技术创新
《微计算机信息》2011年第27卷第6期
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《现场总线技术应用200例》
测控自动化
基于PLC 自适应模糊算法在饮料灌装的应用
The application of fuzzy self-adaptive in Beverages filling based on PLC
（东华大学）朱军伟卢文科胡频
ZHU Jun-wei LU Wen-ke HU Pin
摘要:由于温度控制存在大的时滞,且调整过程中存在非线性,通过对温度的控制对象的特点及UHT 高温杀菌的要求,引入
Mamdani 算法,使用对控制参数k p ,k i ,k d 的在线自整定的控制方式,该方法具有很强的鲁棒性及超调量小的特点,对于大滞后的控制对象有比较好的控制效果。
关键词:UHT 高温杀菌;Mamdani;参数在线整定;自适应控制中图分类号:TP273文献标识码:A
Abstract:Because of a large delay and nonlinear process in the temperature control,by characteristics of temperature control and UHT requirements of temperature sterilization and introducing the Mamdani algorithm,using the online self -tuning control method about the control parameters k p ,k i ,k d .The method has strong robustness and small overshoot characteristics,and gets the better effects for large delay objects control.
Key words:UHT High-temperature sterilization;Mamdani;tuning characteristics online;self-adaptive control
文章编号:1008-0570(2011)06-0030-03
引言
PET 瓶装茶饮料通常采用热灌装方法,而热灌装技术在PET 瓶饮料生产中占主导地位，饮料在经过超高温杀菌之后，在87°C 以上条件下灌装到PET 瓶内，
再经过隧道冷却，形成成品。
然而由于饮料生产，尤其是茶饮料的生产灌装中，对温度的要求及其严格，对温度的控制的是否准确直接影响到饮料质量和广大消费者的人生安全问题，所以对温度的精确控制及快速的整定就显得格外的重要，而常规PID 控制对温度这样的大滞后的非线性的控制对象显得尤为不足。
近年来，国内外对温度控制调节器进行了广泛、深入的研究，如：智能化PID 、模糊控制、自适应控制等，其性能、控制效果好，可广泛应用于温度控制系统及企业相关设备的改造。为企业的设备的技术改造服务。然而由于在饮料生产过程中，尤其是热饮料的生产过程中，对温度的要求非常严格，对其温度误差要求在1%以内，因为温度的稳定性直接影响着饮料的质量问题和生产厂家的经济利益和在消费者中的名声，而一般的PID 根本达不到控制要求，虽然模糊PID 算法已经取得了一定的进展，但是在饮料生产过程中对温度和液位的控制还没有很好的结合起来，尤其是在国内的生产控制中，因此对新的更精确的智能PID 的研究就显得非常重要和实际意义。本文就是将经典PID 和模糊控制相结合形成模糊自适应PID ，引入了
Mamdani 算法，
对控制参数进行在线自整定，以提高本系统的适应性和鲁棒性，通过实验仿真，证明了这种控制方式达到了很好的控制性能。而最终的控制是通过S7-300PLC 控制器来实现这样精确温度及液位控制的。
1控制原理及算法实现
1.1控制系统的结构分析
本控制系统主要由PLC 、
继电器、温度传感器、液位传感器、
电动调节阀等部分组成。控制核心单元PLC 根据手动设定温度信号与现场温度传感器的反馈信号经PLC 的分析和计算，得到温度偏差E(n)和温度偏差的变化率EC(n)，经过PID 运算
后，PLC 将0-5V 的模拟信号输出到继电器，用以控制和调节电动阀门的开关及开度；PLC 通过比较模拟量输出与温度偏差的值，通过I/O 端口开关量的输出驱动继电器，以此来达到控制具体相关的电动阀或者气动阀的开度，以此来调整从调配车间输送管道里进入到UHT 弯管里面加热的产品液的流量，并通过调节高压蒸汽阀门的开度，以达到加大或减少进入UHT 弯管高温杀菌的蒸汽的流量；使高温杀菌的温度快速达到（140±3℃）
左右，并通过对冷却水阀门的开度的控制，使经过高温杀菌后的产品液冷却到（90±2℃），然后送进灌装缓冲罐等待灌装。以此达到恒温输出灌装的目的。
1.2经典PID 的控制方式
