基于模糊PID的豆粉喷雾干燥塔监控系统设计

侯 强 徐 颖 田思庆

(1.佳木斯大学机械工程学院，黑龙江 佳木斯 154007；2.佳木斯大学信息电子技术学院，黑龙江 佳木斯 154007)

豆粉具有去除过剩胆固醇、防止血管硬化等作用。在其加工工艺中若喷雾干燥含水量控制精度不高，容易出现挂壁、分层等现象，影响豆粉冲调品质。目前中国很多公司的喷雾干燥控制技术与设备相对落后，很少有比较完善的上位机系统对下位机实时控制，且下位机控制器兼容性、抗震动冲击等性能较差；同时没有先进的控制算法实施控制，物料干燥品质不佳。

在喷雾干燥工艺中，传统的系统一般采用单回路PID控制。苏和等[1]利用数字PID算法对喷雾干燥系统进行控制，但是缺乏对控制对象特性变化的适应能力。针对PID算法的控制缺陷，颜文旭等[2]提出了基于模糊逻辑控制的喷雾干燥控制方法，有效地解决了滞后带来的控制振荡现象；任小洪等[3]采用西门子PLC中自校正模糊控制模块建立了一套喷雾干燥塔计算机控制系统。但是喷雾干燥是一个多参数温度控制过程，上述模糊控制方法使用简单的单回路控制，不同回路间的参数相互独立，针对干扰和非线性特性无法满足控制要求。

为确保豆粉喷雾干燥系统能够实现远程控制且拥有良好的动静态性能，研究拟根据模糊规则和串级控制方案对PID参数进行调节，并利用西门子S7-300 PLC对喷雾干燥设备进行控制，通过上位机对喷雾过程的参数进行实时监测，以期克服传统单回路模糊PID控制方法的不足。

1 豆粉喷雾干燥塔控制系统总体设计

1.1 干燥工艺流程

喷雾干燥工艺流程示意图如图1所示。喷雾干燥作为豆粉生产工艺重要的一个环节，按照工艺流程，该系统由热风区、干燥区、料浆供应区、细粉回收区和二次干燥及冷却区等几个主要部分组成[4]。在豆粉喷雾干燥塔工艺流程中，研磨好的液态豆粉料浆首先进入料浆暂存罐，在高压泵的作用下经压力喷枪雾化后喷入干燥塔；新鲜空气进入空气过滤器除杂，在进风机的作用下通过空气加热器进行加热；加热后的空气与同时进入塔内的雾化料浆进行充分的热质交换，在短短数秒内干燥成粉末状态的颗粒豆粉，干燥后的颗粒落入塔底的锥形部分，在振荡器的作用下将料浆送入流化床进行二次干燥及冷却；残余的粉末随经过热质交换的热风经塔内上排风口通过旋风分离器分离，并进入塔内进行二次复聚，热风则在排风机的作用下排出[5-7]。

1.调节阀 2.温度传感器 3.空气加热器 4.空气过滤器 5.进风机 6.旋风分离器 7.排风机 8.流化床 9.压力喷枪 10.喷雾干燥塔 11.高压泵 12.热风区 13.干燥区 14.料将供应区 15.细粉回收区 16.二次干燥及冷却区

图1 喷雾干燥工艺流程示意图

Figure 1 Schematic diagram of spray drying process

1.2 控制系统分析

为使系统能够快速响应输入变化，减小超调量，提高系统的控制精度，设计了基于模糊PID控制的串级控制系统如图2所示。塔内排风温度为主被控制量，进风温度为副被控制量，主控制器采用模糊PID控制器，副控制器采用PI控制器；通过温度传感器不断检测进风口和排风口温度，检测值与温度设定值比较后将偏差值反馈给主、副控制器，通过调节蒸汽调节阀的开度，增加或减少蒸汽量以保证出风口温度值[8]。

2 豆粉喷雾干燥塔控制系统硬件设计

由于豆粉喷雾干燥工艺较为复杂、参数较多，计算机控制系统采取集散式控制方式，利用PLC作为控制中心，采用工业以太网和PROFIBUS-DO网络进行通信，实现豆粉干燥生产的分散控制和集中化管理。豆粉喷雾干燥塔控制系统硬件设备分为3层，其硬件结构如图3所示。第一层为现场执行层，主要包括温度、压力传感器及电机、阀门执行器等现场I/O设备，用来完成各工艺流程区的检测和控制任务；第二层为西门子S7-300系列PLC构建的控制层，该层可按照设计好的控制策略对豆粉喷雾干燥各生产过程进行实时控制；第三层为远程监控与管理层，利用工业控制计算机构建工程师站和操作员站，远程用户可实时监测整个工艺流程参数和各硬件设备的工作状态，确保豆粉喷雾干燥工艺平稳有序进行[9-10]。

图2 串级模糊PID控制原理图

根据豆粉喷雾干燥工艺特点及其控制要求，选用西门子S7-300系列可编程控制器CPU 315-2 PN/DP、PS 307电源模块、以太网CP 343-1IT通信模块以及I/O模块等构成沉余式下位机控制站。在I/O模块中，选用型号为SM331的模拟量输入模块，拥有8×14 bits的AI点数，用来接收豆粉喷雾干燥系统的温度、压力和频率等现场模拟输入信号值，然后将其转换成为CPU处理的数字信号；选用型号为SM322的模拟量输出模块，拥有8×14 bits 的AO点数，将控制器数字信号转换为呈比例的电压和电流值，用来控制系统变频器、电动调节阀、电机等执行机构；选用型号为SM321的数字量输入模块，DI点数为32，用来接收从选择开关、阀门开关和启动开关等传输的数字量输入信号；选用型号为SM322的数字量输出模块，DI点数为32，用来控制系统行程开关、接触器和电磁阀等数字量输出设备[11-12]。

