基于模糊自适应PID的回转炉温度控制系统

郭利进 井海明 宋英利 何西硕

(天津工业大学电气工程与自动化学院，天津 300387)

基于模糊自适应PID的回转炉温度控制系统

郭利进 井海明 宋英利 何西硕

(天津工业大学电气工程与自动化学院，天津 300387)

针对回转炉温度控制的滞后性、强耦合性等特点，设计基于模糊自适应PID控制算法的回转炉温度控制系统。给出系统的结构、工作原理、网络结构与控制器设计方法。Matlab仿真实验结果证明：与传统PID控制相比，基于模糊自适应PID的回转炉温度控制系统具有更好的动态调节性能，满足控制需求。

温度控制系统 回转炉 模糊自适应PID Matlab S7-300 PLC

回转炉是实验室或工厂生产催化剂普遍应用的焙烧设备[1,2]，其温度控制的滞后性和强耦合性、控制器的反应动作与被控对象的状态变化存在时差，被控变量不能及时反映系统受到的扰动，导致产生超调，系统控制稳定性变差，调节时间变长，甚至出现振荡和发散现象[3,4]。传统的PID控制器凭借结构设计简单、自动调节快和鲁棒性好的优点，广泛应用于工业催化剂生产中。然而，随着大滞后、无法预知精确模型、具有强非线性的被控对象的增多，科技水平的提升，催化剂生产控制精度要求的提高和干扰因素的增多，导致单一的传统PID控制器已经不能满足生产要求。为提高PID控制器的适应性，研究人员开始采用智能算法不断地对它进行改进和优化。韩沛等在PID控制器的基础上提出了自适应控制技术，改善了对被控对象模型的自动辨识、PID参数的自整定和有干扰时的快速调整[5]。针对回转炉温度控制系统模型结构的特点和控制要求[6]，笔者提出将模糊自适应PID控制算法应用于回转炉炉膛温度控制系统中，完成对原料焙烧过程的控制，保证系统控制精度、生产过程的安全性及生产质量等。

1 回转炉温度控制系统

1.1 系统结构与工艺分析

回转炉温度控制系统(图1)主要包括给料机、卸料机、引风机、鼓风机、传送机、焙烧厢、相应的调节阀、温度压力变送器、现场仪表及冷却回收装置等。

回转炉温度控制系统的滞后性普遍存在，其过程响应曲线如图2所示。其中τ为纯滞后时间，T为惯性时间常数。用τ/T判定纯滞后程度[7]，当τ/T>0.3时，认定该工艺过程是大滞后系统。随着τ/T的增加，系统的相位滞后也不断增加，此时系统会出现超调现象，进而引起稳定性降低，甚至危及设备和人身安全，造成生产事故。

图2 回转炉温度控制系统的过程响应曲线

1.2回转炉焙烧原理

回转炉采用多段式加热方式增强热传导和热辐射的作用[8]，并以天燃气为燃烧能源，对粉末状催化剂和原料进行焙烧。通过程控器控制点火系统，采用二级点火方案，先建立小火，当火焰探测器检测到火焰后，给控制器一个反馈信号，通过调节天然气和空气的通入量来建立大火。当设定温度改变时，控制系统自动调节伺服电机从而调节天然气和助燃气的阀门开度，控制回转炉炉内温度达到设定值。鼓风机不断地提供助燃气并在开机和停机阶段进行吹扫，以吹走炉膛内的混合气体，清除安全隐患。通过引风机抽出燃烧后的烟气，防止炉膛内压力过高而产生的安全隐患。此外，冷却系统能有效平衡炉膛内的焙烧温度，避免温度过高带来的安全隐患。

2 系统的网络结构

回转炉温度控制系统的网络结构示意图如图3所示。系统以S7-300 PLC为控制器，配备冗余电源模块和CPU，保证系统的安全运行。上位机WinCC通过TCP/IP通信协议和工业交换机[9]与控制器通信。WinCC负责全程生产过程监视、远程控制设备、数据处理、炉膛温度实时显示、报警记录及制作报表等功能。系统通过Modbus通信模块实现控制器与DCS的通信和远程分布式控制。

