摘要:針對焦?fàn)t集氣管壓力這類多變量非線性系統(tǒng),提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能協(xié)調(diào)控制方案。應(yīng)用遺傳算法對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并采用PLC的邏輯梯形圖語言編程實現(xiàn)智能協(xié)調(diào)運算。工程應(yīng)用表明了系統(tǒng)設(shè)計的有效性。
關(guān)鍵詞:可編程控制器 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能控制
焦?fàn)t集氣管壓力控制是焦?fàn)t控制的關(guān)鍵之一。壓力大時焦?fàn)t冒煙嚴(yán)重,近距離不能看清設(shè)備,大量焦?fàn)t媒氣進(jìn)入空氣中,污染環(huán)境;壓力小時空氣吸入嚴(yán)重,影響焦?fàn)t壽命和焦?fàn)t煤氣質(zhì)量。因此,采用先進(jìn)控制手段,對焦?fàn)t焦氣管壓力進(jìn)行長期穩(wěn)定控制,對于改善環(huán)境、提高煤氣回收量和質(zhì)量、提高焦?fàn)t輔助產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量,具有重要的意義。焦?fàn)t集氣管控制系統(tǒng)的主要問題有:
(1)焦?fàn)t集氣管壓力系統(tǒng)是一個耦合嚴(yán)重、具有嚴(yán)重非線性、時變特性、擾動變化激烈的多變量系統(tǒng),一般的PID調(diào)節(jié)很難滿足要求。
(2)當(dāng)媒質(zhì)較好、鼓風(fēng)機(jī)后媒氣負(fù)荷穩(wěn)定時,自動控制效果較好;當(dāng)媒質(zhì)較差、鼓風(fēng)機(jī)后壓力變化大時,常常出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象,迫使系統(tǒng)無法投入自動控制。
(3)作為控制機(jī)構(gòu)之一的鼓風(fēng)閘閥存在嚴(yán)重的非線性、滯后大,常規(guī)伺服放大器加執(zhí)行結(jié)構(gòu)很難適應(yīng)。
近年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊技術(shù)和遺傳算法已成為智能計算的三大信息科學(xué),是智能控制領(lǐng)域的三個重要基礎(chǔ)工具,將三者有機(jī)地結(jié)合起來,取長補(bǔ)短,不僅在理論上顯示出誘人的前景,在實際應(yīng)用也取得了突破。本系統(tǒng)采用一種基于遺傳算法和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能模糊控制器,實現(xiàn)了模糊規(guī)則的在線修改和隸屬函數(shù)的自動更新,使模糊控制具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。本文將系統(tǒng)的硬件高可靠性、軟件靈活性與現(xiàn)代智能控制相結(jié)合,在分析控制對象的基礎(chǔ)上采智能協(xié)調(diào)解耦控制方案,應(yīng)用PLC的邏輯梯形圖語言編程實現(xiàn),保證了集氣管壓力穩(wěn)定在工藝要求范圍內(nèi)。
1 工藝簡介
圖1是焦?fàn)t集氣管系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。焦?fàn)t媒氣從各炭化室通過上升管時被循環(huán)氨氣冷卻到80~90℃,然后進(jìn)入集氣管。焦?fàn)t某氣從焦?fàn)t到初冷器分為兩個吸氣系統(tǒng),即1號和2號焦?fàn)t為一個系統(tǒng),3號焦?fàn)t為一個系統(tǒng)。1號和2號焦?fàn)t的煤氣從各自的集氣管進(jìn)入共用吸氣管后,在初冷器前與3號焦?fàn)t的煤氣會合后進(jìn)入初冷器。通過初冷器被冷卻到35~40℃,然后由鼓風(fēng)機(jī)送往下道工序。
2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)及系統(tǒng)功能
