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AI智能工业调节器 PID控制原理及在塑料机械上的应用

AI智能工业调节器 PID控制原理及在塑料机械上的应用

2008/10/27 0:00:00
一、引言
       塑料有其独特的热塑性物理化学特性。在塑料行业的生产过程中,加工温度的控制,是决定产品质量最重要的环节之一。塑料挤出机一般有单螺杆和双螺杆之分,主要用来挤制软、硬聚氯乙烯、聚乙烯等热塑性塑料之用,与相应的辅机(包括成型机头)配合,可加工多种塑料制品,如膜、管、棒、板、丝、带电线电缆电缆绝缘层及中空制品等,亦可用于造粒。 宇电AI系列智能工业调节器采用模糊规则进行PID 调节的新型算法,保证在复杂生产环境中,精确控制原料生产温度,避免因为温度过高或者过低造成废品率高的现象。一台挤出机中使用多个AI调节器控制加热,并且于每个加热器上,对应配有一组散热风扇,或者水冷装置。
二、塑料挤出机温度控制
1.控制要求
    基于原材料的物理物理化学特性,要求控制温度不能超过设定温度正负2摄氏度。温度过低,挤出口出料不畅,造成前端挤出机构负载过大;温度过高,则可能改变原料特性导致成品报废。
2.控制方法
    根据对象特性与现场考察,如果控制方式选择较为容易操作的ON-OFF控制方式,此方式会导致目标温度振荡超差。在理想的工艺控制范围,ON-OFF控制是无法达到稳定的,而PID控制会比ON-OFF更加的精确。AI人工智能PID调节方式初次使用时,可启动自整定功能来协助确定M 5、P、T等控制参数。系统在不同给定值下整定得出的参数值不完全相同,执行自整定功能前,应先将给定值设置在最常用值或是中间值上,如果系统是保温性能好的,给定值应设置在系统使用的最大值上,再执行启动自整定的操作功能。参数CTL(控制周期)及(回差)的设置,对自整定过程也有影响,一般来说,这2个参数的设定值越小,理论上自整定参数准确度越高。但dF值如果过小,则仪表可能因输入波动而在给定值附近引起位式调节的误动作,这样反而可能整定出彻底错误的参数。推荐CTL=0-2,dF=2.0。此外,基于需要学习的原因,自整定结束后初次使用,控制效果可能不是最佳,需要使用一段时间(一般与自整定需要的时间相同)后方可获得最佳效果。
    由于塑料设备冷却速度非常的慢,所以超温时利用报警输出来控制风扇加速冷却。需要注意在仪表中使用报警进行风扇冷却,须将报警值范围设定的较大(如2度以上),因为除非异常情形,平时温度是不易超出此范围的,如果报警值设定过小,超出设定值即冷却,会造成冷却速度太快,产生温度振荡。
三、AI系列智能工业调节器中的人工智能控制算法
1.AI系列智能工业调节器中的人工智能控制算法,即对PID算法加以改进和保留,加入模糊控制算法规则,并对给定值的变化加入了前馈调节。在误差大时,运用模糊算法进行调节,以彻底消除PID饱和积分现象,如同熟练工人进行手动调节。当误差趋小时,采用改进后的PID算法控制输出。其控制参数采用被控对象特征描述方式。一组(MPT)参数即可同时确定PID参数和模糊控制参数。系统具有无超调和高控制精度等特点。针对不稳定的非线形复杂调节对象,表内设有自适应调节规则,可使系统进一步加快响应速度,改善控制品质。针对控制参数较难确定的现实,表内设有自整定专家系统,可使系统的控制参数确定简单,准确度提高,因此,自整定系统的引入,不仅使复杂劳动简化,节约了调试时间,而且提高了控制系统的调节品质。对于许多复杂的调节对象,例如电炉温度控制中的电网电压变化、外界干扰因素和工作环境多变等,针对有严重非线形的控制对象,国外仪表公司也推出了不少对策和方法。例如,日本导电公司生产的仪表中,采用了多组算法;欧陆和欧姆龙仪表中采用了自适应功能;KMM智能调节仪表中采用了折线模块来适应系统的非线性;还有的仪表公司在仪表中采用辩识方法来提高仪表在非线性系统中的调节质量。在AI系列智能工业调节器中,针对有严重中非线性的控制对象,选择了自适应方式来解决。其改进的特点是:当控制偏差大于估计的误差时,自适应系统不是修改MPT参数(国外仪表的自适应功能是修改控制参数),而是修改输出值来降低误差。虽然修改范围有限,但不会出现将原来正确控制参数改错的现象,使响应速度加快,使控制精度大大提高。PID算法的改进:
常规PID算法构成如下:输出=比例作用(P)+积分作用(I)+微分作用(D)