图3 喷雾干燥塔控制系统硬件结构图

PLC选用PROFIBUS-DO总线与现场设备进行通信，各控制子站通过工业以太网与中央控制室的上位机完成数据通信工作。

3 基于模糊PID控制系统设计与仿真

3.1 模糊PID控制器设计

串级控制系统中，主控制器采用的是模糊PID控制器。模糊PID控制器采用二维输入和三维输出，控制器的输入为豆粉喷雾干燥塔出口温度给定值与实际测量值的误差e及其变化率ec，输出为PID 3个参数KP、Ki、Kd。其模糊子集定义为[NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB]，分别表示负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。根据专家[13]经验，该控制系统误差e的论域取值为[-0.52，0.52]，误差变化率ec的论域取值为[-0.45，0.45]，KP的论域取值为[-0.6，0.6]，Ki的论域取值为[-0.3，0.3]，Kd的论域取值为[-3,3]。

根据相关领域内专家学者[14-15]的研究分析，对KP、Ki、Kd3个参数建立模糊控制规则，模糊PID控制器输入输出隶属函数均选取三角形函数，模糊推理方法选择Mamdana min-max法，模糊判决选择重心法，则KP、Ki、Kd在论域上的输出曲面如图4～6所示。

3.2 控制系统Matlab仿真

综合考虑豆粉喷雾干燥塔工艺要求以及非线性、大滞后的系统属性，可以将豆粉喷雾干燥塔看作是一阶大滞后控制系统[16]，其传递函数G(s)的表达式为：

(1)

式中：

图4 KP的输出曲面

图5 Ki的输出曲面

图6 Kd的输出曲面

G(s)——传递函数；

K——放大系数；

T——时间常数，s；

τ——延迟时间，s。

取K=8.35,T=265,τ=75,在simulink仿真环境下对系统传递函数进行仿真分析，采用Z-N整定法，整定出副回路PI调节器的参数为KP1=2.16，Ki1=1.23；采用模糊算法整定主回路PID调节器的参数分别为KP2=3.12，Ki2=0.45，Kd2=0.32。将主副回路的调节器参数添加到simulink仿真模型中，得到常规PID控制、模糊PID控制在目标温度为82 ℃时降温和升温控制曲线分别如图7、8所示[17-18]。

由于豆粉喷雾干燥的扰动主要来自于进风口热空气量供给的扰动，为了验证控制系统的抗干扰能力，在仿真模型中500 s时加入一个幅值为0.5，干扰时间为10 s的干扰方波[19]，由图9可知，模糊PID控制策略优于常规PID控制。

4 监控系统设计

为了实现对豆粉喷雾干燥塔整个生产线的实时监控，设计了基于组态王软件的监控系统[20]，系统在线监控界面如图10所示。当现场设备正常运转时，主界面中的模拟设备会呈现出相应的模拟动画效果。操作者通过点击各相应设备则可以切换到各设备工艺的子界面组态，能快速掌握并远程操控各工艺生产状态，实现对系统集中控制和分散管理。

图7 目标温度为82 ℃的降温仿真控制曲线

Figure 7 Simulation control curve of temperature reduction with target temperature of 82 ℃

在豆粉喷雾干燥塔控制系统实际运行调试过程中，为了能根据工艺要求随时更改参数和手动、自动控制方式等[21]，设计了系统参数设置界面，工作人员可以通过在上位机中建立的参数设置画面对下位机实施控制，参数设置画面如图11所示。

图8 目标温度为82 ℃的升温仿真控制曲线

图9 加入方波干扰后的控制效果曲线图

图10 系统在线监控画面

为了实现对各生产工艺数据的分析，该系统将PLC采集到的各设备生产数据以图表的形式显示在同一张图表中，使操作人员能够直观地了解各控制区实时的工作状态趋势，操作人员可以通过参数的调整，使各设备处于最佳的工作状态[22]。生产历史趋势曲线界面如图12所示。

为了统计在豆粉喷雾干燥生产工艺中各个设备的温度、压力和液位等生产参数，设计了生产报表系统组态界面，如图13所示。管理员用户能够根据生产需求定义变量，以及相应的参数。来访者可以通过组态界面中的生产报表直观了解生产的运行情况[23]。

图11 系统参数设置界面

图12 生产历史趋势曲线界面

图13 生产报表查询界面

5 结论

针对豆粉喷雾干燥塔系统具有非线性、大滞后等特点，设计了基于模糊PID算法的串级控制方案，经过系统仿真，与单回路模糊控制方案比较，具有主副回路间参数相互协调、响应速度快、控制精度高和抗干扰强等优点。虽然串级模糊PID控制系统的动、静态性能较好，但量化因子以及修正系数的计算通常是结合专家和工作人员的工作经验来进行的，具有一定的主观性，下一步的研究可以利用遗传算法优化模糊控制器量化因子和修正系数，使得控制器能实时跟踪系统的变化，以保证系统具有较高的自适应性和鲁棒性。