基于模糊免疫PID的中频感应加热炉温度控制系统

2018-07-03 07:13洋,
实验技术与管理 2018年6期
关键词:炉温温度控制鲁棒性

汪 洋, 王 琪

(南昌航空大学 信息工程学院, 江西 南昌 330063)

中频炉利用电磁感应现象,使通常的三相交流电频率提高到中频,对金属加热,在金属淬火、熔炼等热处理方面应用十分广泛[1-2]。与其他铸造设备相比较, 中频炉具有能量利用率高、升温速度快,材料范围广、保护环境以及便于控制等优点。中科院长春光学与机械电子所、湘潭机电厂等研制出一系列感应加热炉相关产品,并得到广泛的使用[2]。然而,在感应加热电源用于热处理系统的双联熔炼工艺的设计和制造,国产水平仍然远远落后于美国、德国等发达国家[3]。研制更加节能、更加可靠、更加稳定的中频炉是金属熔炼领域的关键核心任务。

炉温控制是中频炉加热的重要环节之一。送料速度、环境温度、加热材料比热以及电压等因素均会对炉温产生影响[4]。中频炉以纯滞后、大惯性、传递函数的参数随时间变化,以及复杂非线性为主要特点[5-6]。虽然目前已经有一些中频炉数学模型,但由于这些模型的非线性和时变性,传统的PID控制无法满足精确的炉温控制要求。模糊免疫PID适合处理难以用规则或过程描述的系统,尤其是对于非线性、大惯性时滞系统,具有很强的自适应性[7-10]。因此,模糊免疫PID适用于对中频炉进行炉温控制,且能够保证控制过程的稳定性和鲁棒性[11-13]。本文采用STC12系列单片机作为主控芯片,并使用SSR-220D03单相交流固态继电器作为中频炉炉温控制硬件部分。设计一种基于模糊免疫的PID算法作为软件核心部分。经验证,本文提出的系统响应速度快、稳态误差小,而且具有强的抗干扰能力和鲁棒性。

1 系统硬件

基于模糊免疫PID算法的中频炉炉温的温控仪总体框图见图1,温度控制仪(温控仪)由控制核心STC12C5A60S2单片机及其外围电路构成,主要包括中频炉温度测量及控制系统。

图1 温控仪总体框图

人机交互系统包括单片机、显示、键盘、打印和报警电路。其功能是检测温控仪出现的故障,将温控仪运行情况反馈给操作人员和给操作人员一个调试平台。其中显示和键盘采用可编程序的键盘、显示接口器件8279,节省CPU的I/O口并提高CPU的工作效率。显示部分由16个8段共阴极LED数码管构成。键盘为4×4的矩阵,具备0—9数字、检查、输入、启动等功能。可以使用键盘输入温度控制曲线,如炉温大小和温度保持时间。同样能通过键盘输入不同的命令、调试和检测A/D、D/A芯片以及继电器,并且还可以控制打印机,根据实时温度监测,打印出温度变化情况表。如有异常故障发生,蜂鸣器会自动发出报警信号。

2 温度自动控制算法设计

2.1 温控系统的数学模型

中频炉温度控制系统框图见图2。文献[5]推导了中频炉各个环节,包括电压与电源输出功率、电源输出功率与线圈磁感应强度、感应加热等环节的传递函数。最终得到开环电压-温度传递函数为

(1)

图2 温度控制系统框图

2.2 模糊免疫PID控制器设计

常规增量式PID控制器为

(2)

其中,kP、kI、kD分别为比例、微分、积分系数。

P控制器的控制算法为

u(k)=kPe(k)

(3)

模糊免疫PID控制器是一种非线性控制器,它的反馈原理与生物体免疫作用相似[14]。假设一个生物体受到抗原的入侵,抗原数量为e(k)。淋巴T细胞中TH细胞对B细胞的刺激为TH(k),TS对B细胞的抑制作用为TS(k)。那么T细胞在B细胞上面总共产生的影响为

S(k)=TH(k)-TS(k)

(4)

其中:

TH(k)=k1e(k)

TS(k)=k2f(Δs(k))e(k)

若以抗原的数量e(k)作为误差,S(k)作为控制输入u(k),那么:

(5)

其中,kp1=K(1-ηf(u(k),Δu(k))),K为控制反应速度,η为控制稳定效果,f(·)为一选定的非线性函数。

f(·)采用模糊控制器产生,输入变量分为“正”(P)、“负”(N)2个模糊集;输出变量为“正”(P)、“负”(N)、“零”(Z)3个模糊集。模糊控制器采用如下4条规则:

