烟片增温过程的模糊—PID控制算法及应用

张翼

摘 要：文章结合隧道式烟片温控的特性，选择了模糊PID复合控制（Fuzzy-PID）来实现对烟片增温系统的智能控制。并根据实际情况，增加了一种在一定条件下的自学习控制方法，与模糊PID复合控制并行运用到烟片增温温度控制中。通过实际使用的数据表明，该控制系统具有企稳平滑的特点。

关键词：烟片增温；模糊-PID控制器；自学习

中图分类号：TP273+.4 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）12-0139-02

Abstract： In this paper， the fuzzy PID compound control system is selected to realize the intelligent control of the smoke sheet temperature increasing system， combined with the characteristic of the tunnel type smoke sheet temperature control. According to the actual situation， a self-learning control method under certain conditions is added， and the fuzzy PID compound control is used to control the temperature of smoke sheet in parallel. The actual data show that the control system is stable and smooth.

Keywords： smoke sheet warming； fuzzy-PID controller； self-learning

1 概述

随着企业发展，卷烟内在质量需求提升，使用普通PID控制器的控制效果并不能满足企业所需求的柔性生产及日趋提高的质量指标。因此研究一种适合烟片增温生产的控制方法，对提升控制稳定性以及烟片过程加工质量具有一定的意义。魏红昀[3]利用专家系统知识库输出修正PID参数以改变PID控制方式，陈行忠[4]通过在PID控制环中增加模糊控制器对PID参数进行调节，提高系统对不同工况下的适应能力。这些改进均可以使温度控制稳定性提高，但对于物料未到达测量点阶段的前馈控制以及过程干扰的应对则没有针对性处理。本文中以隧道式增温工序的出口烟片温度为控制对象，在结合模糊控制非线性和实时性的特点、普通PID控制两者优点的基础上同时并行一种自学习阀门控制设计适合烟片增温过程的模糊-PID控制器，最后对优化前后的控制策略进行在线运用并比较效果。

2 问题描述

2.1 原有煙片增温控制方式

烟片增温（增湿）加工过程是烟片进入隧道式槽体后以普通PID 控制器自动调节蒸汽隔膜阀的开度来改变流入隧道式槽体的蒸汽量，使槽体加热的烟叶温度达到跟踪设定值的效果。

2.2 存在问题

（1）在加料前烟片增温加工生产过程中存在滞后环节。在加工过程中，若遇测温突发异常时控制隔膜阀不断调整导致温度PID控制器也不断调整，造成整个控制过程的不稳定。

（2）在物料达到隧道槽体出口温度探头前，探头测到的是环境温度，这与设定值之间差值作为PID控制器的调节很容易产生较大的超调量。

3 隧道式增温模糊PID控制的应用

3.1 隧道式增温模糊PID控制器设计

隧道式增温模糊PID控制器主要包括普通PID控制器、模糊PID控制器以及自学习阀门控制器三部分。

在料头升温阶段，HT出口温度探头还未探测到物料时，按自学习所得蒸汽阀门开度值控制阀门，使烟叶由常温快速升温至一定区域；在升温至|e|<15℃时切换成模糊PID控制；在升温至|e|<0.5℃时切换成普通PID控制。

在过程生产阶段，在|ec|<2℃且|e|<0.5℃时利用PID调节器的积分调节作用消除稳态误差；在|ec|<2℃且0.5℃<|e|<15℃时切换成模糊PID控制；在|ec|≥2℃或|e|≥0.5℃时认为遇到了外界干扰或测温异常，按自学习所得的蒸汽阀门开度值来控制阀门。

3.2 自学习阀门值算法

当隧道式增温（增湿）器进入生产状态后，某牌号烟片出口温度连续60秒温度偏差|e|<0.5℃，判断此时温度控制进入稳定状态，开始每6秒采集一次实时阀门开度数据。当温度偏差|e|≥0.5℃时立即暂停采集，直到连续60秒温度偏差|e|<0.5℃再恢复采集，最后进入料尾阶段停止采集。完成一批采集后判断计数器的计数值是否满足N>300、该批次的过程能力指数是否满足Ppk>2，若同时满足则认为过程中该阀门开度属于有效经验值。阀门开度累加值除以计数值得到当批的阀门平均开度值，并输出至对应烟片牌号的蒸汽阀门开度堆栈中，再将最新的10批数据进行加权平均值计算，以得到对应牌号的经验蒸汽阀门开度用于自学习控制。

3.3 模糊PID控制算法

3.3.1 输入输出变量确定

本系统采用双输入三输出系统，选择隧道式增温（增湿）器出口烟叶温度偏差e和温度偏差率ec为输入，Kp、Ki、Kd三个参数的调整量△Kp、△Ki、△Kd为输出。

3.3.2 输入变量的模糊化

设定e、ec其模糊集均为：{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}；其论域均为：{-6，-5，-4，-3，-2，-1， 0， 1， 2， 3， 4， 5， 6}；隶属函数均取三角函数，e的基本论域为[-15 15]；ec的基本论域为[-2 2]。

