雙滾筒瀝青拌合設備骨料計量系統模糊PID控制仿真研究

2016-09-14 07:30:48毛衛東1游小平2李湘2王蓉2殷浪2樂林2涂瑋煒2

公路與汽運 2016年4期

毛衛東1，游小平2，李湘2，王蓉2，殷浪2，樂林2，涂瑋煒2

（1.佛山市南海中南機械有限公司，廣東佛山 528247；2.長沙理工大學汽車與機械工程學院，湖南長沙 410004）

毛衛東1，游小平2，李湘2，王蓉2，殷浪2，樂林2，涂瑋煒2

（1.佛山市南海中南機械有限公司，廣東佛山 528247；2.長沙理工大學汽車與機械工程學院，湖南長沙 410004）

雙滾筒瀝青砼拌合設備計量系統骨料計量精度直接影響瀝青砼的質量，由于常規PID控制參數調整的復雜性，穩態誤差較大，導致骨料的計量精度受到很大影響。文中引入模糊控制理論，結合PID控制的優點，設計了一個模糊PID控制器來實現對骨料計量系統控制參數的在線自調整，并在MATLAB/Simulink環境中進行仿真，結果表明模糊PID控制能提高骨料計量系統的動態特性和穩態性能，從而提高其精度。

公路；路面機械；瀝青拌合設備；骨料計量；PID控制器

雙滾筒瀝青拌合設備是主要應用于公路施工的一種拌和各種瀝青混合料的再生設備。不同于其他間歇式設備，其骨料的計量是一個動態連續的過程，骨料的計量精度控制對瀝青砼影響更大。目前使用的雙滾筒瀝青拌合設備的計量系統一般采用常規的PID控制，雖然其控制方法簡單、魯棒性能好，但其控制參數要預先設定，調節不靈活，而且容易受現場工作環境的影響，導致供料不穩定、計量精度差，達不到理想的控制效果。該文引入模糊控制，結合PID控制的優點，設計骨料計量系統模糊PID控制器，實現骨料計量系統控制的參數自調整，提高動態特性和穩態性能，從而使骨料計量更加精準。

1　骨料計量控制系統工作原理

雙滾筒瀝青拌合設備的骨料計量控制系統結構如圖1所示。

圖1　雙滾筒瀝青拌合設備骨料計量控制系統結構示意圖

骨料通過給料機落到電子皮帶秤的皮帶上，骨料經過稱重傳感器時，重量信號會變成電壓信號，然后經過信號放大器把電壓放大。在同一時刻，測速傳感器測得皮帶運行速度，經過控制系統的處理，得到骨料的瞬時流量值和累積流量值，并將骨料的瞬時流量測定值和系統初始設定值對比得到偏差值。最后依據該偏差值對控制系統發出信號，經過變頻器調整驅動電機轉速，通過皮帶速度調整控制骨料的供應量，保證骨料依據初始設定值均勻、穩定地進入攪拌滾筒中，實現骨料的動態計量。

2　模糊PID控制器設計

在雙滾筒瀝青攪拌設備中，骨料的計量容易受骨料來源不穩定、機械振動、骨料規格不一致等影響，對骨料計量的控制是一個動態變化的過程，常規PID控制給定的參數調整過程過于復雜，控制效果不好。模糊PID控制不需要建立精準的數學模型，在工程領域應用廣泛。模糊PID控制將PID控制參數的整定經驗和專家知識進行模糊化，運用模糊推理將其變為計算機可接受的控制模型，從而實時在線調整PID控制參數。其核心在于總結實踐經驗，建立適合的模糊控制規則表，得到適當的針對PID控制的參數。

