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基于智能算法的白酒发酵罐温度控制PID参数整定

2021-07-15张浩强罗相巧黄鸿滨韦美良卢森幸

机械研究与应用 2021年3期
关键词:发酵罐温控温度控制

张浩强,罗相巧,黄鸿滨,韦美良,蔡 柳,卢森幸

(河池学院,广西 宜州 546300)

0 引 言

中国传统白酒有着悠久的文化,在白酒酿制过程产生了独到的酿制工艺,但传统白酒酿制效率低,严重影响我国白酒销量。随着目前其它行业智能化、无人化技术发展,白酒行业智能控制是白酒发展的必经之路[1-2]。白酒酿制过程中,发酵罐温度控制极其重要,科研人员已经开展不少研究。刘中会[3]分析了白酒发酵复杂性,讨论了发酵控制特性,以具有滞后的2阶过程模型为例开展了研究;范晓云[4]基于智能视觉理论,从发酵温度、时间、数量、PH酸碱性方面实现了白酒发酵精度控制的试验验证;应静等[5]采用实验室模拟固态温控发酵方式,探讨了温度对白酒发酵的影响,研究发现高温发酵加快糟醅水分蒸发,酵母菌降低速率较快。

针对传统白酒发酵罐温度控制精度低下问题[6],笔者通过构造白酒发酵罐温度控制系统传递函数,基于Simulink软件搭建了常规PID控制和模糊PID控制系统仿真模型,通过遗传算法和模糊算法进行了温控系统PID控制器参数整定,为白酒行业智能控制提供一定的理论指导。

1 白酒发酵罐温度控制传递函数

如图1所示为某白酒发酵罐示意图。

图1 白酒发酵罐示意图

白酒发酵罐外围分散布置冷却套,冷却套上安装冷却液进出口控制阀,上下部安装温度传感器和温度计。

在白酒勾兑过程,由于发酵物化学反应产生较多热量导致发酵罐温度逐步增加,而为提升发酵产品性能,需要严格控制和监控发酵罐温度。

忽略发酵物与罐璧的热传递,发酵罐内部热平衡满足:

(1)

式中:Q1为发酵物化学反应产出能量;Q2为发酵过程丢失的能量;m为发酵物比热容;T为发酵物实时温度。

由方程式(1)得出发酵物传递函数:

(2)

也即:

(3)

考虑发酵物温控延迟性,可将传递函数表示为:

(4)

鉴于实测数据,由切线法及阶跃响应下的延迟时间计算得:K=4,T=19,τ=-5,因此得出发酵物温控传递函数:

(5)

2 白酒发酵罐温度常规PID控制

发酵罐温度常规PID控制策略如图2所示,图中PID为比例积分微分控制器,G(s)为表示白酒发酵物不含延迟部分传递函数,ets表示白酒发酵物延迟部分。

图2 白酒发酵罐温度常规PID控制逻辑反馈图

基于Simulink得到白酒发酵罐温度常规PID控制仿真模型如图3所示。

图3 白酒发酵罐温度常规PID控制仿真模型

3 白酒发酵罐温度模糊PID控制

发酵罐温度模糊PID控制策略如图4所示,模糊控制器结构如图5所示。

图4 模糊PID控制器原理

图5 模糊控制器结构

输入变量定义白酒发酵罐温度偏差值e、偏差值变化率ec;输出变量定义PID参数增量ΔKp、ΔKT和ΔKd。

输入变量e和ec论域设定 [-0.05,0.05]、[-0.09,0.09],输出变量ΔKp、ΔKT和ΔKd论域分别设定[-5,5],[-5,5],[-5,5]。

由白酒发酵罐温度偏差e、偏差率ec与ΔKp、ΔKT和ΔKd关系获得Kp、KT和Kd的调整量ΔKp、ΔKT和ΔKd的模糊控制规则表,如表1~3所列[12]。

表1 ΔKp模糊控制规则表

表2 ΔKT模糊控制规则表

表3 ΔKd模糊控制规则表

通过方程式(5)所示的重心法对ΔKp、ΔKT和ΔKd解模糊:

(5)

基于Simulink得到白酒发酵罐温度模糊PID控制仿真模型如图6所示。

图6 白酒发酵罐温度模糊PID控制仿真模型

4 白酒发酵罐温度PID参数整定

基于遗传算法(GA)和模糊算法(Fuzzy)进行白酒发酵物对PID进行参数整定[12]。PID控制器表达式如下:

(6)

首先采用遗传算法优化PID三参数[13]。图7所示为其优化流程。

图7 基于GA白酒发酵罐温度控制PID参数整定

Kp、Ki和Kd采用长度为10的二进制码编码,利用ITAE作为最优目标函数,如式(7)所示。

(7)

设置种群数量为50,交叉概率Pc=0.7,变异概率Pm=0.02,迭代次数N=300。

经过300次迭代进化,种群总体适应度提高,可获得PID控制三个参数整定结果,如表4所示。

表4 基于GA的PID参数整定结果

其次采用模糊算法优化PID三个参数[14],得到基于Fuzzy的PID参数整定结果,如表5所列。

表5 基于Fuzzy的PID参数整定结果

5 白酒发酵罐PID控制系统仿真分析

由上述所得的PID参数代入基于GA/Fuzzy控制的白酒发酵罐温度控制系统仿真模型,所建立的滚筒位姿控制系统数学模型,采用ode45算法,对系统施加阶跃信号,幅值设置为1,仿真得到白酒发酵罐温度响应控制对比曲线,如图8所示。

图8 白酒发酵罐温度控制系统状态响应

基于GA和Fuzzy算法进行的白酒发酵罐温度PID控制器参数整定系统的超调量、调整时间和稳态误差总结如表6所列。

表6 基于GA和Fuzzy算法参数整定结果对比

对比可得:基于Fuzzy算法进行的PID参数整定,温度控制系统曲线超调量降低了41.056%,调整时间减小了36.193 %,稳态误差降低了67.597 %,显然,在白酒发酵罐温控PID参数整定中,模糊算法优于遗传算法。

6 结 论

为实现白酒发酵罐温度精确控制,设计了白酒发酵罐温度控制系统,考虑时间滞后部分并建立了发酵罐温度控制数学传递函数,搭建了基于Simulink软件的发酵罐温度PID控制仿真模型,分别采用GA和Fuzzy对发酵罐PID控制器参数进行了整定,仿真得出基于Fuzzy算法优化的温控系统超调量、响应时间和稳态误差均优于基于GA算法优化的温控系统,阶跃信号下,基于Fuzzy优化的发酵罐温度控制系统响应曲线超调量缩小了41%以上,调整时间下降了36%以上,稳态误差降低了67%以上。

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