1 引言
為使工科學(xué)生在校期間就受到良好的工程實踐鍛煉,建設(shè)具有實際工程環(huán)境的實驗室和實訓(xùn)基地一直是自動化實驗室建設(shè)的重要目標。過程控制是指對連續(xù)性工業(yè)生產(chǎn)過程中有關(guān)物理量(溫度、壓力、流量及液位四個參數(shù))的自動調(diào)節(jié)控制。電熱鍋爐控制系統(tǒng)實驗裝置是根據(jù)自動化專業(yè)及相關(guān)專業(yè)教學(xué)的特點,基于過程控制基礎(chǔ)上集PLC技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計算機監(jiān)控為一體的先進的實驗裝置,采用了多種常用控制方法及理論,除包含常見的PID算法及改進算法外,還增加了模糊控制、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等國內(nèi)外先進的控制策略。
2 電加熱鍋爐控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
電加熱鍋爐控制系統(tǒng)實驗裝置采用兩層網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),上層采用工業(yè)以太網(wǎng),用于監(jiān)控計算機與PLC主站之間的通訊。底層為PROFIBUS現(xiàn)場總線,連接PLC主站DPM1和PLC從站DPS1,其中主站控制電熱鍋爐控制系統(tǒng)實驗裝置,從站控制其它過程控制系統(tǒng)實驗裝置。其網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示:

圖1 電熱鍋爐控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2.1 系統(tǒng)功能及軟件平臺
整個控制系統(tǒng)包括監(jiān)控級和現(xiàn)場級,監(jiān)控級由4臺PC機作為上位機,通過以太網(wǎng)相連。上位機利用WinCC V5.1編寫實驗監(jiān)控應(yīng)用程序。監(jiān)控應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)對實驗裝置的狀態(tài)監(jiān)視、數(shù)據(jù)采集與處理、控制算法的設(shè)定計算和優(yōu)化、實驗數(shù)據(jù)歷史趨勢曲線顯示和實驗數(shù)據(jù)實時顯示功能。PLC的控制程序由上位機利用STEP7 V5.1軟件編寫,并通過以太網(wǎng)對PLC進行硬件組態(tài)、通訊組態(tài)、程序下載、在線診斷PLC硬件狀態(tài)、控制PLC的運行狀態(tài)和I/O通道的狀態(tài)等。下位機PLC完成所有與控制系統(tǒng)相關(guān)的邏輯控制、模擬量的采集及處理、常規(guī)PID控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等實時控制任務(wù)。
2.2 PLC的硬件配置
PLC主站選用西門子公司的400系列PLC CPU 412-2DP,它帶有一個PROFIBUS-DP和一個MPI接口。由于CPU-412具有強大的處理和運算能力,整個系統(tǒng)(包括主站和從站)只采用一塊CPU模塊,主站還帶有四個信號處理模塊(DI 16 、DO 16、AI 16和AO 8)和一個通訊模塊CP443-1(用于上位機WinCC站和SIMATIC S7 PLC主站通過工業(yè)以太網(wǎng)進行通訊)。從站選用PROFIBUS-DP分布式I/O ET-200M IM 153,帶兩個信號處理模塊(DI 16/DO 16 和 AI 4/AO 2),PROFIBUS-DP 用于SIMATIC PLC主站與PLC從站之間的通訊。鍋爐控制參數(shù)和狀態(tài)模擬量(例如液位、流量、壓力、溫度等)及開關(guān)量(例如繼電器、接觸器、指示燈等)通過PLC的模擬量和數(shù)字量輸入輸出模塊分別連接到PLC主站DPM1和從站DPS1,再通過以太網(wǎng)和監(jiān)控級交換信息。
3 電熱鍋爐控制系統(tǒng)實驗裝置
電熱鍋爐控制系統(tǒng)實驗裝置模擬日常生活中的熱水鍋爐控制系統(tǒng),將變頻器調(diào)速技術(shù)、計算機和智能控制技術(shù)相結(jié)合,完成生活中熱水鍋爐對進水、出水、電加熱裝置通斷時間比的自動控制,使鍋爐的進水流量、出水流量、水溫、水位保持在最佳狀態(tài)。實現(xiàn)熱水鍋爐系統(tǒng)安全、可靠、穩(wěn)定運行和達到節(jié)能降耗的目的。電熱鍋爐實驗裝置主要由微型電熱鍋爐、固態(tài)繼電器電加熱裝置(DGT)、變頻器(MMV)及相關(guān)的檢測裝置、變送器和執(zhí)行機構(gòu)等過程控制儀表組成。
3.1 過程控制實驗
電熱鍋爐控制系統(tǒng)是一個復(fù)雜的多輸入多輸出(MIMO)的系統(tǒng)。執(zhí)行機構(gòu)有:變頻器、電動閥、電磁閥和固態(tài)繼電器電加熱裝置;被控對象有:進/出水流量、進/出水壓力、鍋爐液位和鍋爐水溫。所以在此基礎(chǔ)上可以設(shè)計流量系統(tǒng)控制實驗、壓力系統(tǒng)控制實驗、液位系統(tǒng)控制實驗、溫度系統(tǒng)控制實驗等過程控制實驗。其實驗原理框圖如圖2所示,被控對象輸出記為y,變送器檢測得到輸出的4~20mA的電流反饋信號yf,由PLC的AI模塊經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號,輸入PLC,再與從上位機鍵盤輸入的設(shè)定值yr比較,得到偏差信號e,PLC根據(jù)偏差信號e,執(zhí)行控制器算法程序,計算出控制量,經(jīng)AO模塊D/A轉(zhuǎn)換成4~20mA的電流控制信號u,控制廣義對象的輸出y,使其跟蹤設(shè)定值yr

