种全新可预测控制水的电导率的微控制器应用于胶版印刷.docVIP

一种全新可预测控制水电导率的单片机应用于胶版印刷 E.C. Diniz, O. M. Almeida, and L.H.S.C. Barreto(*) 塞阿拉州联邦大学 电机工程学系 群岛邮政6001号——Pici 的校园 60455-760 –福塔莱萨-塞阿拉州-巴西 电话: +55 85 4008-9581 / Fax: +55 85 4008-9574 Email: eber@dee.ufc.br;lbarreto@.br;luizhbarreto@.br 摘要 - 水的电导率在如今的胶版印刷是一个决定性的因素，尤其是在每天的报纸。保持它的稳定直接影响打印的亮度，而且与广告费的计算相关。此外，打印作业被中断是因为打印机已被清洗过一段时间后，拖延了进度。此外，如果不控制导电性，油墨不能充分固定的印刷表面。在此背景下，这项工作提出了广义预测控制（GPC），三步植物控制器，使用扩展的最小二乘算法对植物进行鉴定。一种易于实施的低成本的解决方案，可适应大或小的印刷企业，减少延误。一种变化等于约为1.5%在稳态下的定位点进行了验证，但它的化学过程是可以接受的，因为很嘈杂。除了这一点，这样的错误远小于手动的过程所获得的，约为20％至30％。 I. 简介 在平版印刷中水的电导率的控制，特别运用于每天的报纸上，这是一个使用电子或模拟测量设备的手动过程。保持导电性在所需的水平之内，对纸张干燥是非常重要，也能够完成最佳的亮度的印刷材料。否则，非打印区域的辊就不能很好地得到清洗，并且文件可能会出现斑点。在纸中转移的纤维数量会影响印刷的质量。此外，油墨不均匀地固定，阅读器处理出版物[1]时候可能会模糊的纸张表面。 许多因素会影响水的电导率，从外部因素来看，如雨水混合物中的成分比例。因此，手动控制中去实现最佳的打印质量是不够的。这是为什么本文提出了一个GPC（广义预测控制）算法[2] [7]中三个步骤作为前提，使用扩展最小二乘法的算法进行设备识别 [3] [6]的原因。 II. 设备的建模 图1 – 系统的框图 前面提及的算法可以在单片机PIC18F452上得到实现。原始数据收集和使用Scilab的设备进行鉴定,这样会更精确。前面的标识要作为初始条件,否则它会花很长时间来确认设备。 系统的框图如图1所示是描述如下。 在第一个循环中，之前确定的工厂参数被发送到单片机中，然后运用GPC算法计算出控制器参数前面的三个步骤。因为MISO（多输入单输出）系统的使用，和线性度的存 在，它可以分为两个SISO（单输入单输出）份。第一个被用来确定水促动器的参数，第二个计算代理促动器的参数。信号从两个促动器发出后，阀门就被打开并且将流体转移到普通包含液体的容器里，其中一个传感器测量电导率，将数据发送到单片机。然后，单片机确定使用扩展的最小二乘算法设备的新参数，因此，该系统具有在线的数据来计算的设备的新的参数。此系统具有在线识别是非常有用的，因为设备参数的变化在内部进行评估的过程中[6]，所以有故障零件，气候变化或液体的电导率的变化会被自动检测到。因此，设备参数会在线评估，控制器参数的计算变得更加精确和可靠。 III. 数学上的发展 扩展最小二乘算法是一个改进的方法,考虑了减少由于执行机构、气候变化或系统代理的改进所造成的极化参数。这样的改进是分配在白噪声,定义在ARMA(汽车自回归滑动平均)模型。在这种情况下,建模的植物是由以下方程描述: 当 是系统的输出值, 就是水的输入值，就是代理的输入值，是白色噪音。 表达式(2)是用来识别多输入单输出系统。它还代表了针对单输入单输出系统,回归量扩展到两个输入向量[3]。 解释变量向量的定义是: 从上述假设,识别过程成为可能。在单片机发送所需的数据(经输出和两个输入)到计算机,使用串行端口。一个软件分析数据和识别设备参数,绘制输出响应的真正的设备和设备的最终建模比较(图2)。 100秒后,对于相同的输入的情况下，输出响应的模拟设备会变成了类似于真正的设备。通过参数建模的设备在(1)都是计算使用ELS算法,根据(4)。 图2 -在线设备一鉴别 图3 -在线设备二鉴别 验证这个标识,相同的程序进行换水的来源和不同气候条件，例如雨。这样的条件被认为是噪音,因此ELS算法可以删除它,如同图表在图3的结果 由于与第一种识别得到的错误是不明显的，即约0.1％，同样的参数可以使用在第二种识别方式中。 第三个指令设备是根据有限的内部存储器的单片机来建模。有色噪声的参数(扩展部分识别算法)是被忽略的,因为他们不是有用的GPC控制器 要计算控制器参数，凝胶渗透色谱法（GPC）的算法被用于在许多工业应用中，它已被成功地运用[4]，表现出令人满意的性能和一定