燃烧加热器气动阀门阀后压力的模糊控制

2010-04-15祝汝松汤更生陈志强张俊生

实验流体力学 2010年1期

祝汝松 ,汤更生,陈志强 ,张俊生

(中国空气动力研究与发展中心,四川绵阳 621000)

0 引言

在超燃冲压发动机研究的主要地面试验设备中,燃烧加热器是其中的主要组成部分。燃烧加热器通过对氢气、氧气和空气的压力、流量控制和恰当的时序和点火控制来产生适合于超燃冲压发动机研究的温度和压力,模拟超燃冲压发动机的飞行试验环境,进行超燃冲压发动机基本燃烧规律和相关技术研究。对燃烧加热器中氢气、氧气和空气的流量和压力的良好控制,是燃烧加热器控制的关键之一。

1 燃烧加热器简介

燃烧加热器的主要试验气体包括氢气、氧气、空气和氮气。燃烧加热器的进气管道及阀门系统配置如图1。

燃烧加热器的3种主要试验气体的供气管路都包括有球阀、调压阀、流量阀、文氏喷嘴、单向阀和安全阀等,其中氧气和氢气管路在流量阀后还包括快速阀。氮气用来在试验前后对氧气和氢气管路进行清洗。在三种主要试验气体供气管路上的主要阀门后安装有防爆压力传感器,用来进行压力的监测和反馈控制;在文氏喷嘴后安装有温度传感器。出于试验和设备安全的考虑,三种主要试验气体供气管路的调节阀执行器采用美国FISHER公司的气动阀门定位器DVC5000,它使用一定压力的气体来驱动阀门的运动。

燃烧加热器供气管路需要调节控制的参数包括各个试验气体的压力、流量,其中压力为直接控制参数。

图1 燃烧加热器的进气管道及阀门系统配置示意图Fig.1 The configuration of the valves and pipes of the combustion heater

2 控制系统的基本构成

由于试验设备所使用的试验气体包括氢气、氧气等易燃、易爆气体,控制系统需要具有较高的可靠性。控制系统以一台工业控制计算机为核心,采用PLC安全连锁来兼顾系统的可靠性要求。该控制系统的基本构成如图2所示。对于供气管路中的6个调节阀的气动定位器,计算机通过模拟量输出板输出对应于阀门开度大小的4～20mA模拟信号,由阀门定位器将阀门控制到相应的指定位置。

燃烧加热器控制系统主要完成以下主要功能：实现供气管路中所有电控制阀(包括球阀、快速阀、调节阀)的计算机控制;对供气管路中各个压力测量点的实时监测;对各试验气体文氏嘴前压力的闭环控制;对供气管路各个阀门的时序控制;系统故障和紧急停车时的安全联锁等。

3 气动阀门阀后压力控制方法的选择和实现

3.1 压力控制基本原理

图2 控制系统的基本结构Fig.2 The makeup of the control system

压力控制的基本原理如图3所示。图中的压力控制器由计算机中的控制算法实现;位置控制内环由Fisher的DVC5000气动定位器来实现。其中阀门的位移检测是在DVC5000气动定位器内部实现的。工业控制计算机中实现的控制器用来实现压力闭环控制。

图3 压力控制的基本原理Fig.3 The principle of the pressure control

每种气源管路包括两个Fisher的气动阀门。在进行压力控制时,靠近气源的调节阀进行压力的粗调,减弱气源压力下降过快对后面的调节阀压力控制的影响。较为精确的压力控制由靠近文氏喷嘴前的调节阀进行。

3.2 PID控制存在的问题及影响因素

在系统试验初期,压力控制器采用了一种常规PID控制器和改进型PID控制器对压力进行调节。图4给出了采用PID调节的一个典型的控制效果。

采用常规PID调节进行压力控制的问题主要表现在：控制参数难以整定,压力控制的超调量较大,稳态控制的效果不好,同时由于试验气体气源压力和控制压力设定值的不同,控制效果差异较大。这不仅浪费试验气体资源,而且还有安全隐患。