圖2 過程控制實驗原理框圖
3.2 耦合控制實驗
電熱鍋爐與一般的鍋爐系統(tǒng)一樣,只是其結(jié)構(gòu)相對簡單,電能取代了風(fēng)煤作為燃料,但是仍然存在流量、液位、溫度以及壓力的耦合作用。與其它多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)一樣,一個輸入信號的變化會使多個輸出量發(fā)生變化,每個輸出也不只受一個輸入的影響。而工業(yè)過程控制則要求系統(tǒng)能夠安全穩(wěn)定運行,有較好調(diào)節(jié)能力,能以較小的誤差跟蹤設(shè)定值的變化,并使誤差為零。解耦控制一直是過程控制中的一個難點,為了達到高質(zhì)量的控制性能,必須進行解耦設(shè)計,構(gòu)成解耦控制系統(tǒng)。電加熱熱水鍋爐系統(tǒng)的解耦控制原理框圖如圖3所示,其中yr1和y1分別對應(yīng)電熱鍋爐的溫度給定值和輸出值;yr2和y2分別對應(yīng)電熱鍋爐液位的給定值和輸出值。控制器C1、C2的控制算法可以選擇常規(guī)PID、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID、模糊自適應(yīng)PID等先進算法。

圖3 對角矩陣解耦控制系統(tǒng)的原理框圖
3.3 智能控制算法實驗
在PID控制中,一個關(guān)鍵的問題就是PID參數(shù)的整定,且一旦整定計算好后,在整個控制過程中都是固定不變的。而鍋爐系統(tǒng)具有很大的延時,并且參數(shù)實時變化,難以建立精確的數(shù)學(xué)模型,常規(guī)的PID是難以實現(xiàn)準確的控制。解決這些問題的方法是采用比PID更為有效的智能控制技術(shù)—模糊控制方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。
模糊控制算法具有階躍響應(yīng)速度快、精確度較高、對參數(shù)變化不敏感以及整定更為容易等特點。應(yīng)用模糊
集合理論建立PID參數(shù)與偏差量e、偏差變化量ec間的二元函數(shù)關(guān)系:
。顯然能根據(jù)不同的e和ec在線調(diào)整PID的三個參數(shù)
,使系統(tǒng)盡可能獲得最佳性能。其控制原理框圖如圖4所示:

圖4 模糊PID控制原理框圖
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)特性,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正PID控制器的參數(shù),并將其應(yīng)用于壓力、流量、液位、溫度以及解耦控制系統(tǒng),通過自學(xué)習(xí)算法,在線(或離線)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,實現(xiàn)PID控制器參數(shù)自整定,提高控制精度及控制器的適應(yīng)性,取得滿意的控制效果。其控制原理框圖如圖5所示。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制原理框圖
4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法及實現(xiàn)
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制由兩部分組成:常規(guī)PID控制算法和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多變量學(xué)習(xí)算法。
4.1 常規(guī)PID控制算法
采用增量式數(shù)字PID控制的算法為:![]()
![]()
式中, u(k)為當前時刻的控制量;
u(k-1)為上一時刻的控制量;
分別為比例、積分、微分系數(shù);
e(k)為給定量和當前時刻的檢測量的偏差;
e(k-1)為給定量和上一時刻的檢測量的偏差;
e(k-2)為給定量和兩個時刻前的檢測量的偏差。
4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多變量學(xué)習(xí)算法
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多變量學(xué)習(xí)算法由前向傳播算法和反向傳播算法兩部分組成。設(shè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個3層BP網(wǎng)絡(luò),輸入層節(jié)點為3個,分別為輸入設(shè)定值
、偏差信號e和偏差變化量ec;Q個隱含層節(jié)點;輸出層節(jié)點為3個,分別為PID控制器的三個可調(diào)參數(shù)
。
(1) 前向傳播算法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的輸入為:
式中,
為隱含層加權(quán)系數(shù),上角標1、2、3分別表示輸入層、隱含層和輸出層,f(x)取正負對稱的Sigmoid函數(shù)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸入輸出為:
式中,
為輸出層加權(quán)系數(shù),由于
不能為負,所以g(x)取非負的Sigmoid函數(shù)。
(2) 反向傳播算法
多輸入多輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器是一種無教師信號的自學(xué)習(xí)控制,需要引入性能指標函數(shù):![]()
依最速下降法修正網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)系數(shù),并附加一加速收斂全局極小的慣性項,則有:![]()
式中,η為學(xué)習(xí)速率;α為慣性系數(shù)。
由于
未知,則近似用符號函數(shù)
取代,由此帶來計算不精確的影響可以通過調(diào)整學(xué)習(xí)速率η來補償。
由式(1)和式(4),可求得:
由上述分析可得網(wǎng)絡(luò)輸出層權(quán)值的學(xué)習(xí)算法為:
同理可得網(wǎng)絡(luò)隱含層權(quán)值得學(xué)習(xí)算法為:
5 結(jié)束語
本實驗裝置已用于自動化專業(yè)的實驗教學(xué),運行狀況良好。通過這套實驗裝置可使學(xué)生對計算機網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)有一個直觀、深刻的認識。并使學(xué)生了解生產(chǎn)過程中的參數(shù)檢測與控制,以及多種先進的控制策略和算法。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模式不僅可以用于實驗教學(xué),也可以應(yīng)用于復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)過程控制中,完成對壓力、流量、液位和溫度等過程參數(shù)的實時監(jiān)測與控制。










