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模糊控制技術在換熱器控制系統中的應用

作者: 2013年07月22日 來源: 瀏覽量:
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模糊控制技術在換熱器控制系統中的應用 梅國梁 韓厚德 (上海海事大學商船學院,上海 200135) 摘要:文章分析了換熱器的控制形式,并將模糊控制技術引入到換熱器進出口水溫的控制.根據基本模糊控制器的結構、原理,


                              模糊控制技術在換熱器控制系統中的應用

                                       梅國梁  韓厚德

                             (上海海事大學商船學院,上海 200135)

    摘要:文章分析了換熱器的控制形式,并將模糊控制技術引入到換熱器進出口水溫的控制.根據基本模糊控制器的結構、原理,設計了模糊控制器的主要環節,基于MATLAB下對模糊 控制和PID控制進行了模擬對比,結果表明,模糊控制動、靜態性能,控制規則簡便,適應性強, 能更有效快捷的控制換熱器進出口水溫.

    關鍵詞:換熱器;模糊控制; PID控制;仿真

    中圖分類號:TP273+.4 文獻標識碼:A 文章編號:1005-8354(2009)01-0022-05

    0 前言

    換熱器是一種用來進行熱量交換的工藝設備,在工業生產中應用極為廣泛.它的作用是通過熱流體來加熱冷流體,使工作介質達到生產工藝所規定的溫度要求,以利于生產過程的順利進行,同時避免生產過 程中能量的浪費,以節約能源[1,2].

    換熱系統中,生產過程需要對換熱系統的一些參 數進行控制,其中,換熱器出口介質的溫度是最為主要、最為常見的控制對象,也是關系工藝產品質量的 重要因素之一.目前,對溫度的控制大都采用傳統的 PID調節器.但是,由于換熱系統這種被控對象具有 純滯后、大慣性的特點,而且整個控制過程與環境條件及換熱系統本身等因素密切相關,是一個典型的強 耦合、參數時變的非線性系統,傳統的PID控制往往 不能滿足其靜態、動態特性的要求,因此,采用一種先進的控制方法成為換熱器研究的一個熱門話題[3].

    1 換熱器運行控制的現狀

    目前,換熱器控制中大多數仍采用傳統的PID控制,以加熱介質的流量作為調節手段,以被加熱工藝介質的出口溫度作為被控量構成控制系統,對于存在 大的負荷干擾且對于控制品質要求較高的應用場合, 多采用加入負荷干擾的前饋控制構成前饋反饋控制系統.

    在生產過程自動化控制的發展過程中, PID控制 是歷史最久、生命力最強的基本控制方法.它具有原 理和結構簡單、使用方便、適應性強、魯棒性也較強等優點.根據控制對象的不同,適當地調整PID參數,可以獲得比較滿意的控制效果.然而, PID控制算法有它的局限性和不足:在對PID參數進行整定的過程中,參數的整定是具有一定局限性的優化值,而不是全局性的最優值,無法從根本上解決動態品質和穩態 精度的矛盾.

    事實上,雖然現在許多換熱器的控制系統上也多 裝有控制柜,實現溫度的自動控制,但由于大多沿用 的是傳統的PID控制,從工程實際的運行狀況來看, 控制效果都不是十分理想.主要是因為,常規的PID 控制器對這種大慣性、時間滯后、非線性的系統的適應性差、控制精度低,不僅影響產品質量而且往往造成能源浪費,難以保證理想的控制效果.因此,尋找一 種更優的控制方法對于提高控制品質、節約能源具有重要意義.