在常规PID的控制系统中,减少超调和提高控制精度是难以两全其美的,这主要是积分作用有缺陷造成的。如果减少积分作用,则静差不易消除,有扰动时,消除误差速度变慢,而当加强积分作用时,又难以避免超调,这也是常规PID控制中经常遇到的难题。
在AI系列智能工业调节器中,当控制参数在比例带以外时,采用模糊控制,不存在抗饱和积分问题,而对PID算法部分又加以改进如下:输出=比例作用(P)+积分作用(I)+微分作用(D)+微分积分作用(∫I)
由于仪表中增加了微分积分作用,所以,使常规PID算法中的积分饱和现象得到较大缓解。不过从上式中可以看到,原有参数已经较难确定了,又增加了一个新参数(∫I),所以,这些参数必然互相影响,使得新算法参数更加难以确定。为此,经过认真的研究和实验分析,比例作用与微分作用的比值和积分作用与微分作用的比值可取相同的值,并且比例作用与微分作用的最佳比值同控制对象的滞后时间有关。滞后时间越大,则比例作用响应减少,而微分作用响应增加。两者存在的关系如下:
比例作用=K(1/t)
微分作用=K(1-1/t)d
式中,K为系数;t为滞后时间与控制周期的比值;t≥1;d表示微分作用。
由此,可将人工智能控制算法公式改为:
输出=P[1/t+(1-1/t)d]+(1/M)∫[1/t+(1-1/t)d]
式中,P用于调整微分和比例的大小,P增加,相当于同时将微分时间增加及减少比例带。反之,P减少,相当于同时将微分时间减少和增大比例带。M类似积分时间,可用于调整积分和微分积分的大小,t用于调整微分与比例的相互比例成分。如果t=1,则微分作用为0,如果1M=0,则积分作用为0。这样,控制参数又减少为3个,由于常规PID参数的定义只根据算法本身,其特点是不需要考虑被控对象的精确模型,而改进后的3个控制参数,由于同原参数概念不同,所以,定义为MPT控制算法,具体含义如下:
M5为保持参数:M 5 定义为输出值变化为5%时,控制对象基本稳定后测量值的差值。5表示输出值变化量为5%,同一系统的M 5参数一般会随测量值有所变化,应取工作点附近为准。例如某电炉温度控制,工作点为700℃,为找出最佳M 5值,假定输出保持为50%时,电炉温度最后稳定在700℃左右,而55%输出时,电炉温度最后稳定在750℃左右。则:M 5=750-700=50.0(℃)M 5参数PID调节的积分时间起相同的作用。M 5值越小,系统积分作用越强。M5值越大,积分作用越弱(积分时间增加)。如果,M=0,则系统取消积分作用。
P为速率参数:P与每个控制周期内仪表输出变化100%时测量值对应变化的大小成反比,其数值定义如下:P=1000÷每秒钟测量值升高值(测量值单位是0.1℃或1个定义单位)。例如电炉温度控制,如果仪表以100%功率加热,并假设没有散热,电炉每秒升高1℃时,则P=1000÷10=100,在实际应用时,因为没有散热的前提条件是无法满足的,所以,用人工的方式确定P的最佳值是不可能的,因此,一般利用自整定方法确定P的最佳值,P值对调节中的比例和微分均有作用。P值越大,比例、微分作用成正比增加,而P值越小,比例、微分作用相应减弱。P参数与积分作用无关。
T为滞后时间参数:T定义为某电炉以某功率开始升温,当其升温速率达到最大值的63.5%时所需要的时间,T值单位是秒(s)。引入参数T并正确设置时可以完全解决温度控制的超调现象及振荡现象,同时使控制响应速度最佳。T值的变化,可对调节作用中的比例和微分起作用,T值越小,比例作用越强,微分作用越弱。T值越大,则比例作用减弱,微分作用增强。如果T≤CTL(控制周期),则微分作用被完全取消,这时,系统的调节规律将成为比例或比例积分调节规律。
2. AI系列智能工业调节器输出类型选择
    当选择继电器输出模块并执行PID控制时,此时请注意控制周期的问题。此考虑在于继电器的寿命,因此建议在自整定结束后将输出周期设定为15-40秒(对于其他输出类型如:固态继电器触发输出等,因无机械触点寿命的问题,输出周期可以设置的比较小)。输出控制是以时间比例的方式来执行,因此若是加热速度较快并且控制周期较长时,可能会造成温度的振荡。由上述可知,控制周期的大小是会影响控制上的精度,因此使用上需在精度及继电器寿命上取得平衡,或是改为其它类型输出的模块来克服此问题。
四、结束语
       在塑料机械采用加入模糊控制算法的AI系列PID调节器,性能稳定,控制精度高,设备未运行时温度几乎是稳定在设定值,在设备运转中因原料的流动,虽会有一定的波动,但偏差一般在正负2度以内。
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