基于模糊控制的自动加料装置控制系统研究

曹 晖，岳 庆，陈金亮

（1.西安陕鼓动力股份有限公司，陕西西安710075；2.西安建筑科技大学工业设计系，陕西西安710055）

0 引言

加料装置正向高精度、高性能方向发展，加料系统日益走向复杂化、精确化，加料生产中的过程控制、管理和决策任务越来越繁重，因此，加料装置自动化是很多动力设备非常重要的组成部分。现有的加料装置完全是按照经验设定的曲线来进行控制，容易造成资源浪费。加料装置的物理特征很难用绝对精确的数学模型建立，因而传统闭环控制只适用于十分简单且偏差变化慢的控制系统。一般控制系统开始的不稳定性十分强烈，传统控制稳定性受到外界影响变化剧烈，影响加料装置控制系统精度。复杂的控制系统不易建立，且控制参数不好选择，跟不上时代潮流。因此，需要在加料器控制系统中加入新的控制算法改良控制的稳定性和精度[1-3]。

模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）简称模糊控制（Fuzzy Control），它是一门应用非确定语言来进行实际控制的学科，它应用模糊的语言变量、模糊的集合及模糊逻辑来实现人的模糊思考的方式，以便于对那些无法应用准确的语言变量、集合及数学模型的对象和发展过程来准确控制[4]。模糊控制具有如下特点：①使用简单，不需要用繁杂的数学计算出程序方程式；②与传统的控制方法相比，模糊控制系统依赖于行为语言规则，使人类更容易理解掌握；③开始是处理不确定的集合理论，结果则是明确的语言规则。

1 模糊控制基本原理

模糊控制系统是一种自动控制系统，它是以模糊数学、模糊语言形式以及模糊逻辑理论为基础，采用计算机控制技术构成的一种具有闭环结构的数字控制系统。在控制原理上它应用模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理的知识，模拟人的模糊思维方法，对复杂过程进行控制[5]。

模糊控制器是模糊系统的主要研究对象，一个模糊控制系统的性能好坏，主要取决于模糊控制器的结构、所采用的模糊规则、合成推理算法及模糊决策的方法等因素。模糊逻辑控制的基本结构如图1所示。

图1 模糊控制器的组成示意图

模糊控制器由以下五部分组成：

（1）模糊化。其作用就是将确定的实数输入量转换为模糊量，即模糊集合及其相应的隶属度。同样的理由，设模糊控制器的一个输出为；

（2）数据库。存放所有确定值的地方；

（3）规则库。它是基于专家和工作人员的了解，按人的理解表述结果。

（4）推理机。选择合适的规则然后推出相关信息的结果。

（5）解模糊化。通过各种解模糊的公式把开始的模糊值，即不能直接用来作为被控对象的控制量，将其转换成一个可以被执行机构所实现的精确量。

2 控制系统设备选型

2.1 I/O模块的选型

根据系统要求，选择的I/O模块如下：

（1）DI模块：X20DI4371。X20数字量输入模块，4个输入量，24 VDC，漏式，可配置的输入滤波，3线连接技术。

（2）DO 模块：X20DO6322。X20数字量输出模块，6个输出，24VDC，0.5A，源式，2线连接技术。

（3）AI模块：X20AI2622。X20模拟量输入模块，2 个输入，±10V/0-20mA/4-20mA，12-bit分辨率，可配置的输入滤波。

（4）AO 模块：X20AO4622。X20模拟量输出模块，4 路输出端，±10V/0 to 20mA，12-bit分辨率。

2.2 中央处理器（CPU）的选型

X20系统模块是三位一体，即模块分为三个部分：总线模块、电子模块、端子模块，并可带电热插拔。每个X20最多有12个接口，具有智能控制器和I/O系统。模块间的通信通过X2XLink分布式底板，其设计为用户使用提供了极大的灵活性。本地I/O和远程I/O无需昂贵的总线模块，使用者可以决定其性能和拓扑结构。系统终端使用完全集成的和直接插入连接器系统，其安装简单，无需专用工具，可实现快速安装。其模块结构尺寸为12.5mm×99mm×75mm，可见其结构非常紧凑，为应用提供了极大方便。

选择CPU模块：X20CP0292。X20 CPU，紧凑型CPU μP 25，750 KByte SRAM，3.4 MB FlashPROM，紧凑型CPU底座上集成RS232/CAN接口，1个Ethernet接口（100 Base-T）。

2.3 电源模块的选型

选择电源模块的大小和确定其位置可以依据以下原则：电源模块的大小根据所有模块的总的耗电量来确定；电源模块可以安装在I/O总线的任意地方。但通常I/O总线的最右端安装一个电源模块；电源模块不能直接与耗电量大的模块直接相连，这样电源模块会发热。