    2 換熱器的數學描述

    在工業生產中,生產負荷常常是在一定范圍內不 斷變化的,由此決定了傳熱設備的運行工況必須不斷 調節以與生產負荷變化相適應.以逆流、單程、殼管式換熱器為例,假定換熱過程中的熱損失可忽略不計, 則有:

    1)熱平衡方程式

    當不考慮熱損失時,熱流體放出的熱量應該等于 冷流體吸收的熱量,則有:

    q =G2C2(t20-t21) =G1C1(t11-t10)

    式中,G1,G2表示冷、熱流體的重量流量,kg/h; C1,C2表示冷、熱流體在進出口溫度范圍的平均比 熱,kJ/(kg·℃); t10, t20表示冷、熱流體進入換熱器的 溫度,℃; t11, t21表示冷、熱流體出換熱器的溫度,℃;

    2)傳熱速率方程式

    熱量的傳遞方向總是由高溫物體傳向低溫物體, 兩物體之間的溫差是傳熱的推動力,溫差越大,傳熱速率亦越大.傳熱速率方程式是:

                  

    在大多數情況下,如果不是用于設備的設計,而 只是為了表示變量之間關系,那么算術平均溫差就足

                  

    分析上式可知,換熱器對象的放大系數存在嚴重飽和非線性,即在工藝介質流量大時,加熱工藝介質達到規定溫度所需的蒸汽流量必然隨之增大,則上式 計算出的放大系數K減小.對于決定換熱器動態響應的特性參數,機理分析和工程實踐都表明,換熱系統是一種大慣性、大時變、非線性的很難建立數學模型 的復雜系統.

    3 被控參量的選擇

    影響一個生產過程正常操作的因素很多,但并非對所有影響因素都要進行控制.被控參數是一個輸出參數,應為獨立變量,與輸入量之間應有單值函數關系.對于換熱器過程控制系統,人們最關心的是對換 熱器中介質即冷流體的溫度和壓力的自動控制與調 節,而在這兩項當中,溫度的自動調節又處于首位.因 為出口水溫直接影響產品質量、產量、效率及安全性, 即本系統把換熱器出口水溫作為被控參數.加熱器出口水的溫度不但與蒸汽的流量、溫度、壓力有關,而且 與冷流體的流量、入口溫度等均有關系.對于存在大 的負荷干擾且對控制品質要求較高的應用場合,則多采用加入負荷干擾的前饋控制,這也是目前蒸汽加熱 換熱器的通常控制方案,如圖1所示.

                     

    圖1所示,其被控制量為熱流體出口溫度,控制 量是蒸汽流量.如果出口水溫度比期望的溫度值低, 就要加大蒸汽流量;如果出口水溫度比期望的溫度值 要高,就要減少蒸汽流量.如果出口水溫度正好等于 期望的溫度值,蒸汽流量就可以保持不變.

    換熱器控制系統結構見圖2所示,輸出量為被控參數,傳感器把它測回到輸入端,與給定值比較,在由控制器指導執行器對被控參數進行操作.

                       

    為實現溫度的自動調節,首先要用溫度測量元件(包括感溫元件)把溫度參數測量出來,然后將測得的數值轉換成可發送的信號送到溫度調節的比較元件中去和溫度的設定值進行比較.溫度的設定值通過調節器的給定元件給出,即給定值.比較的結果,即溫度值的給定值與實測值之間的差值,即偏差值.這個偏差值在調節器中經過某些運算和放大處理后,再由調節器將處理結果送到執行機構去控制閥門的開度, 從而調節流量的變化,使得換熱器出口的溫度調整到設定值.

    4 模糊控制在換熱器控制中的運用[4,5]

    在過去20年中,模糊控制器(Fuzzy Controllers) 和模糊控制系統是智能控制一個十分活躍的應用研 究領域.自20世紀60年代模糊控制誕生以來,從2 世紀70年代中期開始,模糊控制在溫度控制中得到 了廣泛的應用.

    模糊控制是以Fuzzy集合論、Fuzzy語言變量及 Fuzzy邏輯推理為基礎的一種計算機自動控制,即通 過模糊邏輯和近似推理方法,把人的經驗形式化、模 型化,變成計算機可以接受的控制模型,讓計算機代 替人來進行有效的實時控制.為實現模糊控制,語言變量的概念可作為描述手動控制策略的基礎,并在此 基礎上發展為一種新型的控制器—模糊控制器.從線 性和非線性控制的角度分類,模糊控制是一種非線性控制,同時,它模仿和升華了人的控制經驗與策略,所以,從控制器的智能性看,也屬于智能控制的范疇,是一種十分適合于工業生產過程和大系統控制的方法,對象越模糊,這種控制方法就越能反映出比其它控制方法的優越性,它已經成為目前智能控制的一種重要和有效的形式.

