自主學(xué)習(xí)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID爐膛壓力控制

1、自主學(xué)習(xí)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID爐膛壓力控制王健 邵林（安徽工業(yè)大學(xué) 電氣信息學(xué)院，馬鞍山 243002） 摘要：爐膛壓力的穩(wěn)定性將直接影響加熱爐的加熱效率和加熱質(zhì)量。但由于加熱材料的周期性進(jìn)出，對爐壓會產(chǎn)生較大的干擾，采用傳統(tǒng)的PID控制已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)工藝要求?，F(xiàn)提出一種自主學(xué)習(xí)模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識PID在線實時控制爐壓，通過采集閥門的反饋值，動態(tài)調(diào)整模糊查詢表，使模糊控制方式精度更高；同時運(yùn)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識在線自動調(diào)整PID參數(shù)，控制效果更加穩(wěn)定。關(guān)鍵詞：爐膛壓力; RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識PID；自主學(xué)習(xí)模糊控制；中圖分類號：TP273 文獻(xiàn)標(biāo)示符：ASelf-learning Fuzzy

2、Neural Network Identification PIDHeating Furnace Pressure ControlWang jian ,Shao lin(Department of Electrical Information, Anhui University of Technology, Anhui,243000 )Abstract : Stability of pressure of reheating furnace will affect directly heating efficiency and quality. However, heating materia

3、l in and out periodically, which will intervene to the pressure of furnace . traditional PID control can no longer meet the requirements of production technology. The paper giving a Self-learning fuzzy RBF neural network identification PID method to on-line control the pressure, through the feedback

4、 of valve, dynamic adjust fuzzy look-up table, so that fuzzy control becomes more accurate; At the same time, RBF neural network on-line automatically adjusts the PID parameters, the result is more stability than the former .Keywords: Heating furnace pressure; RBF identification PID; Self-learning F

5、uzzy control;1 前言為了保證爐膛有一個穩(wěn)定的壓力，使外界對爐內(nèi)加熱材料影響最小，需要對爐膛壓力進(jìn)行有效控制。很顯然，壓力大了，將向爐外噴火，浪費(fèi)能源且對加熱爐周圍設(shè)備不利；壓力小了，爐外冷空氣將大量吸入爐內(nèi)，較低爐溫，影響加熱質(zhì)量；所以理想狀態(tài)是爐內(nèi)壓力為一個標(biāo)準(zhǔn)大氣壓，但這往往很難實現(xiàn)。為了滿足馬鋼H型鋼生產(chǎn)的工藝需要，把爐內(nèi)壓力控制在稍高于一個標(biāo)準(zhǔn)大氣壓的水平，也就是所謂的微正壓控制，這樣可以避免由于爐外冷空氣的大量吸入爐膛使加熱坯料產(chǎn)生過多的氧化鐵皮，從而影影響生產(chǎn)質(zhì)量。爐膛壓力的檢測一般采用在煙道擋板處選取一個取壓點，然后與爐外大氣壓比較即差壓方式進(jìn)行檢測，其控制范圍是-

6、5mmH2O+5mmH2O,一般設(shè)定在+1mmH2O(注：這里所給的爐壓參數(shù)是指差壓)。爐膛壓力的變化主要來自燃料供熱和加熱坯料的進(jìn)出，當(dāng)爐膛升溫時，爐壓跟隨著增加；當(dāng)降溫時，爐壓也隨之減少；另外，當(dāng)爐門打開、關(guān)閉的時刻，爐壓將發(fā)生急速變化；為了調(diào)整此變化，采用控制加熱爐煙道抽氣量大小的方式來控制爐壓的變化。在空氣換熱器與立煙囪之間的水平煙囪5.5m處，安裝了蝶形煙道閥，也叫煙道擋板，調(diào)整加熱爐煙道擋板的開口度來控制爐膛壓力。原采用傳統(tǒng)PID方法調(diào)整煙道擋板的開口度來實現(xiàn)爐膛壓力的控制，但由于PID控制參數(shù)（Kp、Ki、Kd）不能根據(jù)生產(chǎn)情況實時變化，已不能滿足生產(chǎn)工藝的控制要求?，F(xiàn)提出一種自

