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模糊控制技术在换热器控制系统中的应用点击：1948 日期：[ 2014-04-26 21:53:35 ] |
| 模糊控制技术在换热器控制系统中的应用 梅国梁 韩厚德 (上海海事大学商船学院,上海 200135) 摘要:文章分析了换热器的控制形式,并将模糊控制技术引入到换热器进出口水温的控制.根据基本模糊控制器的结构、原理,设计了模糊控制器的主要环节,基于MATLAB下对模糊 控制和PID控制进行了模拟对比,结果表明,模糊控制动、静态性能,控制规则简便,适应性强, 能更有效快捷的控制换热器进出口水温. 关键词:换热器;模糊控制; PID控制;仿真 中图分类号:TP273+.4 文献标识码:A 文章编号:1005-8354(2009)01-0022-05 0 前言 换热器是一种用来进行热量交换的工艺设备,在工业生产中应用极为广泛.它的作用是通过热流体来加热冷流体,使工作介质达到生产工艺所规定的温度要求,以利于生产过程的顺利进行,同时避免生产过 程中能量的浪费,以节约能源[1,2]. 换热系统中,生产过程需要对换热系统的一些参 数进行控制,其中,换热器出口介质的温度是最为主要、最为常见的控制对象,也是关系工艺产品质量的 重要因素之一.目前,对温度的控制大都采用传统的 PID调节器.但是,由于换热系统这种被控对象具有 纯滞后、大惯性的特点,而且整个控制过程与环境条件及换热系统本身等因素密切相关,是一个典型的强 耦合、参数时变的非线性系统,传统的PID控制往往 不能满足其静态、动态特性的要求,因此,采用一种先进的控制方法成为换热器研究的一个热门话题[3]. 1 换热器运行控制的现状 目前,换热器控制中大多数仍采用传统的PID控制,以加热介质的流量作为调节手段,以被加热工艺介质的出口温度作为被控量构成控制系统,对于存在 大的负荷干扰且对于控制品质要求较高的应用场合, 多采用加入负荷干扰的前馈控制构成前馈反馈控制系统. 在生产过程自动化控制的发展过程中, PID控制 是历史最久、生命力最强的基本控制方法.它具有原 理和结构简单、使用方便、适应性强、鲁棒性也较强等优点.根据控制对象的不同,适当地调整PID参数,可以获得比较满意的控制效果.然而, PID控制算法有它的局限性和不足:在对PID参数进行整定的过程中,参数的整定是具有一定局限性的优化值,而不是全局性的最优值,无法从根本上解决动态品质和稳态 精度的矛盾. 事实上,虽然现在许多换热器的控制系统上也多 装有控制柜,实现温度的自动控制,但由于大多沿用 的是传统的PID控制,从工程实际的运行状况来看, 控制效果都不是十分理想.主要是因为,常规的PID 控制器对这种大惯性、时间滞后、非线性的系统的适应性差、控制精度低,不仅影响产品质量而且往往造成能源浪费,难以保证理想的控制效果.因此,寻找一 种更优的控制方法对于提高控制品质、节约能源具有重要意义. 2 换热器的数学描述 在工业生产中,生产负荷常常是在一定范围内不 断变化的,由此决定了传热设备的运行工况必须不断 调节以与生产负荷变化相适应.以逆流、单程、壳管式换热器为例,假定换热过程中的热损失可忽略不计, 则有: 1)热平衡方程式 当不考虑热损失时,热流体放出的热量应该等于 冷流体吸收的热量,则有: q =G2C2(t20-t21) =G1C1(t11-t10) 式中,G1,G2表示冷、热流体的重量流量,kg/h; C1,C2表示冷、热流体在进出口温度范围的平均比 热,kJ/(kg·℃); t10, t20表示冷、热流体进入换热器的 温度,℃; t11, t21表示冷、热流体出换热器的温度,℃; 2)传热速率方程式 热量的传递方向总是由高温物体传向低温物体, 两物体之间的温差是传热的推动力,温差越大,传热速率亦越大.传热速率方程式是: 在大多数情况下,如果不是用于设备的设计,而 只是为了表示变量之间关系,那么算术平均温差就足 分析上式可知,换热器对象的放大系数存在严重饱和非线性,即在工艺介质流量大时,加热工艺介质达到规定温度所需的蒸汽流量必然随之增大,则上式 计算出的放大系数K减小.对于决定换热器动态响应的特性参数,机理分析和工程实践都表明,换热系统是一种大惯性、大时变、非线性的很难建立数学模型 的复杂系统. 3 被控参量的选择 影响一个生产过程正常操作的因素很多,但并非对所有影响因素都要进行控制.被控参数是一个输出参数,应为独立变量,与输入量之间应有单值函数关系.对于换热器过程控制系统,人们最关心的是对换 热器中介质即冷流体的温度和压力的自动控制与调 节,而在这两项当中,温度的自动调节又处于首位.因 为出口水温直接影响产品质量、产量、效率及安全性, 即本系统把换热器出口水温作为被控参数.