焦?fàn)t集氣管壓力控制系統(tǒng)采用高可靠性的兩級計算機(jī)集散控制系統(tǒng),由監(jiān)控、控制器和通訊網(wǎng)及儀表系統(tǒng)構(gòu)成,如圖2所示。監(jiān)控站由研華工業(yè)控制計算機(jī)和高性能工業(yè)控制軟件構(gòu)成,完成對焦?fàn)t集氣管壓力系統(tǒng)的監(jiān)視和操作,對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行存檔,是控制系統(tǒng)的主要機(jī)界面?刂破鞑捎萌毡救夤就瞥龅腁2A擬量輸入模塊、數(shù)字量輸入輸出模塊和基板組成,通過智能控制算法對三座焦?fàn)t的集氣管壓力和鼓風(fēng)機(jī)壓力進(jìn)行控制。儀表系統(tǒng)由變送器、配電器、隔離器、調(diào)節(jié)器和執(zhí)行器等構(gòu)成,主要完成壓力信號的獲取和閥門的控制執(zhí)行。
系統(tǒng)主要功能為:
(1)實現(xiàn)3焦?fàn)t集氣管壓力的解耦控制,實現(xiàn)初冷器前和鼓風(fēng)機(jī)前及鼓風(fēng)后壓力智能協(xié)調(diào)控制,保證4臺鼓風(fēng)機(jī)安全穩(wěn)定運行。在推焦裝媒及鼓風(fēng)機(jī)后負(fù)荷變化等擾動較大的情況下,集氣管壓力穩(wěn)定在設(shè)定值±20Pa內(nèi)。
(2)實現(xiàn)過程的實時數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、顯示、報警、故障監(jiān)測及診斷功能,手、自動無擾切換和設(shè)定操作,對歷史趨勢數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(存儲240天的歷史數(shù)據(jù))和顯示。具備報表打印功能和與上位機(jī)(管理系統(tǒng))聯(lián)網(wǎng)功能。
3 控制原理
針對焦?fàn)t集氣管系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和特點,本文提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能協(xié)調(diào)控制方案?刂葡到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖3所示,廠房屋頂電動排氣設(shè)備。它分為兩級:專家智能控制協(xié)調(diào)級(虛線框內(nèi))和基本實時智能控制級。專家智能控制協(xié)調(diào)級在線實時監(jiān)測被控系統(tǒng)過程,根據(jù)不同爐況,協(xié)調(diào)控制策略,進(jìn)行有效控制;緦崟r智能控制級分為單輸入單輸出(SISO)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器FNC1~FNC4和多變量解耦控制器FNC5兩部分,由徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(RBFN)逼近過程模型。此模型用于計算過程輸出對過程輸入的一階偏導(dǎo)數(shù)ay/au和離線尋優(yōu),由多量解耦控制器根據(jù)解耦參考模型2進(jìn)行解耦控制,與被控對象一道構(gòu)成解耦后的廣義被控對象,在此基礎(chǔ)上分別采用SISO模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器控制被控對象的動態(tài)特性:采用智能協(xié)調(diào)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器FNC4,以鼓風(fēng)機(jī)閘閥開度為控制量,廠房降溫設(shè)備,控制初冷器前吸力;采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器FNC1~3,以各焦?fàn)t集氣管蝶閥開度為控制量,控制相應(yīng)焦?fàn)t集氣管壓力。
3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
3座焦?fàn)t集氣管壓力和初冷器前壓力控制算法FNC1~FNC4采用同樣的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),取誤差e、誤差變化率Δe及其導(dǎo)數(shù)Δ2e作為模糊推理控制器輸入,e為Δe分別劃分為7個模糊子集,Δ2e劃分為3個模糊子集,模糊子集隸屬度采用高斯型函數(shù)表示。上述的模糊推理控制器可用一個如圖4所示的初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共有四層:輸入層、隸屬函數(shù)生成層、推理層和去模糊化層。輸入節(jié)點數(shù)n為3,第一層隱含節(jié)點(模糊化)為17,第二層隱含節(jié)點(推理)L為7×7×3=147,一個輸出點節(jié)。模糊化到推理連接權(quán)重為1。