2.1模糊PID控制系統結構與輸入輸出量的確定

骨料計量控制系統模糊PID控制器主要由模糊控制器和常規PID控制兩部分構成，模糊推理也就是一個模糊控制器（如圖2所示）。

圖2　參數自調整模糊PID控制結構示意圖

式中：k為采樣序號；E（k）為第k次采樣時的偏差值；E（k-1）為第k-1次采樣時的偏差值；EC（k）=E（k）-E（k-1），為偏差的變化。

結合PID控制規律，骨料計量控制過程中，對于不同的偏差e和偏差變化率ec，參數KP、KI、KD自調整要求如下：

（1）當瞬時流量的偏差e較大時，不論誤差的變化趨勢如何，控制器的KP都應取較大值，以提高骨料計量系統的響應快速性；為防止因為瞬時流量偏差變化率ec瞬時過大，KD應取較小值；為控制超調，KI也應取較小值。

（2）變化率ec在中等大時，為保證系統的響應速度并控制超調，KP的取值應減少，KD的值也應較小，KI的值應適中。

（3）當瞬時流量的偏差e較小時，為保證系統具有良好的穩態特性，KP、KI應取較大值；為避免產生振蕩及提高系統的抗干擾能力，當偏差變化率ec較小時KD應取較大值，當偏差變化率ec較大時KD應取適中值。

2.2各變量隸屬度函數的確定

模糊控制器由2個輸入和3個輸出構成，2個輸入變量即偏差e和偏差變化率ec，3個輸出變量為PID控制器比例、積分、微分環節調節參數ΔKP、ΔKI、ΔKD的修正。輸入變量e和ec的模糊子集為

如圖2所示，骨料計量控制最后是通過PID控制器來實現的。骨料計量時，模糊控制器以通過皮帶秤計量段的骨料瞬時流量實際值和初始設定值之間的偏差e和偏差變化率ec作為輸入變量，經模糊推理，實現對PID控制器比例、微分、積分3個環節的調節參數KP、KI、KD的在線自調整，以滿足各種偏差e和偏差變化率ec對控制參數的不同要求，使骨料計量系統具有更好的動態特性和穩態性能，從而提高計量精度。

常規PID控制算法為：［NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB］，子集中元素分別代表負大（NegativeBig）、負中（NegativeMedium）、負小（NegativeSmall）、幾乎為零（AlmostZero）、正小（PositiveSmall）、正中（PositiveMedium）、正大（PositiveBig），量化論域為e=［-3，-2，-1，0，1，2，3］；比例、積分、微分環節的3個輸出變量ΔKP、ΔKI、ΔKD的模糊子集為［PB，PM，PS，ZO，NM，NS，NB］，量化論域為ec=［-3，-2，-1，0，1，2，3］。其輸入輸出變量的隸屬函數均選擇常見的三角形（trinif）。

2.3建立模糊控制規則表

根據PID參數的自調整要求和相關經驗，建立輸出變量ΔKP、ΔKI、ΔKD的模糊控制規則表（如表1～3所示）。

表1　ΔKP的模糊控制規則表

表2　ΔKI的模糊控制規則表

表3　ΔKD的模糊控制規則表

根據3個輸出變量的模糊規則控制表，用“if…then…”語句得到模糊控制的49條控制規則：ifeis NBandecisNBthenΔKPisPB，ΔKIisNB，ΔKDisPS；ifeisNMandecisNBthenΔKPisPB，ΔKIisNB，ΔKDisNS；ifeisNSandecisNBthenΔKPisPM，ΔKIisNB，ΔKDisZO；…；ifeisPBandec isPBthenΔKPisNB，ΔKIisPB，ΔKDisPB。

選擇界面法（GUI）實現設計的模糊控制器與Simulink的連接。先進入模糊邏輯（FIS）編輯器建立一個新的.fis文件，控制器類型選擇Mamdani型；然后根據前文分析分別建立e、ec、ΔKP、ΔKI、ΔKD的隸屬函數，在FIS編輯器中打開規則編輯器（RulerEditor），輸入所得到的49條模糊控制規則，反模糊化選擇最常見的重心法（Centroid）；最后將這個文件保存為FuzzyPID.fis，通過命令導入Simulink中。經過上述步驟把設計的模糊控制器導入Simulink中，為下一步模糊PID控制系統的建立做好準備，在輸出曲面觀察器（Suface）中可觀察輸出變量曲面（如圖3所示）。