加热器出口水的温度不但与蒸汽的流量、温度、压力有关,而且 与冷流体的流量、入口温度等均有关系.对于存在大 的负荷干扰且对控制品质要求较高的应用场合,则多采用加入负荷干扰的前馈控制,这也是目前蒸汽加热 换热器的通常控制方案,如图1所示. 图1所示,其被控制量为热流体出口温度,控制 量是蒸汽流量.如果出口水温度比期望的温度值低, 就要加大蒸汽流量;如果出口水温度比期望的温度值 要高,就要减少蒸汽流量.如果出口水温度正好等于 期望的温度值,蒸汽流量就可以保持不变. 换热器控制系统结构见图2所示,输出量为被控参数,传感器把它测回到输入端,与给定值比较,在由控制器指导执行器对被控参数进行操作. 为实现温度的自动调节,首先要用温度测量元件(包括感温元件)把温度参数测量出来,然后将测得的数值转换成可发送的信号送到温度调节的比较元件中去和温度的设定值进行比较.温度的设定值通过调节器的给定元件给出,即给定值.比较的结果,即温度值的给定值与实测值之间的差值,即偏差值.这个偏差值在调节器中经过某些运算和放大处理后,再由调节器将处理结果送到执行机构去控制阀门的开度, 从而调节流量的变化,使得换热器出口的温度调整到设定值. 4 模糊控制在换热器控制中的运用[4,5] 在过去20年中,模糊控制器(Fuzzy Controllers) 和模糊控制系统是智能控制一个十分活跃的应用研 究领域.自20世纪60年代模糊控制诞生以来,从2 世纪70年代中期开始,模糊控制在温度控制中得到 了广泛的应用. 模糊控制是以Fuzzy集合论、Fuzzy语言变量及 Fuzzy逻辑推理为基础的一种计算机自动控制,即通 过模糊逻辑和近似推理方法,把人的经验形式化、模 型化,变成计算机可以接受的控制模型,让计算机代 替人来进行有效的实时控制.为实现模糊控制,语言变量的概念可作为描述手动控制策略的基础,并在此 基础上发展为一种新型的控制器—模糊控制器.从线 性和非线性控制的角度分类,模糊控制是一种非线性控制,同时,它模仿和升华了人的控制经验与策略,所以,从控制器的智能性看,也属于智能控制的范畴,是一种十分适合于工业生产过程和大系统控制的方法,对象越模糊,这种控制方法就越能反映出比其它控制方法的优越性,它已经成为目前智能控制的一种重要和有效的形式. 4.1 模糊控制的原理 模糊控制属于计算机数字控制的一种形式,因此,模糊控制系统的组成类似于一般的数字控制系统,其系统框图如3所示. 由图3可知,模糊控制系统分为5个组成部分: 1 模糊控制器;2输入输出接口; 3执行机构; 4被控对象;5传感器.其中模糊控制的核心部分为模糊控制 器,如图4所示. 模糊控制器反映人们在控制被控过程时,不断将 观测到的过程输出量(确切量)转化为Fuzzy量,经过大脑的思维和逻辑推理取得Fuzzy判决后,再将其转 化为确切量以实现手动控制的整个过程.模糊控制器可划分为模糊输入接口,模糊推理判决机构和模糊输 出接口三大部分.模糊输入接口的功能是实现精确量 的模糊化,即将偏差和偏差变化率的精确值转化为模 糊量,以便进行模糊推理和决策.模糊推理决策机构 的主要功能是模仿人的思维特征,根据总结人工控制 策略取得的语言控制规则进行模糊推理,并决策出模 糊输出控制量.模糊输出接口的主要功能是对经模糊 推理决策后得到的模糊控制量进行模糊判决,把输出 模糊量转化为精确的控制量施于被控对象. 4.2 模糊控制器设计 由于模糊控制器的控制规则是根据操作人员的 控制经验取得的,模糊控制器的作用就是模仿人工控 制,而用人工控制某一生产过程时,一般操作人员只 能观察到被控对象的输出变量的变化率,或者观察到 输出变量和输出变量的总和这两个状态,再凭借经 验,就可以对其生产过程进行控制.固此在常规模糊 控制器中,多数是选取偏差值以及偏差变化率或偏差 的积分作为它的输入变量,而把控制量作为模糊控制 器的输出变量.这样就确定了常规模糊控制器的基本 结构,如图5所示.图中,Ke、Kec为量化因子,KU为比 例因子;e为误差, ec为误差变化率,u为控制量的语言变量.模糊控制器的应用领域虽然十分广泛,但实 际在过程控制的应用方面差不多都是采用这种常规 的二维模糊控制结构. 4.3 模糊化过程 把精确量(数字量)转化为模糊量的过程称为模糊化、或称为模糊量化.把模糊控制器的输入变量 (在本文中为温度)的偏差e、偏差变化率ec的实际数 值的变化范围称为这些变量的基本论域,显然基本论 域内的量为精确量.设误差的基本论域为[-Xe Xe],误差变化的基本论域为[-Xc, Xc],被控对象实 际所要求的控制量的变化范围,称为模糊控制器输出变量(控制量)的基本论域,设为[-Yu, Yu].控制量 的基本论域内的量也是精确量. 设误差变量所取的模糊子集的论域为: {-n,- n+1,…,0,…, n-1, n}; 误差变量变化率所取的模糊子集的论域为: {- m,-m+1,…,0,…, m-1, m}; 控制量所取的模糊子集的论域为: {-L,-L+ 1,…,0,…, L-1, L}; 一般选误差论域n≥6,误差变化论域m≥6,控 制量论域L≥7.