7、主學(xué)習(xí)的模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識PID控制，在線動態(tài)調(diào)整PID三個參數(shù)，實現(xiàn)爐膛壓力的實時控制，運(yùn)行效果更加理想。系統(tǒng)控制原理如圖1所示。 圖1.自主學(xué)習(xí)模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識PID爐壓控制 2 控制原理(1)總體：加熱爐爐壓的控制主要是通過調(diào)整煙道擋板開口度的大小，且爐壓的大小與煙道擋板開口度成一定比例。當(dāng)加熱爐正常加熱時，爐壓變化相對較小，我們采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識PID通道控制，動態(tài)調(diào)整煙道擋板，保證爐壓在設(shè)定的范圍內(nèi)變化；而在軋鋼過程中，爐門要進(jìn)行周期性開閉，此動作會對爐壓產(chǎn)生周期性干擾，且每次的主要干擾都是基本相同的，因此，我們采用自主學(xué)習(xí)模糊控制方式：用前兩次爐門開閉期間對爐壓造成變

8、化量的加權(quán)平均值為依據(jù)，對本次爐壓的變化量計算出一個固定的前饋調(diào)節(jié)量，即在爐門開閉有干擾的時段內(nèi)給煙道擋板一個固定的調(diào)節(jié)量，以免產(chǎn)生超調(diào)。且下一次的調(diào)節(jié)量再根據(jù)上一次的調(diào)節(jié)量進(jìn)行修正，這樣一次比一次使?fàn)t壓更逼近其設(shè)定值，反復(fù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，最后得到最佳的調(diào)節(jié)開口度。當(dāng)模糊控制方式使?fàn)t壓的變化量小于預(yù)先設(shè)定的臨界轉(zhuǎn)換值時，爐壓控制方式自動轉(zhuǎn)為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID通道，并將此調(diào)節(jié)量保存在查詢表中，作為下一次調(diào)節(jié)量的參考值，從而建立動態(tài)模糊查詢表。(2)本文以馬鋼H型鋼加熱爐為例；此加熱爐有兩個進(jìn)料爐門和兩個出料爐門，各自有一個拉線式線性編碼器檢測其行程。正常加熱時四個爐門全部關(guān)閉，加熱溫度保持在一定的范

9、圍內(nèi)，此時爐壓變化相對較??；當(dāng)爐壓變化量小于預(yù)先設(shè)定的臨界轉(zhuǎn)換值（+1mmH2O）時，我們采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID通道控制爐壓，達(dá)到動態(tài)調(diào)節(jié)，滿足生產(chǎn)要求、降低加熱能耗；在軋鋼生產(chǎn)過程中，根據(jù)生產(chǎn)工藝的要求，每個爐門必須按預(yù)先設(shè)定進(jìn)行打開、關(guān)閉運(yùn)行，以配合步進(jìn)梁動作完成加熱材料的進(jìn)出。當(dāng)爐門編碼器位置在150mm時，爐門顯示完全打開；當(dāng)爐門編碼器位置是1050mm時，爐門顯示完全關(guān)閉。由于爐門的開關(guān)、閉合將嚴(yán)重影響加熱爐的爐膛壓力，因此在爐門動作同時必須實時調(diào)整爐膛壓力，以保證爐壓在規(guī)定的范圍內(nèi)變化。當(dāng)爐壓的變化量大于預(yù)先設(shè)定的臨界轉(zhuǎn)換值，且爐門邏輯編碼為“1”（至少有一個爐門是打開狀態(tài)）時，

10、我們采用自主學(xué)習(xí)模糊控制方式去快速調(diào)節(jié)爐膛壓力，保證生產(chǎn)的穩(wěn)定、有序進(jìn)行。(3)自動轉(zhuǎn)換開關(guān)：對壓力變送器檢測的壓力與給定壓力(rin)進(jìn)行差值運(yùn)算，結(jié)合爐門的動作信號，自動轉(zhuǎn)換開關(guān)選擇相應(yīng)的通道。當(dāng)爐門有開啟信號且爐壓大于臨界轉(zhuǎn)換設(shè)定值（+1mmH2O）時，自動轉(zhuǎn)換開關(guān)選擇自主學(xué)習(xí)模糊通道進(jìn)行快速控制；當(dāng)爐膛壓力小于臨界轉(zhuǎn)換設(shè)定值時，自動轉(zhuǎn)換開關(guān)選擇RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識PID通道，實時控制爐膛壓力，保證爐壓在一定范圍內(nèi)變化，自動轉(zhuǎn)換開關(guān)由PLC來自動實現(xiàn)。 (4)自主學(xué)習(xí)查詢表見表1：加熱爐的四個爐門分別記為南進(jìn)料門（SCDOOR）、北進(jìn)料門（NCDOOR）、南出料門（SDDOOR）、北出料門

