AI智能调节器在湿热箱温控系统中的应用

一、概述
        露点式湿热箱可供各种产品和材料进行不同规范的潮热试验和干热试验。某精细化工厂有一台90年初代生产的Y61320温热试验箱，由于是采用模拟电子电路设计，电路较复杂，在元器件老化及发生温控故障时很难找到替代品维修，并且试验箱的温度测量不是数字显示，显得很不直观，有必要进行技术改造，应用智能PID调节器可解决这些问题。根据这个设想，将试验箱的后热器、热套和水箱的加热器的温度控制改用智能自整定PID调节器控制。

二、仪表选型
        在湿热箱温控系统中，是通过控制可控硅的导通和断开来实现温度调节的，为了能够更精确的调节温度和尽量延长加热器的使用寿命，采用可控硅移相触发模式工作。仪表选择宇电AI人工智能调节器，具体型号为AI-518EK5L2L2。
        它具有以下的特点：(1) 采用万能输入，使仪表仅通过简单快捷的菜单选择，即可实现仪表的各种分度号、标准信号及远传压力信号、毫伏信号的输入。(2) 采用模块化通用电路结构，通过简单的模块组合，即可实现仪表的各种功能变换，通用性和灵活性显著增强。(3) 采用了集成度更高的IC芯片和先进的SMT表面元件贴装工艺以及独特的电路屏蔽技术，从而具备超强的抗干扰力和可靠性，可在十分严酷的电磁干扰环境下长期稳定工作。

三、控制原理
         原有湿温箱电路的温控原理如下图所示。先把空气加湿到饱和状态或接近饱和状态，然后把湿空气加热，降低空气的相对湿度达到所需的湿度值。箱内的空气经螺壳通风机进入加湿通道喷雾加湿后，空气达到或接近所需的饱和状态，再经后热器加热，空气达到所需的空气状态。只要适当地控制后热器及水箱水的温度，就能达到所需要的湿度和温度。
 

三、AI调节器PID算法、自整定和操作
1.AI调节器PID算法
          AI系列智能工业调节器中的人工智能控制算法，既对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.PID自整定原理
        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。自整定时，仪表执行位式调节，经2－3次振荡后，仪表内部微处理器根据位式控制产生的振荡，分析其周期、幅度及波型来自动计算出M 5、P、T等控制参数。参数CtL及dF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