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基于神經網絡PID控制的變頻恒壓供水系統設計
摘要:本文就變頻技術在伶俐糖廠供水系統中的應用,結合系統可靠性、實用性理論,基于當前神經網絡控制技術,提出神經網絡PID控制系統設計方案,實現了控制的需要。
關鍵詞:變頻技術;神經網絡;PID;PLC
1引言
由于糖廠該供水網較大,系統需要供水量每小時開2臺泵機向管網充壓,供水量大時,開3臺泵機同時向管網充壓。要想維持供水網的壓力不變,在管網系統的管道上安裝了壓力變送器作為反饋元件,為控制系統提供反饋信號,由于供水系統管道長、管徑大,管網的充壓比較慢,故系統是一個大滯后系統,不宜直接采用PID調節器進行控制。
2恒壓供水系統組成
考慮到該供水是大滯后系統,供水系統由主供水回路、備用回路、儲水池及泵房組成,其中泵房裝有3臺150kW泵機。另外,還有多個電動閘閥或電動蝶閥控制各供水回路和水流量。因而采用PLC參與的變頻控制方式來實現對控制系統調節作用。
3變頻恒壓供水系統軟硬件設計
3.1 硬件構成
控制系統主要由PLC、變頻器、切換繼電器、壓力傳感器等部分組成,如圖1所示。控制核心單元PLC根據手動設定壓力信號與現場壓力傳感器的反饋信號經PLC的分析和計算,得到壓力偏差和壓力偏差的變化率,經過PID運算后,PLC將0～5V的模擬信號輸出到變頻器,用以調節電機的轉速以及進行電機的軟起動;PLC通過比較模擬量輸出與壓力偏差的值,通過I/O端口開關量的輸出驅動切換繼電器組,以此來協調投入工作的電機臺數,并完成電機的起停、變頻與工頻的切換。通過調整電機組中投入工作的電機臺數和控制電機組中一臺電機的變頻轉速,使動力系統的工作壓力穩定,進而達到恒壓供水的目的。
圖1 變頻恒壓供水控制裝置原理框圖
3.2神經網絡PID控制器結構
神經網絡PID控制器的結構如圖2所示。控制器由兩部分組成:1、神經網絡(NN):用于表示模糊規則,經過神經網絡的學習,以加權系數的形式表現出來,規則的生成就轉化為加權系數初值的生成和修改。根據系統的運行狀態,自行整定PID參數,以期達到最優的控制效果。也就是將神經網絡的輸出層輸出對應于PID控制期的三個可調參數Kp、Ki、Kd,通過神經網絡的自學習,加權系數的調整,從而使穩定狀態對應于某種最優控制下的PID參數。2、普通PID控制器:直接對控制對象進行閉環控制,并且Kp、Ki、Kd三個參數為在線整定式。
圖2 神經網絡PID控制器的結構
3.3神經網絡PID輸入/輸出關系式
在傳統的PID控制中,經典增量式PID的控制形式:
u(k)=u(k-1) Kp[e(k)-e(k-1)] Kie(k) Kd[e(k)-2e(k-1) e(k-2)](1)
其中:e(k)為當前時刻的控制系統實際輸出和希望值間的偏差;u(k)為當前時刻的控制器輸出值,即控制率。
Kp:比例系數
= :積分系數
:微分系數
因為本文用的仍然是普通PID控制器,只是PID控制器的三個可調參數Kp、Ki、Kd,通過神經網絡的自學習,加權系數的調整的。所以神經網絡PID輸入/輸出關系式依然是
u(k)=u(k-1) Kp[e(k)-e(k-1)] Kie(k) Kd [e(k)-2e(k-1) e(k-2)] (2)
本文使用的是BP神經網絡,它有一個三層神經網絡,其結構如圖3所示。該網絡有三個輸入層節點,六個隱含層節點和三個輸出層節點,輸入層節點對應模糊化后的系統狀態變量,輸出節點對應PID控制器的三個可調參數Kp、Ki和Kd。由于Kp、Ki、Kd三個參數不能為負值,所以本文采用非負Sigmoid函數作為輸出層的活化函數,而隱含層的活化函數則采用正負對稱的Sigmoid函數。
圖3模糊神經網絡結構圖
網絡的隱含層輸入為:
(3)
式中:
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