通过多次试验和分析,主要有以下因素影响PID控制器的控制效果。

(1)阀门动作带有一定的非线性。(2)在试验过程中,气源压力下降较快,供气管路压力控制特性变化较大。(3)常规PID控制器对被控制系统的非线性和外部扰动的适应能力较弱。

图4 一般PID控制器控制效果Fig.4 The control result using convential PID controller

图5给出了Fisher气动阀门定位器的工作原理。由于气动阀门采用具有可压缩性的气体作为动力源,以及阀芯与阀体之间的摩擦等因素,造成阀门的运动过程具有一定的非线性,在试验过程中气源压力下降较快的情况下,给比较精确的压力控制造成了困难。

图5 DVC5000系列阀门控制器原理和运动过程示意图Fig.5 The control principle and moving process of DV5000 series valve

3.3 自适应Fuzzy-PI控制器的设计和实现

根据使用PID控制器的试验结果并结合对系统控制特性的认识,设计了具有自适应调整功能的模糊PI(Fuzzy-PI)控制器。其控制原理如图6所示。

这种自适应Fuzzy-PI控制器是在常规的比例积分(PI)控制器的基础上(图中Kp和Ki部分),根据压力控制过程中的不同阶段,通过一套模糊推理规则对PI控制器的比例系数Kp和积分系数Ki进行在线调整。

采用模糊推理有助于将对系统控制特点的认识结合在控制器的设计中。在线参数调整模糊推理规则的设计(图6的虚线部分所示)包括输入变量的模糊化、模糊推理、参数调整模糊量的清晰化几个部分。模糊控制器的输入变量选为压力的偏差e和偏差的变化ec,后者为本次的压力偏差ei和上一次的压力偏差ei-1的差值。

图6 自适应Fuzzy-PI控制器原理框图Fig.6 The principle of the adaptive Fuzzy-PI controller

对Kp和Ki参数的调整,采用模糊推理输出的参数修正量进行调整,即：

Kp(n)=Kp(n-1)+Anp或Ki(n)=Ki(n-1)+Ani

其中Kp(n-1)和Ki(n-1)为上一时刻的Kp、Ki参数,An为模糊推理输出的Kp和Ki参数的修正量。

各模糊语言值的成员函数均采用高斯正态分布函数的形式。在偏差e较小时的模糊语言值隶属函数的幅宽较小,用于提高控制器在稳态时隶属函数的分辨率和控制输出的灵敏度。在偏差较大的区域采用正常幅宽的隶属度函数。偏差的变化ec和修正量A的模糊语言值隶属度函数均采用均匀正态分布函数的形式。

Kp、Ki参数在一定时间内的变化与控制循环执行次数有一定的关系。控制参数在短时间内不能有太大的变化,否则易造成控制作用的突变。实际设计中,对Ki和Kp参数的变化有范围的限制。

P参数调整的主要原则是：避免震荡,在偏差较大且偏差变化率较小时,宜增大P参数;在偏差较小且偏差变化率也较小时,宜缓慢增大P参数。I参数的调整原则是：在偏差较大且偏差的变化方向和幅度合适时,宜保持不变和较小的值;在偏差较小且偏差的变化方向正确和幅度较小时,宜缓慢增大I参数,有助于减小稳态控制误差。

根据以上原则设计了模糊推理规则。模糊推理采用Mamdani的Max-Min推理法。实际使用时,在Max-Min推理法的基础上作了一些改进。例如在进行模糊逻辑与运算时,用乘积代替了取小运算;在进行模糊逻辑或运算时,用求和法代替了取大运算;这些主要是减弱在用Max-Min推理时模糊推理输出较强的非线性。模糊推理结果的清晰化采用了较常用的重心法。图7给出了各个模糊语言值形状和参数修改规则的模糊推理结果。