    4.1 模糊控制的原理

    模糊控制屬于計算機數字控制的一種形式,因此,模糊控制系統的組成類似于一般的數字控制系統,其系統框圖如3所示.

                    

    由圖3可知,模糊控制系統分為5個組成部分: 1 模糊控制器;2輸入輸出接口; 3執行機構; 4被控對象;5傳感器.其中模糊控制的核心部分為模糊控制 器,如圖4所示.

                      

    模糊控制器反映人們在控制被控過程時,不斷將 觀測到的過程輸出量(確切量)轉化為Fuzzy量,經過大腦的思維和邏輯推理取得Fuzzy判決后,再將其轉 化為確切量以實現手動控制的整個過程.模糊控制器可劃分為模糊輸入接口,模糊推理判決機構和模糊輸 出接口三大部分.模糊輸入接口的功能是實現精確量 的模糊化,即將偏差和偏差變化率的精確值轉化為模 糊量,以便進行模糊推理和決策.模糊推理決策機構 的主要功能是模仿人的思維特征,根據總結人工控制 策略取得的語言控制規則進行模糊推理,并決策出模 糊輸出控制量.模糊輸出接口的主要功能是對經模糊 推理決策后得到的模糊控制量進行模糊判決,把輸出 模糊量轉化為精確的控制量施于被控對象.

    4.2 模糊控制器設計

    由于模糊控制器的控制規則是根據操作人員的 控制經驗取得的,模糊控制器的作用就是模仿人工控 制,而用人工控制某一生產過程時,一般操作人員只 能觀察到被控對象的輸出變量的變化率,或者觀察到 輸出變量和輸出變量的總和這兩個狀態,再憑借經 驗,就可以對其生產過程進行控制.固此在常規模糊 控制器中,多數是選取偏差值以及偏差變化率或偏差 的積分作為它的輸入變量,而把控制量作為模糊控制 器的輸出變量.這樣就確定了常規模糊控制器的基本 結構,如圖5所示.圖中,Ke、Kec為量化因子,KU為比 例因子;e為誤差, ec為誤差變化率,u為控制量的語言變量.模糊控制器的應用領域雖然十分廣泛,但實 際在過程控制的應用方面差不多都是采用這種常規 的二維模糊控制結構.

                                  

    4.3 模糊化過程

    把精確量(數字量)轉化為模糊量的過程稱為模糊化、或稱為模糊量化.把模糊控制器的輸入變量 (在本文中為溫度)的偏差e、偏差變化率ec的實際數 值的變化范圍稱為這些變量的基本論域,顯然基本論 域內的量為精確量.設誤差的基本論域為[-Xe Xe],誤差變化的基本論域為[-Xc, Xc],被控對象實 際所要求的控制量的變化范圍,稱為模糊控制器輸出變量(控制量)的基本論域,設為[-Yu, Yu].控制量 的基本論域內的量也是精確量.

    設誤差變量所取的模糊子集的論域為: {-n,- n+1,…,0,…, n-1, n};

    誤差變量變化率所取的模糊子集的論域為: {- m,-m+1,…,0,…, m-1, m};

    控制量所取的模糊子集的論域為: {-L,-L+ 1,…,0,…, L-1, L};

一般選誤差論域n≥6,誤差變化論域m≥6,控 制量論域L≥7.這是因為在實際控制過程中,經常把 一個物理量劃分成“負大”、“負中”、“負小”、“零”、 “正小”、“正中”、“正大”這七級,分別用英文字母音 NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB表示(即輸入語言變量 E, EC和輸出語言變量U的模糊子集為{NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}),這樣能滿足模糊集論域中所 含的元素個數為模糊語言詞集總數的兩倍以上,從而 確保諸模糊集能較好地覆蓋論域,避免出現失控現象.

