基于模糊免疫PID的饲料加工试验机温度控制研究

■吴勇 赵勇 黄堃

（无锡职业技术学院，江苏无锡 214121）

颗粒饲料的加工一般是经过蒸汽调质后，再进行制粒。调质温度对颗粒饲料的加工效果具有非常重要的影响。调质温度增加，将促进颗粒饲料蛋白质的变性以及淀粉的糊化，但是过高的调质温度将导致饲料蛋白质、酶制剂以及维生素的利用率降低，不利于动物的吸收，因此，在饲料加工过程中应该对试验机的调质温度进行有效地控制，从而能够获得一个适宜的调质温度，提高饲料的利用率，选择一种有效的控制技术对饲料加工试验机的温度进行控制，对于颗粒饲料加工质量的提高具有非常重要的作用[1]。

饲料加工试验机的温度控制属于一个大滞后、大惯性、非线性的系统，利用传统的PID控制技术对其进行控制，控制效率比较低，超调量较大，无法获得较好的控制效果。目前，将模糊免疫PID控制技术引入饲料加工试验机的控制研究还未见报道，传统的模糊PID控制器控制精度比较欠缺，在达到稳态时经常会产生一定的误差。近年来，控制理论的水平不断提高，控制技术有了突飞猛进的发展，免疫算法的理论体系不断完善，并且在很多工业控制领域中得到了非常广泛地应用。笔者通过构建模糊免疫PID控制器对饲料加工试验机进行自适应地控制，并且进行了相应的仿真试验，使得系统可以在较短时间里达到稳态，减少超调量，提高系统的抗扰能力。

1 饲料加工试验机的工艺流程及基本指标

颗粒饲料的工艺流程如图1所示。

图1 颗粒饲料的制备工艺流程

调质温度可以通过控制喂料速率以及蒸汽量加以控制，在调质器上安装温度传感器可以测试相应的调质温度。

颗粒饲料的主要加工工艺参数包括：

1.1 淀粉糊化度

淀粉糊化度可以利用简易酶法测定，经过加热将饲料制备成全糊化试样，接着通过酶解、沉淀过滤。然后通过斐林试剂实现显色，对吸光度进行测定，最后，可以根据相关公式计算出淀粉糊化度。

1.2 饲料颗粒的耐久性

颗粒耐久性可以体现饲料加工质量的好坏，颗粒耐久性越好，饲料的质量越好。饲料颗粒的耐久性可以通过耐久性装置进行测试，根据测试结果按照如下的计算公式进行计算：

式中：Dk表示饲料颗粒的耐久度；G1表示经过耐久性装置翻转后的颗粒饲料的质量；G2表示经过耐久性装置翻转前的颗粒饲料的质量。

1.3 调质温度对颗粒饲料性能参数的影响

调质温度超过淀粉糊化温度时，淀粉颗粒将吸水膨胀，最终破裂，有利于饲料颗粒的粘结。调质温度越高，淀粉糊化度越大。

调质温度对颗粒饲料的耐久性也有较大的影响，调质温度越高，颗粒饲料的耐久性越好，从而能够避免颗粒在运输和储藏的过程产生浪费。

2 模糊免疫PID控制的基本原理

2.1 免疫PID控制的基本原理

传统的PID控制的离散数学模型如下所示：

式中，Kp、Ki、Kd分别表示比例系数、积分系数和微分系数。

免疫PID控制主要是应用免疫控制的免疫反馈机理组成具有反馈作用并且可以依据控制器的输出进行自动调节的比例系数，取代增量式PID的固定式比例系数kp，进而能够自适应地调节控制器输出。人体免疫体系的工作原理是使抗体迅速地入侵抗原，并且阻止抗体浓度较大对生物体造成的伤害。免疫系统的淋巴结存储免疫B细胞和T细胞，当抗原侵入机体后信息被传输给T细胞，接着，T细胞通过对B细胞的刺激形成相应的抗体从而可以使抗原消失。T细胞内包括辅助细胞TH以及抑制细胞TS，TH细胞和TS细胞彼此抑制，TH细胞正比于抗原信息，同时形成B细胞的抗体，TS细胞限制B细胞抗体的形成。在初始阶段，抗原非常多，TH细胞也比较多，从而使B细胞形成过多的抗体，从而实现对抗原进行抵制的作用；在抗原缩减的情况下，TS细胞随之增加，TH细胞的形成受到限制，因此B细胞产生的抗体也将缩减。细胞处于彼此竞争的状态，从而使得整个系统处于重新的平衡状态。模糊免疫PID控制器的输入和输出分别为7个，由于输入和输出语言变量的增加，免疫抑制系数能够得到优化。第K代的抗原个数利用ε(k)来表示，在抗原信息的影响下T细胞使辅助细胞TH输出可以表示为如下的形式：

