法的基礎(chǔ)上設(shè)計出HPSO算法優(yōu)化Smith-模糊PID控制系統(tǒng),用于橡膠擠出機(jī)料筒溫度控制。HPSO算法優(yōu)化后的Smith-模糊PID控制系統(tǒng)在動態(tài)響應(yīng)與抗干擾性能方面都比Smith-模糊PID控制系統(tǒng)有所提升。采用HPSO算法完成對PID參數(shù)基準(zhǔn)值的自動尋優(yōu),從而使系統(tǒng)輸出響應(yīng)具有較好的動態(tài)與穩(wěn)態(tài)性能。結(jié)果表明:在線性與非線性干擾作用下,HPSO算法優(yōu)化的Smith-模糊PID溫度控制系統(tǒng)仍具有良好的魯棒性與自適應(yīng)性,溫度控制精度在±(1~1.5)℃,并且接近±1 ℃,完全滿足橡膠擠出生產(chǎn)過程中對料筒溫度控制的指標(biāo)要求,能夠較好地實(shí)現(xiàn)橡膠擠出機(jī)料筒溫度的精準(zhǔn)控制。

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