     4.4 模糊化方法

     將精確量轉化為模糊量的過程稱為模糊化.每一個語言變量的語言值都對應一個模糊集,要確定這些模糊子集的隸屬度函數,才可進行模糊化這一步.模糊化就是把輸入的數據根據輸入變量模糊子集的隸屬度函數,找出相應的隸屬度的過程.本文是將精確量離散化,如把在[-6, +6]之間變化的連續量分為 七個檔次,每個檔次對應一個模糊集,這樣處理使模 糊化過程簡單.如下表1所示,在[-6, +6]區間的 離散化了的精確量與表示模糊語言的模糊量建立了 關系,這樣就可以將[-6, +6]之間的任意的精確量用模糊量Y來表示,如表1.



    4.5 模糊控制器的控制規則[6]

    模糊控制器的控制規則是基于手動控制策略,而 手動控制策略又是人們通過學習、試驗以及長期經驗 積累而逐漸形成的,存儲在操作者頭腦中的一種技術 知識集合.手動控制作用同自動控制系統中的控制器 的作用基本相同,所不同的是手動控制決策是基于操 作系統經驗和技術知識,而控制器的控制決策是基于 某種控制算法的數值運算.利用模糊集合理論和語言 變量的概念,可以把利用語言歸納的手動控制策略上 升為數值運算,于是可以利用計算機完成這個任務以 代替手動控制,從而實現模糊自動控制.模糊控制是 一種智能控制,控制規則是對人類行為和決策分析過 程最自然的描述方式,基于手動控制策略的模糊控制 規則可以用條件語句“IF……THEN……”的形式加以 描述,它建立了前件中的狀態變量和后件中的控制變 量之間的聯系.

    設溫度的誤差為E,溫度誤差的變化為EC,熱水 流量的變化為U,假定選取E及EC的語言變量的詞 集均為: {NB, NM, NS, NO, PO, PS, PM, PB }選取 U的語言變量詞集為: {NB, NM, NS, O, PS, PM, PB }分別表示負大、負中、負小、零、正小、正中和正 大.現將操作者在操作過程中遇到的各種可能出現的 情況和相應控制策略繪制成表2.

                    

    首先考慮誤差為負的情況,當誤差為負大的時候,若當誤差變化為負,這時誤差有增大的趨勢,為盡快消除己有的負大誤差并抑制誤差變大,所以控制量的變化取正大.當誤差為負而誤差變化為正時,系統 本身己有減少誤差的趨勢,所以為盡快消除誤差且又 不超調,應取較小的控制量.若誤差變化為正大或正中時,控制量不宜增大,否則造成超調會產生正誤差, 因此這時控制量變化取為0等級.當誤差為負小時, 系統接近穩態,若誤差變化為負,選取控制量變化為 正中以抑制誤差往負方向變化;若誤差變化為正,系 統本身有趨勢消除負小的誤差,選取控制量變化為正小即可.

    上述選取控制量變化的原則是:當誤差大或較大時,選擇控制量以盡快消除誤差為主,而當誤差小或 較小時,選擇控制量要注意防止超調,以系統的穩定性為主要出發點.

    4.6 仿真比較

    本文在基于MATLAB下對兩種控制系統進行了仿真比較,控制過程的輸出曲線如圖6所示.

    從上面的仿真結果可以看出, PID控制響應速度快、超調量大、震蕩周期多、穩定時間長,而且當被控對象參數發生大的變化時,控制品質明顯變差,抗干擾能力和魯棒性均較差.模糊控制無超調、調節時間短、響應速度快、穩態性能好、無穩態誤差.當被控對象參數和模型結構發生大的變化時,從其超調量、響應速度、穩定性、控制精度等方面來看,控制品質明顯優于PID控制,具有較強的抗干擾能力和很好的魯棒性,有很好的控制效果.

                      

    5 結論

    將模糊控制用于換熱器的出口水溫控制,經計算機仿真試驗表明:模糊控制系統在抑制超調、加速響應、消除穩態誤差、減少震蕩周期等方面都得到了提 高,使系統的穩定性、抗干擾性、魯棒性能均優于常規 PID控制,能很好地滿足系統控制性能的要求.而且, 這種控制器具有結構簡單、待整定參數少、控制規則 簡便、易實現、調試方便、適應性強等特點,在換熱器 出口溫度控制中是一種很好的控制方法.

    參考文獻:

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