(1)IfuisPandΔuisP, thenf(u,Δu) isN

(2) IfuisPandΔuisN, thenf(u,Δu) isZ

(3) IfuisNandΔuisP, thenf(u,Δu) isZ

(4) IfuisNandΔuisN, thenf(u,Δu) isP

得到最终的控制器方程为

(6)

3 结果验证

本文设计了2个仿真实验。第一个实验用来测试系统的启动特性和稳态特性,第二个实验用来测试系统的鲁棒性和抗干扰能力。实验使用软件Matlab 7.10.0(R2010a)进行仿真。为了模拟真实的中频炉工作场景,系统传递函数中参数T=1.2×(1-e-0.1k),T随时刻k缓慢变化(慢时变参数)。迟滞参数τ=1。常规的PID控制则作为对比实验,Kp、KI、KD系数分别为0.3、0.5、0.1。

如图3所示,实验1设定的温度(理想温度)为恒温,大小为1(相对值),总的控温时间为500 s。前100 s是温度快速上升的升温过程。因此系统启动时,模糊免疫PID方法可以更快地加热至理想温度,有很好的启动特性。此时这几种方法超调量都几乎为0。100 s之后,模糊免疫PID方法控温曲线基本与理想温度一致,具有较好的稳态特性。

图3 理想温度为恒定时温度控制曲线

实验2设定的理想温度最初为2.5,经过250 s后变为1.5,然后稳定在1.5。实验结果如图4所示。250 s时,理想温度发生突变。从图中可以看出,相较于常规PID控制算法和BP神经网络方法,模糊免疫PID方法此时能让炉温更快地收敛至理想温度,且超调量小。所以,模糊免疫PID方法应对突变及干扰有较强的鲁棒性和抗干扰能力。

图4 理想温度突变时温度控制曲线

4 结语

本文提出的中频率温度控制系统,硬件采用STC12系列单片机及PT100桥式电路,该系统运算速度快、温度测量信号精确可靠。采用基于模糊免疫的PID控制算法,对PID参数实现自适应调节。实验结果表明,该系统相比于常规PID,具有精度高、动态性快以及鲁棒性良好等特点。

[1] 哈尔滨工业大学本书编写小组. 感应热处理[M].哈尔滨:黑龙江人民出版社, 1975.

[2] 沈庆通. 感应热处理技术的发展[J]. 金属热处理, 1988, 27(6):39-42.

[3] 张雪莉. BP神经网络在中频感应加热电源的应用研究[D]. 湘潭:湘潭大学, 2012.

[4] 刘自理. 中频感应加热炉温度控制技术研究[D]. 西安:西安石油大学, 2013.

[5] 梁绒香. 中频炉炉温模糊控制系统[J]. 新技术新工艺, 2005(12):13-14.

[6] 李雪梅. 基于模糊控制的电炉温度器的研究与实现[D].济南:山东大学, 2006.

[7] 周颖, 王润泽, 宋丹丹,等. 基于模糊免疫PID-Smith自适应控制算法的研究[J]. 河北工业大学学报, 2011, 40(1):13-16.

[8] 周自斌. 基于模糊免疫PID算法的温度控制系统研究[J]. 阜阳师范学院学报(自科版), 2014, 31(1):34-37.

[9] 彭道刚, 杨平, 王志萍,等. 模糊免疫PID控制在主汽温控制系统中的应用[J]. 计算机测量与控制, 2005, 13(3):250-251.

[10] Wang J, Zhang C, Jing Y. Fuzzy immune self-tuning PID control of HVAC system[C]// IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. IEEE, 2009:678-683.

[11] 王学伦, 程志, 付磊,等. 伺服控制系统中模糊免疫PID控制器设计[J]. 微特电机, 2011, 39(4):58-61.

[12] 江中央, 蔡自兴, 龚涛. 一种改进的模糊免疫反馈PID控制器[J]. 控制工程, 2008, 15(5):485-488.

[13] Ren X Y, Feng-Shan D U, Huang H G, et al. Application of Improved Fuzzy Immune PID Controller to Bending Control System[J].钢铁研究学报(英文版), 2011, 18(3):28-33.

[14] 刘金琨. 先进PID控制及其MATLAB仿真[M]. 电子工业出版社, 2003.

猜你喜欢
炉温温度控制鲁棒性
船舶主机温度控制方法优化
荒漠绿洲区潜在生态网络增边优化鲁棒性分析
基于确定性指标的弦支结构鲁棒性评价
莱钢2#1880m3高炉开炉炉温平衡实践
炉温决策中收敛因子的算法
炉温均匀性校验在铸锻企业的应用
基于信捷PLC 电热锅炉温控系统的设计
锻造温度控制
基于非支配解集的多模式装备项目群调度鲁棒性优化
基于模糊控制的PLC在温度控制中的应用