11、（NDDOOR）；用模糊語言把爐門的開閉狀態(tài)進(jìn)行模糊化處理，當(dāng)僅有一個爐門打開時記為SMALL，兩個爐門同時打開時記為MIDDLE，三個爐門同時打開時記為LARGE，四個爐門全部打開時記為LLARGE。爐門編碼0000表示四個爐門均關(guān)閉，同理，0001表示僅一個爐門打開，0011表示兩個爐門打開、兩個爐門關(guān)閉，0111表示僅一個爐門關(guān)閉，1111表示四個爐門全部都是打開狀態(tài)。增量式編碼器用來檢測煙道擋板的位置變化量（Kn），并用Kn與上次爐膛擋板的位置變化量（Kn_1）求加權(quán)平均后作為下一次煙道擋板動作的位置參考值(Pn_1)。增量編碼器通過SIEMENS-AK41 D/A模塊轉(zhuǎn)換后與PLC進(jìn)

12、行數(shù)據(jù)通信。自主學(xué)習(xí)前饋運(yùn)算式:式（）（運(yùn)算數(shù)值為擋板的開口度（%）:Kn=(a*Kn_1+b*Pn_1)/2（）a、b：加權(quán)系數(shù)；Kn：本次爐膛擋板開口度的變化量；Kn_1：上次爐膛擋板開口度的變化量；Pn_1：下次爐膛擋板開口度變化量的參考值；表1：自主學(xué)習(xí)模糊查詢表爐門編碼模糊語言 ab Kn_1Pn_1 Kn0000 ZERO11 90 86 88 0001SMALL11 26 25 25.5 0011MIDDLE0.90.9 15 1212.15 0111 LARGE0.950.85 7 8 7.07 1111LLARGE11 0 0 0 (5)利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器在線快速、準(zhǔn)確

13、地跟蹤爐膛壓力的變化，在此基礎(chǔ)上PID控制器就可以利用辨識過程中提供的信息實時調(diào)整控制器參數(shù)，即PID控制器參數(shù)的在線自整定，從而實時控制爐膛壓力。本文采用經(jīng)典的數(shù)字增量式PID控制器，設(shè)系統(tǒng)輸入為rin，輸出為yout，則系統(tǒng)的控制誤差為?？刂扑惴椋?（2），為PID控制參數(shù)的三個輸入；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定指標(biāo)為： （3）控制器的參數(shù)，采用梯度下降法調(diào)整，具體調(diào)整算法式為： （4） （5） （6）式（4）（6）中，、為學(xué)習(xí)速率，其值取（0，1）間的數(shù)，為未知被控對象的信息，可通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識而得。3 系統(tǒng)實現(xiàn)：(1)軟件設(shè)計：（S7-300 PLC程序?qū)崿F(xiàn)）在STEP7中用SCL語言實現(xiàn)R

14、BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識PID部分程序：FUNCTION FC13: REALVAR_INPUT Xc(1): REAL ; /PID參數(shù)Kp的輸入；Xc(2): REAL ; /PID參數(shù)Ki的輸入；Xc(3): REAL ; /PID參數(shù)Kd的輸入；END_VARVAR_OUTPUT dKp: REAL ; /PID參數(shù)Kp的變化量； dKi: REAL ; /PID參數(shù)Kp的變化量； dKd: REAL ; /PID參數(shù)Kp的變化量；END_VARCONST i:=6; xite:=0.08 ; /PID參數(shù)的學(xué)習(xí)率； alfa:=0.04 ; /PID參數(shù)的學(xué)習(xí)率；END_CONSTVAR i

15、:INT ; error: REAL ; /給定與反饋差值；W： ARRAY1.6OF REAL; /RBF權(quán)值向量；h: ARRAY1.6OF REAL; /RBF徑向基向量；C: ARRAY3，6OF REAL; /RBF節(jié)點中心向量； ad: ARRAY 1.6OF REAL; /Jacobian信息辨識；END_VAR FOR i=1 TO 6 /循環(huán)6次求和運(yùn)算；ad:=ad+W(i)*h(i)*C(1,i)-U/ b(i)*b(i);END_FORdKp:= xite*error*ad*Xc(1); /計算Kp的增量值；dKi:= xite*alfa*error*ad*Xc(2);