根据上述原则，选择的电源模块：X20PS9500。该电源模块为紧凑型CPU、总线型CPU、内部I/O、X2X Link供电的电源模块。

3 控制系统设计方案

3.1 控制系统概述

加料装置控制系统工作原理如图2所示。

（1）产量给定值：系统给定。

（2）反馈量：实际产量值（当前产量值），可通过对加料罐重量历史值进行处理得到。

图2 控制系统原理图

（3）偏差Δ：产量给定值与当前产量值之差。

（4）控制器：可采用PID控制，也可根据系统偏差及偏差的变化量由模糊控制算法求得控制量，以控制直流伺服电机的转速。

（5）控制对象：直流伺服电机用于控制加料罐给料器的转速，转速越大，出料越多，通过称重装置可测量加料罐的当前重量。

（6）称重数据处理模块：为软件数据处理模块，目的是根据加料罐历史重量值计算出当前的产量值。

3.2 系统的重量检测

系统的重量检测流程如图3所示。

（1）当前重量检测：每100ms读取一次重量传感器的值并记录，每1s记录10个数值，按照数字滤波算法求取为当前重量值。

图3 重量值检测流程图

（2）当前产量计算：按上述方法每1s可求出一个重量检测值，记录前30个历史数据，用30s前的重量值减去当前重量值，再除以时间间隔（30s），即可求得当前产量值。

（3）产量值设定：由上位机组态软件设定，范围为6～18kg/h，程序中使用的单位为g/s，所以需作单位变换；同时设定给定缩放因子，取值范围为0.99～1.01。最终的产量值为设定值与给定缩放因子之乘积，单位为g/s。

（4）误差限设置：在控制算法上设置了两个误差限：误差限 1（±0.01，±1%）和误差限 2（±0.01，±1%）。对于设定产量值较大的，两个误差限可设定为实际值+0.1和-0.1。

（5）最大、最小重量值检测：系统需要设定最大、最小重量值，即加料过程物料的上、下限。在操作界面中设有相应的指示灯，当重量值大于上限值或小于下限值时，相应指示灯亮。同时当下限指示灯亮时，系统进行补料控制。

（6）系统补料控制：如果系统当前重量值小于系统最小重量值超过一定时间（设为5s），系统进入补料状态。补料状态时，打开补料阀，电机工作于恒速下，50s后系统结束补料状态，自动进入正常加料过程。

3.3 系统电机转速计算

系统电机转速计算流程图如图4所示。

（1）方法：每100ms读取一次高速计数器的值，并记录，每1s记录10个数值，计算平均值作为当前电机转速值。

（2）电机初始转速设定：当产量为12kg/h时，电机初始速度设为7200（数字量输出AO模块）。设产量设定值每增加1kg时，电机初始速度增加200（数字量）；而产量设定值每减少1kg时，电机初始速度减少200（数字量）。

（3）电机速度控制量计算：由产量给定值与反馈值之差求得系统的偏差及偏差的变化量，根据控制算法求出电机的速度控制量。

图4 电机转速计算流程图

（4）补料控制过程中电机转速的计算：记录系统自动加料过程中，满足系统误差允许的最近的10个数据，取其平均值作为补料过程中电机转速值。

4 结束语

我国的加料装置，经过多年的改进有了一定基础，已经可以独立生产多种物料的加料装置，且有一定的精度和稳定性。但是同种机型与国外同类机型相比稳定性和精度仍落后，主要是由于我们国家对加料装置还停留在传统控制算法中，没有在工程中加入先进算法等多种控制算法。传统控制理论主要解决简单且陈旧模式的加料装置控制问题，对于比较复杂的加料装置控制问题，精确的数学方程就很难解决。针对上述问题，本文研究了基于模糊控制的加料装置控制系统。模糊控制无论在理论上和实用上都是一门很新颖的科学，正处于不断发展和完善的进程之中，相信在不久的将来，随着理论算法研究的进步和完善以及与实际生产的进一步结合，先进算法将在工业控制中发挥作用，展现出广阔的应用前景。

[1]王树青.工业过程控制工程[M].北京：化学工业出版社，2003.

[2]崔彩芬，刘建民，赵晋征.液态稳定剂的自动加料装置[J].河北工业科技，2004，21（5）：43-44.

[3]易传云，熊 烽，杜润生.轻质微细物料自动加料装置的设计[J].起重运输机械，2002（1）.

[4]胡志华，杨 屹，周玉军.基于模糊神经网络优化的板料冲压CAD/CAE 集成系统[J].锻压装备与制造技术，2006，41（1）：100-103.

[5]修大鹏，廉爱东，史学谦.一种模糊推理方法在冷压工艺设计中的应用[J].锻压装备与制造技术，2008，43（1）：71-74.