这是因为在实际控制过程中,经常把 一个物理量划分成“负大”、“负中”、“负小”、“零”、 “正小”、“正中”、“正大”这七级,分别用英文字母音 NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB表示(即输入语言变量 E, EC和输出语言变量U的模糊子集为{NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}),这样能满足模糊集论域中所 含的元素个数为模糊语言词集总数的两倍以上,从而 确保诸模糊集能较好地覆盖论域,避免出现失控现象. 4.4 模糊化方法 将精确量转化为模糊量的过程称为模糊化.每一个语言变量的语言值都对应一个模糊集,要确定这些模糊子集的隶属度函数,才可进行模糊化这一步.模糊化就是把输入的数据根据输入变量模糊子集的隶属度函数,找出相应的隶属度的过程.本文是将精确量离散化,如把在[-6, +6]之间变化的连续量分为 七个档次,每个档次对应一个模糊集,这样处理使模 糊化过程简单.如下表1所示,在[-6, +6]区间的 离散化了的精确量与表示模糊语言的模糊量建立了 关系,这样就可以将[-6, +6]之间的任意的精确量用模糊量Y来表示,如表1. 4.5 模糊控制器的控制规则[6] 模糊控制器的控制规则是基于手动控制策略,而 手动控制策略又是人们通过学习、试验以及长期经验 积累而逐渐形成的,存储在操作者头脑中的一种技术 知识集合.手动控制作用同自动控制系统中的控制器 的作用基本相同,所不同的是手动控制决策是基于操 作系统经验和技术知识,而控制器的控制决策是基于 某种控制算法的数值运算.利用模糊集合理论和语言 变量的概念,可以把利用语言归纳的手动控制策略上 升为数值运算,于是可以利用计算机完成这个任务以 代替手动控制,从而实现模糊自动控制.模糊控制是 一种智能控制,控制规则是对人类行为和决策分析过 程最自然的描述方式,基于手动控制策略的模糊控制 规则可以用条件语句“IF……THEN……”的形式加以 描述,它建立了前件中的状态变量和后件中的控制变 量之间的联系. 设温度的误差为E,温度误差的变化为EC,热水 流量的变化为U,假定选取E及EC的语言变量的词 集均为: {NB, NM, NS, NO, PO, PS, PM, PB }选取 U的语言变量词集为: {NB, NM, NS, O, PS, PM, PB }分别表示负大、负中、负小、零、正小、正中和正 大.现将操作者在操作过程中遇到的各种可能出现的 情况和相应控制策略绘制成表2. 首先考虑误差为负的情况,当误差为负大的时候,若当误差变化为负,这时误差有增大的趋势,为尽快消除己有的负大误差并抑制误差变大,所以控制量的变化取正大.当误差为负而误差变化为正时,系统 本身己有减少误差的趋势,所以为尽快消除误差且又 不超调,应取较小的控制量.若误差变化为正大或正中时,控制量不宜增大,否则造成超调会产生正误差, 因此这时控制量变化取为0等级.当误差为负小时, 系统接近稳态,若误差变化为负,选取控制量变化为 正中以抑制误差往负方向变化;若误差变化为正,系 统本身有趋势消除负小的误差,选取控制量变化为正小即可. 上述选取控制量变化的原则是:当误差大或较大时,选择控制量以尽快消除误差为主,而当误差小或 较小时,选择控制量要注意防止超调,以系统的稳定性为主要出发点. 4.6 仿真比较 本文在基于MATLAB下对两种控制系统进行了仿真比较,控制过程的输出曲线如图6所示. 从上面的仿真结果可以看出, PID控制响应速度快、超调量大、震荡周期多、稳定时间长,而且当被控对象参数发生大的变化时,控制品质明显变差,抗干扰能力和鲁棒性均较差.模糊控制无超调、调节时间短、响应速度快、稳态性能好、无稳态误差.当被控对象参数和模型结构发生大的变化时,从其超调量、响应速度、稳定性、控制精度等方面来看,控制品质明显优于PID控制,具有较强的抗干扰能力和很好的鲁棒性,有很好的控制效果. 5 结论 将模糊控制用于换热器的出口水温控制,经计算机仿真试验表明:模糊控制系统在抑制超调、加速响应、消除稳态误差、减少震荡周期等方面都得到了提 高,使系统的稳定性、抗干扰性、鲁棒性能均优于常规 PID控制,能很好地满足系统控制性能的要求.而且, 这种控制器具有结构简单、待整定参数少、控制规则 简便、易实现、调试方便、适应性强等特点,在换热器 出口温度控制中是一种很好的控制方法. 参考文献: [1]孟庆明.自动控制原理[M].北京:高等教育出版社, 2003. 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