16、/計算Ki的增量值；dKd:= xite*error*ad*Xc(3); /計算Kd的增量值；FC13:=1;END_FUNCTION(2)在OB35中實現(xiàn)增量式PID控制程序,OB35是一個以固定時間間隔循環(huán)的組織塊,Hardware Config界面里可以設(shè)置間隔時間，而這也即是PID的采樣時間。應(yīng)該注意設(shè)置的間隔值比OB35中程序運(yùn)行時間長，否則會造成系統(tǒng)異常。4 SIEMENS-WinNCC組態(tài)監(jiān)控為了H型鋼生產(chǎn)信息監(jiān)視與自動化操作，我們利用SIEMENS組態(tài)軟件WinCC實現(xiàn)監(jiān)控功能，WinCC通過MPI接口與S7300-PLC進(jìn)行通信完成數(shù)據(jù)的交換。WinCC對爐膛壓力的變化量監(jiān)控

17、如圖3、圖4所示： 圖3.傳統(tǒng)PID控制的爐壓變化量 圖4.自學(xué)習(xí)模糊RBF辨識PID控制的爐壓變化量 圖3、圖4為H型鋼加熱爐爐膛壓力差的在線監(jiān)控趨勢圖，從這兩幅圖我們可以得出，利用傳統(tǒng)的PID控制方法，爐壓波動幅度較大（-10+26Pa），尤其在爐門打開、閉合的期間，爐壓超調(diào)大、過渡時間長；而采用本文提出的自主學(xué)習(xí)模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識PID控制方法，爐壓波動幅度相對較小，在生產(chǎn)工藝的要求范圍內(nèi)（-5+10Pa），且在爐門打開、閉合的期間，爐壓超調(diào)小、反應(yīng)速度快。5 結(jié)論本文提出的用自主學(xué)習(xí)模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識PID方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PID對加熱爐爐壓進(jìn)行控制，爐壓變化更加穩(wěn)定。同時采用液壓

18、執(zhí)行機(jī)構(gòu)驅(qū)動煙道擋板，更好地提高了機(jī)構(gòu)運(yùn)行的精度和穩(wěn)定性；用SIEMENS的S7-300PLC實現(xiàn)系統(tǒng)的設(shè)計，性能更加安全可靠，滿足加熱爐惡劣的環(huán)境要求。經(jīng)過理論分析和長期的運(yùn)行工況表明，完全適應(yīng)生產(chǎn)工藝要求，同時改善了加熱 質(zhì)量、降低生產(chǎn)能耗、減輕操作人員的勞動強(qiáng)度，經(jīng)濟(jì)效益明顯，達(dá)到了設(shè)計的預(yù)期效果。6 創(chuàng)新觀點： 本文采用位置反饋數(shù)據(jù)對模糊控制查詢表進(jìn)行在線自學(xué)習(xí)，此控制方法比傳統(tǒng)的模糊控制方法精度更高；同時，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識PID代替?zhèn)鹘y(tǒng)PID實現(xiàn)在線調(diào)整參數(shù)，控制更加穩(wěn)定、響應(yīng)速度更快。參考文獻(xiàn)1 馬鋼H型鋼加熱爐工程指導(dǎo)手冊(Siemens翻譯資料) M . 馬鋼股份公司 2002，62 劉金琨. 先進(jìn)PID控制及其MATLAB仿真 M.北京： 電子工業(yè)出版社， 2005.3 廖常初. S7-300/400 PLC 應(yīng)用技術(shù) M.北京： 機(jī)械工業(yè)出版社， 2008，34 蘇昆哲. 深入淺出西門子WinCC V6 M. 北京： 北京航空航天大學(xué)出版社，2004，55 王卓，李平，郭爍. 基于多模型的非線性系統(tǒng)廣義預(yù)測控制 J. 微計算機(jī)信息，2004，8-1，33-34 6 史賀男，梁曉春. 油煙排放的模糊控制 J. 微計算機(jī)信息， 2004，8-1 35-367 王耀南. 智能控制