多變量解耦控制器FNC5采用T-S模糊模型[4],取FNC1~FNC4輸出作為模糊控制器的輸入,三座焦?fàn)t焦氣管蝶閥和鼓風(fēng)機(jī)前閘閥實際控制輸出作為模糊控制器的輸出,考慮到系統(tǒng)的動態(tài)解耦,每個輸入分別取當(dāng)前三個時刻值,從而構(gòu)成12輸入、4輸出多變量解耦模糊控制模型。
3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GA優(yōu)化學(xué)習(xí)
對于單變量和多變量解耦模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可用遺傳算法(GA)來調(diào)整和優(yōu)化參數(shù)和結(jié)構(gòu),而推理規(guī)則的結(jié)論部分中的權(quán)值Wi較為多地具有局部性,可采用智能梯度算法在線調(diào)節(jié)。把兩種學(xué)習(xí)算法結(jié)合起來,可發(fā)揮GA算法的全局搜索結(jié)構(gòu)優(yōu)化能力和梯度算法局部優(yōu)化塊速性,車間通風(fēng)降溫。
采用遺傳算法離線訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的步驟如下:
(1)采用實數(shù)編碼方式,隨機(jī)產(chǎn)生n個實數(shù)字符串,每個字符串表示整個網(wǎng)絡(luò)的一組參數(shù);
(2)將各實數(shù)字符串譯碼成網(wǎng)絡(luò)的各參數(shù)值,然后計算每一組參數(shù)的適合度值fi=1/Ei(i=1,2……,n),式中Ei為定義的誤差指標(biāo)函數(shù),按下列步驟產(chǎn)生新的群體,直到新群體中串總數(shù)達(dá)到n:
①以概率fi/∑fi,fj/∑fj從群體中選出兩個串Si,Sj;
②以概率Pc對Si,Sj進(jìn)行交換,得到新串Si',Sj';
③以概率Pm使Si',Sj'中的各位產(chǎn)生突變(取隨機(jī)數(shù));
④返回第①步,直到產(chǎn)生(n-1)個新一代的個體;
⑤所產(chǎn)生的(n-1)個新一代的個體連同一代中性能最好的那個個體,共同組成新的群體。
(3)返回第(2)步,直到群體中的個體性能滿足要求為止。群體中適應(yīng)度最好的字符串譯碼后的參數(shù)即為所求參數(shù)。
這里采用一種自適應(yīng)Pc和Pm方法。用適合度函數(shù)來衡量算法的收斂狀況,其表達(dá)式為:
Pc=K1(fmax-f)
Pm=K2(fax-f)
式中,fmax、f分別是群體中的最大適合度和平均適合度。由于篇幅的關(guān)系,有關(guān)SISO模糊網(wǎng)絡(luò)控制器和多變量解耦控制器的梯度在線學(xué)習(xí)算法請參考文獻(xiàn)[5],在本系統(tǒng)中由模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器用編程控制器提供的浮點運算指令完成,在線學(xué)習(xí)算法由上位機(jī)用VC編程,通過通訊修改模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
4 控制系統(tǒng)實現(xiàn)
4.1 專家智能協(xié)調(diào)控制的實現(xiàn)
控制過程開始時啟動基于智能的專家控制系統(tǒng),通過過程特征提取將系統(tǒng)運行過程的特征信息如各級壓力、誤差等送入推理結(jié)構(gòu),推理機(jī)構(gòu)根據(jù)知識庫中的規(guī)則和事實執(zhí)行推理,給出控制策略。當(dāng)推理得出參數(shù)變化需啟動模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)功能時,保存原參數(shù),并啟動模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)制,根據(jù)系統(tǒng)的性能好壞決定是否接受學(xué)習(xí)后的整體參數(shù)。