数字式PID 控制器的表示函数为：
u(n)=k p e(n)+k i ∑e(n)+k d e c (n)
（1）式中，e(n)为系统偏差;e c (n)为系统偏差变化率;k p 为比例系数;k i 为积分系数;k d 为微分系数。
k p 的大小直接影响系统的响应速度和精度;k p 越大，系统响应速度越快，系统的调节精度越高，但是k p 过大，将引起超调，导致系统不稳定；k i 的大小影响系统的稳态误差;k i 值越大，系统稳态误差消除的越快，但是k i 过大，将会在调节过程中出现较大的震荡，产生较大的超调，影响系统的稳定性；k d 的大小影响系统动态特性;主要能够快速的对误差的变化进行响应，从而达到使偏差的影响快速得到抑制，但是k d 过大，由于k d 的放大的作用，很容易对周围的干扰信号产生很敏感的反应，使干
朱军伟:硕士研究生
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扰对系统的影响加大，甚至是系统不稳定。
1.3模糊PID 算法及控制方式
模糊PID 控制结构图如图2所示：
图1参数自适应模糊PID 控制器结构图
由图2可知，用于在线自整定PID 参数的模糊控制器是以e 和ec 为输入语言变量，以k p ，k i ，k d 为输出语言变量的双输入三输出的模糊控制器。
UHT 高温杀菌的温度偏差e 的基本论域为[-3,3]，
温度偏差变化率ec 的基本论域为[-10,10]，Δk p 的基本论域为[-1.8,1.8]，
Δk i 的基本论域为[-0.18,0.18]，Δk d 的基本论域为[-0.18,0.18]。变量e 和e c 的模糊量分别是：E ，EC ，论域定义为{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,},变量Δk p ，Δk i 和Δk d 的模糊量分别是Δk p ，
Δk i 和Δk d ，
论域均定义为{-3,-2,-1,0,1,2,3}，所有模糊子集均为{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB}。e 的量化因子为2，ec 的量化因子为0.6，的比例因子为0.6，的比例因子为
0.06，的比例因子
为0.06。考虑到计算的复杂程度和和对温度控制要求的灵敏度，各变量的隶属度函数均采用三角形函数。
根据模糊控制的规则和实际经验得到k p ，k i ，k d 三个参数整定模糊控制表分别如下表所示
表1k p 控制规则表
表2k i 控制规则表
表3k d 控制规则表
k p ,k i ,k d 的模糊控制规则表建立好后，
根据如下方法进行k p ,k i ,k d 的自适应校正。将误差e 和误差变化率e c 变化范围定义为模糊集的论域，根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型，应用模糊合成推理设计PID 参数的模糊矩阵查询表，查出校正参数Δk p ，Δk i 和Δk d 代入下式计算：（2
）式中，k p ，k i ，k d 为PID 三个控制参数的取值
为PID 参数基准值
，，和为PID 参数校正值。经过模糊推理后，整定的三个修正参数，要进行去模糊化取得精确量以计算输出控制量，本控制器采用加权平均法求取输出量的精确值。得出模糊判决后的清晰量，即参数，和
值，从而生成模糊矩阵查询表。
根据误差和误差变化的输入在模糊矩阵查询表中查找相应的输出，乘以各参数的比例因子即可直接作为常规PID 参数的整定值，从而实现了模糊自整定PID 参数功能。
本系统主要是采用的Mamdani 的模糊推理及合成法则来实现模糊控制的,把被控对象的偏差e(n)和偏差变化率e c (n)进行模糊化，且其模糊子集分别是E(nT)=e(nT)×k e 和E c (nT)=e c (nT)
×k ec ，其中k e ，k ec 为量化因子，且分别为2.0，0.6，T 为采样周期，根据Mamdani 模糊控制的推理规则及合成关系等可以计算出各输出量对应的关系矩阵：
（3）（4）(5
）式中i=（-6，-5，…，5，6）；j=（-6，-5，…，5，6
）（6）（7）（8）
将分别按照加权平均法进行模糊决策得：
（9
）（10）（11
）分别有，，进行模糊控制的清晰化运
算，则可以得出PID 控制器的物理论域内的自整定的控制器参数，，,其分别为：
（12）
（13
）1.4UHT 高温杀菌的原理及热交换
主要是通过在Matlab 中Simulink 中搭建一个加入模糊自适应控制的控制器的控制框图，UHT 高温杀菌只要是把温度加热到140℃左右，这样以达到高温杀菌的目的，因为这个工艺流程中，对温度的精确控制非常重要，直接关系着产品质量及消费者的饮用安全问题，所以采用UHT 高温杀菌，UHT 高温杀菌热能量交换计算如下所示：
进入UHT 的物料从70℃上升到135℃，且在135℃的环境下保持5s ，蒸汽在UHT 中按照逆流方式进行传热，蒸汽释放出气化潜热。超高温瞬时灭菌热交换换算如下所示。