3.3.3 输出变量的模糊化

根据在现场的调试情况，在不采用模糊PID控制时PLC中的PID参数Kp设为1.8，Ki设为35，Kd设为0.5。在模糊控制系统的设计中，输出变量的量化区域以此为基础进行设计。设定△Kp、△Ki、△Kd模糊集均为：{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}；其论域均为：{-6，-5，-4，-3，-2，-1， 0，1，2，3，4，5，6}隶属函数均取三角函数；△Kp的基本论域为[-1.8 1.8]；△Ki的基本论域为[-25 25]；△Kd的基本论域为[-0.5 0.5]。

3.3.4 模糊规则的确立

当|e|较大时，提高Kp，来提升响应速度；当|e|减小时，减小Kp，来防止产生振荡；在|e|很小时，继续减小Kp，使系统稳定。当e、ec同号，趋势不稳定，增大Kp，反之减小。

当|e|较大时，减小Ki，来防止超调；当|e|减小时，增大Ki，来减少稳态误差。

在料头控制阶段，当偏差|e|较大时，为避免偏差瞬间变大，造成微分溢出，需减小Kd。

3.3.5 输出量的去模糊化

经过前述模糊推理后，模糊控制器输出的三个调整参数为模糊量，要对其进行去模糊化，以取得精确量以计算输入到PID控制器的三个参数Kp、Ki、Kd。本控制器采用的去模糊化方法为加权平均法，即取加权平均值作为去模糊化结果。可根据的基本论域和模糊集论域确定三个输出量的比例因子：

KKp=1.8/6，KKi=25/6，KKd=0.5/6

三个参数的去模糊化结果乘以比例因子，即可的出三修正后PID参数，由于这种根据e，ec在线计算会占用较多的CPU资源。本系统将经过离线计算出的模糊控制表存入PLC程序。

3.4 基于PLC程序的设计与实现

3.4.1 模糊控制子程序

隧道式增温（增湿）系统在主程序中给出设定值和采样时间（5S）。系统上电执行主程序后，进行初始化，并读取数据块中的模糊控制表数据。在第一个扫描周期加载烟叶温度设定值和实际值，采样时间到后增温（增湿）机烟叶温度控制回路执行闭环控制。计算e（k），ΔE（k）并进行模糊处理，求取查表索引值存入相应数据块中，根据索引值设置指针运用间接寻址的方式到模糊控制表中求取模糊控制输出量至并存入临时变量。临时变量值通过解模糊得出精确值并存入相应数据块中。

3.4.2 自学习阀门控制子程序

程序跳转进入子程序后，对出口烟片温度进行采样写入数据块，5s采样周期到后计算|e（k）|，连续60s满足|e（k）|<0.5℃，阀门开度根据采样周期进行累加并写入数据块，同时每执行一次则累加计数器加1直到|e（k）|>0.5℃。生产进入料尾状态后将平均阀门开度写入数据块。经过判断计数值以及Ppk值来确定该阀门值是否放入数据堆栈。

4 隧道式增温智能控制器的应用效果

现将自学习控制与模糊PID复合控制的一套程序方法运用至其中，来观察其控制效果。

以下在以同一流量生产同样牌号时，分别应用普通PID控制器以及此次的综合智能控制器所得的温度控制曲线。

从以上温度曲线中可以看出，用普通PID控制器控制过程中温度超调为5.20度，生产开始至稳定时间为300秒左右。用智能PID控制器控制过程中温度超调0.49度，生产开始至稳定时间为216秒左右。以自学习结合模糊PID设计的智能控制器相较普通PID控制器来说，温度上升超调量明显小，整体企稳时间也有缩短。

5 结束语

本文设计的模糊PID复合控制器，利用模糊控制的仿人控制思维，改善了系统的动态性能；同时并行PID控制器，保证了系统的稳态精度，弥补了模糊控制的不足；并在一定条件下启用自学习得到的阀门开度值进行控制阀门，以此应对料头启动阶段温度探头还未接触物料等情况。实际使用表明，与普通PID控制器相比，該系统的鲁棒性和稳态精度都有所提高，为烟片加工应用提供了一种可选的控制方法。

参考文献：

[1]许少坚.模糊-PID控制在涂布复合机张力控制中的应用研究[D].上海：上海交通大学，2013.

[2]李军，朱亚洲，纪雷，等.混合动力汽车模糊控制策略优化[J].汽车工程，2016，38（1）：10-14.

[3]魏红昀，邓忠华，魏晴昀.PID专家控制器在温控系统中的应用[J].兵工自动化，2004，23（4）：50-51.

[4]陈行忠.模糊控制在半导体厂洁净室温湿度控制中的应用[D].上海：上海交通大学，2010.