根據(jù)工藝過程特點、工藝工程師和熟練操作工的知識和經(jīng)驗,初冷器前壓力專家設(shè)定采取如下協(xié)調(diào)原因:首先保護(hù)設(shè)備的安全運行,如果鼓風(fēng)機(jī)機(jī)前吸力P4高于工藝允許上限制值P4max,則降低鼓風(fēng)機(jī)閘閥開度;如果鼓風(fēng)機(jī)控制閘閥控制輸出u4低于喘震閘閥開度V4min,則維持V4min閘閥開度。然后將鼓風(fēng)機(jī)機(jī)后壓力大小分8段折線,根據(jù)經(jīng)驗和實驗數(shù)據(jù)給出初冷器前壓力初步設(shè)定值,并根據(jù)實際狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整,如果集氣管壓力超過設(shè)定上限制值Pmax,閥位超過靈敏區(qū)上限制值Vqmax,則降低初冷器前壓力給定;如果3個集氣管壓力均超過設(shè)定上限制值Psmax,則增大鼓風(fēng)機(jī)閘閥控制輸出;如果集氣管壓力小于設(shè)定下限制值Pmin,閥位低于靈敏區(qū)下限制值Vqmin,則增加初冷器前壓力給定;如果3個集氣管壓力小于設(shè)定一下限制值Psmin,則降低鼓風(fēng)機(jī)閘閥控制輸出。以產(chǎn)生式規(guī)則“IF conditions THEN results”形成的主要規(guī)則為:
R1:IF(P5≥Xi-1)AND(P5 THEN r4=(Yi-Yi-1)/(Xi-Xi-1)+Yi-1 R2:IF(P1>P1max)AND(V1>Vlqmax) THEN r4=r4-Δr R3:IF (P2>P2max)AND(V2>V2qmax) THEN r4=r4-Δr R4:IF (P3>P3max)AND (V3>V3qmax) THEN r4=r4-Δr R5:IF (P1>Psmax)AND(P2>Psmax) AND(P3>Psmax) THEN u*04=u04+Limit R6:IF(P1 THEN r4=r4+Δr R7:IF (P2 THEN r4=r4+Δr R8:IF(P3 THEN r4=r4+Δr R9:IF(P1 THEN u*04=u04-Limit R10:IF P4>P4max THEN u*4=u4-Limit R11:IF u4 上述規(guī)則中Xi、Yi(i=1,2,…,,7)為初冷器前壓力設(shè)定經(jīng)驗數(shù)據(jù),r4為初冷器前壓力設(shè)定值,Δr為設(shè)定增量,u04為集氣管模糊神經(jīng)控制器輸出值,u*04為前級合成控制輸出,u4為解耦控制鼓風(fēng)機(jī)閘閥控制輸出,u*4為鼓風(fēng)機(jī)閘閥控制最后合成輸出,Limit為可能的最小閘閥開度調(diào)節(jié)量,取決于執(zhí)行機(jī)構(gòu)的調(diào)節(jié)精度?删幊炭刂破魈菪螆D很適合上述規(guī)則的編程。四套鼓風(fēng)機(jī)機(jī)組均采用智能專家協(xié)調(diào)控制系統(tǒng),只是參數(shù)不同。不同機(jī)組運行時自動選用相應(yīng)參數(shù)。 經(jīng)過專家智能協(xié)調(diào)控制后的輸出,還要經(jīng)過非線性修正,然后采用時間比例數(shù)字輸出算法并用固態(tài)繼電器直接控制閥門?刂戚敵鼋(jīng)過標(biāo)度變換,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的時間。由于小于某一值的脈沖不但不會驅(qū)動伺服電機(jī),還會使電機(jī)過熱,因此需極小值切除,并且根據(jù)上次開閥方向和本次開閥方向進(jìn)行死區(qū)補(bǔ)償,并根據(jù)閥位測量數(shù)據(jù)進(jìn)行故障處理。其框圖如圖5所示。 本系統(tǒng)于1999年6月在湘潭鋼鐵集團(tuán)有限公司焦化廠投入運行,實際應(yīng)用表明,該系統(tǒng)工作可靠、性能穩(wěn)定、功能齊全、操作方便,控制精度達(dá)到要求。單座焦?fàn)t的調(diào)節(jié)對其它焦?fàn)t壓力的影響較控制前明顯削弱,對壓力的最大擾動幅度從±200Pa下降到±10Pa,當(dāng)出現(xiàn)擾動時,能快速調(diào)節(jié)達(dá)到穩(wěn)定,保證壓力穩(wěn)定在工藝要求的范圍內(nèi)!
4.2 時間比例數(shù)字輸出控制的實現(xiàn)