换热器进口与出口的温度差的计算：Δt 1=T 1-t 2=145-135=10℃，Δt 2=T 2-t 1=137-70=67℃，式中：T1—————蒸气进口温度，℃；T 2—————蒸气出口温度，℃；t 1—————物料进口温度，℃；t 2—————物料出口温度，℃。
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换热平均温度差：Δt m =（Δt 2-Δt 1）／ln （Δt 2／Δt 1）=（67-10）/ln(67/10)=29.9℃。冷物料所需要的热量：由Q=MC Δt 得：Q=MC (t 2-t 1)=0.60×3.8×（135-70）=148.20kW 。
蒸汽消耗量D 的计算:根据能量守恒定律：D=Q/r=148.20kW/2134.0=0.052kg/s=250.0kg/h ，
式中：D —————蒸汽消耗量，kg/h ；r —————加热蒸汽的汽化热，KJ/kg 。
传热面积（S1）由传热面积相关知识得：K=700W/m 2℃S1=Q ／K Δt m =148.20kW/(700×29.9)=7.08m 2。为有效保证传热效果，需对计算值进行放大，取放大系数为1.3计算校正传热面积（S ）：S=1.3×S1=9.20m 2。
由热量交换的能量守恒及传热的特性，及由相关实验曲线可以近似得出，关于能量的一个动态传递函数模型G （S ）
即G (s)=
（14）
式中A 1，A 2分别为热量交换时的热蒸汽和物料的传热面积和受热面积，在本系统中位恒定面积A1，式中R 1，R 2为与控制蒸汽的阀门的开度成反比的汽阻，在UHT 的预热和高温杀菌过程中，对物料的温度的控制，主要是通过控制高压热蒸汽的流量，以达到改变单位时间内的热蒸汽的能量，从而达到控制物料的预热温度和UHT 高温杀菌的温度，并通过模糊自适应来对温度的滞后特性进行校正控制，以达到精确控制饮料的杀菌温度的特性。
2Matlab 系统仿真图及分析
经典PID 控制在大滞后特性的温度控制中，其缺点已经显得格外明显，如图2到3所示的经典PID 控制与模糊自适应控制和常规PID 的结合后对UHT 高温杀菌中的控制的Matlab 模型仿真图所示。
图2常规PID 单位阶跃响应
图3模糊参数自整定PID 单位阶跃响应图由图2和图3中知，在UHT 高温杀菌常规PID 控制下，当k p 取1.5，k i 取0.08，k d 取4.0时，系统在阶跃信号下的响应曲线虽然稳定性基本达到了控制要求，但是在系统响应过程中，还是存在着一定的振荡，如t=35s 时，存在着一定的振荡，这对温度控制要求很严格的饮料的UHT 高温杀菌过程中，显然会对产品的质量存在着比较大的影响，而且系统的超调量σ过大，虽然上升时间比较快，但是调节时间t s 比较大，对系统的鲁棒性影响很大。在图8和图9中知，由于加入了模糊控制，可以根据系统误差e 和误差变化率e c 对PID 的三个参数k p ,k i ,k d 的
在线修正，使系统的超调量明显减小，大概稳定在2%以内，而
且系统的调节时间t s 约为8s 左右，明显比常规PID 控制在稳定性和快速性及对控制对象变化的适应性上都有了很大的改善，因此加入自整定模糊控制后，控制系统的动态性能和静态性能能够达到预期的目标，能比较好的满足温度控制过程中的要求。
3结论
从仿真结果分析，当系统中加入模糊自适应控制器后，虽然被控对象发生了变化，但是由于模糊控制器能够根据系统误
差e 和误差变化率e c 对PID 的三个参数k p ,k i ,k d 的在线修正，
所得到的系统的动态响应曲线比较好，超调量比较小，响应速度比较快，调整时间短，这也充分说明了在常规PID 系统中加入模糊自适应控制器后，系统能够比较好的适应控制对象的变化，且有比较好鲁棒性。所以在本论文中使用常规PID 和模糊控制相结合的控制方式能够比较好的完成论文的要求。
本文创新点:本文针对目前传统的饮料生产，尤其是在国内的饮料灌装中,对模糊自适应的应用还很少，所以在经过本课题的研究之后会对我国国内的饮料灌装中的控制应用部分有一定的影响和实际意义。并且在现场应用PROFIBUS 现场总线和AS-i 底层执行器总线的结合，所以对现场的控制会有更好的效果。参考文献
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(201620上海东华大学)朱军伟卢文科胡频
(201620,Donghua University,Shanghai)ZHU Jun-wei LU Wen-ke HU Pin
通讯地址:(201620上海市松江区文汇路300弄3号楼6003室)
朱军伟
(收稿日期:2010.10.25)(修稿日期:2011.01.25)
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