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电气自动化控制系统在铝制品行业中的应用李国波
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摘要:传统电气自动化控制系统在铝制品生产、加工过程中,对温度控制时的稳定性和精准度都有着一定的缺陷,由此需要进一步完善电气自动化控制系统。本文以模糊自适应控制技术和卡尔曼滤波算法的理论为基础,主要研究了模糊自适应电气自动化控制系统在铝制品行业中应用。结果表明:该系统对于提高温度控制的稳定性,降低铝制品生产过程的成本有着重要作用。
关键词:电气自动化控制系统;铝制品;模型
前言
大型工业设备在生产过程中,都需要保持规定的压强和温度,否则容易引发生产事故,给企业的生产、生活带来巨大的损失。随着经济社会的不断发展,传统的电气自动化控制系统模型在铝制品生产应用中的弊端不断增多,如当对象特性发生变化需要控制器的参数作相应的调整时,控制器的参数由于没有自适应能力,只能依靠人工重新整定,费时费力,控制精度难以达到要求,也给生产者带来不便。同时人工消耗成本也一直居高不下,由此需要结合模糊规则和卡尔曼波滤算法,建立适合于铝制品温度控制系统,以下本文将进行详细分析。
但传统PID控制算法也有它的局限性和不足,它只有在系统模型参数为非时变的情况下才能获得理想的效果,当应用到时变系统时,系统的性能会变差,甚至不稳定。常规控制系统的缺点主要是PID参数一般由人工整定,且一次性整定得到的PID参数很难保证其控制效果始终处于最佳状态,也不能满足温度控制时精准度和平稳性的要求,因此这种控制作用无法从根本上解决动态品质和稳态精度的矛盾。而模糊控制方法无须建立被控对象的数学模型,对被控对象的时滞、非线性、时变性具有一定的适应能力,同时对噪声也有较强的抑制能力。但模糊控制器本身消除系统误差的性能较差,难以达到较高的控制精度,因此单纯采用模糊控制器不会取得较好的控制效果,重整装置反应器温度是具有较大的滞后性、非线性、时变性的控制对象,单纯采用PID控制和模糊PID控制都不会取得较好的控制效果,而自适应电气自动化控制温控系统既能发挥模糊控制鲁棒性强、动态响应好、超调小的特点,又具有PID控制器的动态跟踪品质和稳态精度,在实际应用中取得较好效果。
2.模糊自适应电气自动化控制温控系统分析
2.1模糊自适应PID温控分析
将模糊控制具有的较强的逻辑推理功能,神经网络的自适应、自学习功能,以及传统PID的优点融为一体,构成基于自适应的模糊PID系统。它包括4个部分:
1)传统PID控制部分:直接对控制对象形成闭环控制;
2)模糊量化模块:对系统的状态向量进行归档模糊量化和归一化处理;
3)辨识网络NNM:用于建立被控系统中的辨识模型;
4)控制网络NNC:根据系统的状态,调节控制的参数以达到某种性能指标最优。具体实现方法是使神经元的输出状态对应PID控制器的被调参数,通过自身权系数的调整,使其稳定状态对应某种最优控制规律下的PID控制参数。这种控制器对模型、环境具有较好的适应能力以及较强的鲁棒性。但是由于系统组成比较复杂,存在运算量大、收敛慢、成本较大的缺点。
但卡尔曼滤波递推运算是在有限字长的DSP控制器(数字信号处理器)上实现的,每一步计算都存在舍入误差,从而在很长时间的实时计算中使所计算的估计误差方差阵逐步失去正定性,甚至失去对称性,从而造成计算值与理论值之间越来越大的偏离,最后导致滤波发散。为了克服滤波发散,同时也为了使卡尔曼滤波算法应用于非线性系统时具有最优性能,卡尔曼滤波法还可进行自适应优化,具体来说包括了两个方面:
1)应用三次样条函数,代替上述推广卡尔曼滤波器中非线性函数的偏导数来进行计算。该方法的计算精度高于泰勒级数的一阶展开。它充分利用了由非线性函数线性化产生的有效误差信息对模型参数变动具有较强的适应性和更强的抗干扰性。
2)利用测量数据进行滤波的同时,不断地对未知的或不确切知道的系统模型参数进行估计或修正,以提高模型统计特性的精度,从而达到自适应改进滤波的目的,因而它能有效克服滤波发散。
3.结语
总的来说,现代生产、加工类企业已逐渐向机电一体化相结合的方向发展,各种机械设备中广泛采用电气控制组成的自动控制系统,使企业生产控制更加稳定,加工精度更高。并且随着应用范围的不断扩大,电气自动化控制系统的灵活性强、经济效益高、控制装置结构紧凑等优势越来越明显,由此相关工作者还应深入研究电气自动化控制系统,并结合先进的技术,不断提高电子自动化控制系统的稳定性,进而节约企业生产过程中的成本,促进企业的持续稳定发展。
Reference:
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