图3 回转炉温度控制系统的网络结构示意图

3 模糊自适应PID控制器

3.1模糊自适应PID控制原理

模糊控制是以模糊集合理论、模糊逻辑推理和模糊语言变量为基础的计算机数字控制[10,11]。利用模糊集合理论将专家知识或操作人员经验形成模糊控制规则，不需要建立被控对象的精确数学模型，设计简单，适用于动态性能不易掌握的复杂控制系统。采用负反馈结构，将误差和误差微分作为模糊推理的输入，利用由IF-THEN规则组成的知识库语言设计和修正控制算法[12]。将模糊控制与PID反馈控制结合，构成模糊自适应PID控制，其结构原理如图4所示。

图4 模糊自适应PID控制结构原理

其中，给定值为系统设定值；e、ec分别为系统误差和误差微分，都为精确值；E、EC分别为系统误差和误差微分的模糊化语言变量；u为模糊控制器输出的PID参数。

3.2模糊自适应PID控制器的设计

模糊自适应PID控制器的设计过程为：设定值与反馈值的误差e和误差微分ec作为输入语言变量[13]，比例系数增量ΔKp、积分时间增量ΔTi和微分时间增量ΔTd作为输出语言变量；将输入输出变量模糊化，输入变量e、ec和输出变量ΔKp、ΔTi、ΔTd的模糊集合都取7个模糊状态，分别为负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(ZE)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)。e、ec、ΔKp、ΔTi和ΔTd的论域都划分为13级，为{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}；输入变量选择高斯型隶属度函数，输出变量选择三角形隶属度函数[11]。根据现场对回转炉温度控制系统的实际操作经验，确定ΔKp、ΔTi、ΔTd的模糊控制规则见表1～3。图5为模糊自适应PID控制器的设计流程。

表1 ΔKp模糊控制规则

表2 ΔTi模糊控制规则

表3 ΔTd模糊控制规则

图5 模糊自适应PID控制器的设计流程

4 Matlab仿真与结果分析

Matlab提供了非常方便的模糊推理系统设计、调试的图形用户界面，它包含的Simulink工具提供了方便的控制系统仿真调试平台[14,15]。仿真时间设为5 000s，在3 000s时加入扰动，回转炉焙烧温度设为1 000℃，计算选择固定步长为1的ode5算法。

图6 传统PID控制算法的回转炉温度控制仿真结果

图7 模糊自适应PID控制算法的回转炉温度控制仿真结果

不同控制算法下的系统动态性能指标见表4。模糊自适应PID控制算法比传统PID控制算法在调节时间和超调量方面均有着绝对优势。

表4 动态性能指标

5 结束语

笔者将模糊自适应PID控制算法应用于回转炉温度控制系统中，与传统PID控制算法下的系统性能相比，改善了回转炉温度控制的滞后性，使系统具有更好的动态性能和调节性能，保证了系统的可操作性、可靠性和先进性，具有调节速度快、无超调及抗干扰性强等特点。

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RotaryFurnaceControlSystemBasedonFuzzyAdaptivePID

GUO Li-jin, JING Hai-ming, SONG Ying-li,HE Xi-shuo

(CollegeofElectricalEngineeringandAutomation,TianjinPolytechnicUniversity,Tianjin300387,China)

Considering hysteresis and strong coupling in the rotary furnace temperature control, the fuzzy adaptive PID control algorithm-based rotary furnace control system was designed and the system’s structure, working principle, network structure and controller design method were presented. Matlab simulation results show that, compared to the conventional PID control, this control system has better dynamic regulation performance and can satisfy the control requirements.

temperature control system, rotary furnace, fuzzy adaptive PID, Matlab, S7-300PLC

TH862

A

1000-3932(2016)11-1125-05

2016-05-11

天津市应用基础与前沿技术项目(15JCYBJC47800)