式中：k1表示激励系数。

抑制细胞TS的输出可以表示为如下的形式：

式中：k2表示抑制系数。

辅助细胞和抑制细胞共同作用使B细胞的输出可以表示为如下的形式：

免疫PID控制器是基于免疫机理设计的非线性控制器，并且构建了控制变量u(k)和误差e(k)的非线性管理，相应的PID控制器模型可以表示为如下的形式：

式中，K1表示控制反应速度；λ表示控制稳定性；h(·)表示非线性函数。

免疫PID控制器的输出可以表示为如下的形式：

式中，Kp1=K1[ ]1-λh(u(k),Du(k))

2.2 模糊免疫PID控制的基本原理

通过模糊控制器对非线性函数 f(·)进行逼近，并且对控制精度以及运算量进行权衡，通过两个模糊集对输入量u(k)和Δu(k)进行模糊化操作，分别为正和负，可以用P和N来表示。对于输出函数 f(·)，通过三个模糊集对其进行模糊化运算，分别为正、零和负，可以利用P，Z，N来表示。模糊规则的设计原则如下：当细胞受到较大刺激时，抑制能力比较小；当细胞受到较小刺激时，抑制能力比较大。换句话说就是：当u(k)为正和Δu(k)为正的情况下，f(·)为负；当u(k)为负和Δu(k)为负的情况下，f(·)为正；当 u(k)和 Δu(k)符号相反时，f(·)为零。

在模糊免疫PID控制器中，按照偏差e和偏差变化量Δe以及模糊理论，构建对应的比例系数变化量ΔKp、积分系数变化量ΔKi和微分系数变化量ΔKd的模糊规则，论域的取值范围为[-1，1]，选取7个模糊集，分别为：正大、正中、正小、零、负小、负中和负大，可以分别表示为PB，PM，PS，ZO，NS，NM，NB。模糊规则分别见表1、表2和表3。

表1 ΔKp模糊控制规则

表3 ΔKd模糊控制规则

通过精确量的整定运算可以获得整定值ΔKp、ΔKi、ΔKd，模糊免疫PID控制器的输入参数根据下式进行计算：

式中：Kp0表示比例系数Kp的初值、Ki0表示积分系数Ki的初值、Kd0表示微分系数Kd的初值。

3 基于模糊免疫PID的饲料加工试验机的控制仿真分析

3.1 饲料加工试验机控制的基本原理

饲料加工试验机可以进行饲料的自动加工。首先，启动加热器进行预加热，给饲料加工试验机加热，直到自停。然后，温度降低后进行自动加热，启动油泵，经过2 min后启动主机，经过4 min左右机头开始出料，接着，将主电机和喂料电机的转速增加到预先设定的值，接下来，使主电机的转速降低，最后停机。

3.2 仿真分析

以肉鸡颗粒饲料的加工为例，通过现场饲料加工的测试数据可知，其适宜的调质温度为90℃，利用模糊免疫PID技术对其进行控制，模糊免疫PID控制器的参数设置为：k1=1.25,k2=1.14,K1=1.42,Kp=0.20,Ki=0.05,Kd=0.10。为了能够验证该方法的有效性，同时也利用模糊PID控制技术对其进行控制仿真分析，PID的基本参数设置和模糊免疫PID相同。控制仿真程序利用MATLAB软件编制而成，仿真结果如图1所示。

图1 饲料加工试验机调质温度控制仿真结果

从图1的仿真结果可以看出，模糊免疫PID控制技术和模糊PID控制技术相比具有更好的控制效果，前者响应速度比较快，而且超调量也比较小，因此，更有利于提高颗粒饲料的加工质量，饲料加工试验机运行的稳定性，饲料的淀粉糊化度和耐久性均得到了提高，进而能够提高饲料加工的品质。

4 结论

将模糊免疫PID控制技术应用于颗粒饲料的加工试验机的调质温度控制中，能够有效地提高颗粒饲料的性能，保证颗粒饲料加工质量的提升，从而能够提高颗粒饲料加工试验机的加工自动化程度，对颗粒饲料加工的性能参数进行精度地控制。仿真结果表明该控制技术具有较好的控制稳定性，能够提高颗粒饲料加工试验机的工作效率，提高颗粒饲料的加工质量。