1、第18卷第5期山東理工大學學報(自然科學版)Vol.18No.52004年9月JournalofShandongUniversityofTechnology(Sci&Tech)Sep.2004文章編號:1672-6197(2004)05-0073-05基于模糊控制和專家系統的原油加熱爐溫度控制器竇震海1,2(1.內蒙古科技大學;2.山東理工大學255049)摘要:,并,使得信息量的丟失降低到最小程度,、穩定性和魯棒性,探索了控制領域的新視野.關鍵詞:;加熱爐;溫度控制;模糊控制;專家系統中圖分類號:TP302.1文獻標識碼:ACrudeoilheatingfurnacetemperat

2、urecontrollerbasedonfuzzycontrolandexpertsystemDOUZhen2hai1,WANGYa2jing2(1.SchoolofInformationEngineering,InnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology,Baotou014010,China;2.SchoolofElectricandElectronicEngineering,ShandongUniversityofTechnology,Zibo255049,China)Abstract:Connectedwiththeactualproduct

3、ion,thefuzzycontrolandexpertsystemarewellcombinedinthecrudeoilheatingfurnacetemperaturecontrollerandanewcurvefittingmethodisusedinthefuzzyandde2fuzzyofcontrolledvariablesforthepurposeofminimizingtheinformationloss,increasingtheaccuracyandimprovingthestabilityandlobustnessofthesystem.Thisstudypropose

4、sanewfieldintherealmofcontrol.Keywords:crudeoil;heatingfurnace;temperaturecontrol;fuzzycontroller;expertsystem在管道輸送原油的過程中,隨著原油溫度的下降,其粘稠度隨之上升,輸送阻力也隨之增大.在原油加工過程中,有些工藝步驟也需要將原油加熱并精確控制溫度,便于后續工藝中產品質量的提高.為了解決上述矛盾,便于原油的輸送,采油廠通常在輸油管道的沿途每隔一定距離設置中繼加熱站.通過加熱站的加熱爐,將原油加熱到60.因此,原油加熱爐是原油生產過程中的重要設備.在生產過程中,原油加熱爐要求長周期運

5、行,其熱效率的高低將直接影響油田的生產成本.現在運行中的加熱爐基本上是20世紀80年代建造起來的,其運行熱效率很低,平均只有68%,節能還是有比較大的空間,若對加熱爐收稿日期:2004-04-19作者簡介:竇振海(1970-),男,工程師,碩士研究生.© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 山東理工大學學報2004年74進行改造,使其熱效率平均提高10%15%,即達到80%以上,則會取得十分顯著的節能效果.各種影響加熱爐熱效率的原因中,運行自動化程度低是其

6、重要原因.眾所周知,經典控制理論解決線性定常數系統的控制問題是十分有效的.但是在實際生產中,對那些大滯后、非線性、時變等復雜工業對象,以及對那些難以獲得數學模型或者數學模型非常粗糙的工業系統,采用傳統的經典控制方法就很難獲得良好的動態和靜態性能,而采用模糊控制往往會收到較好的效果.模糊控制的主要工作是建立在人工經驗的基礎上的,制規則來干預受控系統,.陷:穩態偏差較大、在設定值附近易產生振蕩現象.再結合專正,.、,如原油輸入輸出流量的變化,由于各輸入量參數的不確定性,水的二次傳熱,因此油溫的變化是非常緩慢的,所以一般PID控制難,以期達到比較理想的控制效果.本系統要求以最小的燃油消耗,通過調節直

7、流風和旋流風,確保外輸油在給定溫度上波動最小,并且燃燒爐充分燃燒.該系統控制模型如圖1所示,基本思路是將熟練操作人員的操作方法,以及書本介紹的操作規則記錄在計算機里,形成知識庫,根據現場實測的參數,對知識庫進行搜索以求得控制量的大小.圖1加熱爐控制系統模型1系統構成1.1模糊控制器的構成1.1.1模糊控制器的結構選擇模糊控制器的輸入變量為偏差e及偏差變化率ec,輸出變量u為控制量的變化量,相應的模糊集為E,EC,U,是一個雙輸入單輸出的二維模糊控制器.對E,EC及U模糊集及其論域定義如下:E模糊集為NB,NM,NS,N0,P0,PS,PM,PBEC和U模糊集均為NB,NM,NS,0,PS,PM

8、,PB其中:N表示負,P表示正,B表示大,M表示中,S表示小.如:NM表示負中,即e為負的中等量.E和EC的論域均為-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6U的論域為-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6,+7E模糊集選取了8個元素,區分了N0(負零)和P0(正零),主要是著眼于提高穩態精度.© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 第5期竇震海,等:基于模糊控制和專家系統的原油加熱

9、爐溫度控制器751.1.2模糊控制規則根據操作工人的經驗,加熱爐溫度對象可根據系統的偏差模糊變量E及偏差變化率模糊變量EC來消除誤差.相應控制規則可用如下模糊條件語句來描述:ifE=NBorNMandEC=NBorNMthenU=PB;經過總結和歸納得到21條控制規則,相應可構成一個模糊控制規則表,見表1.表1模糊控制規則表ENBNMNSN0P0PSPMPBECNBPBPBPMPMPS00NMPBPBPMPS00NSPBPS0NMNM00NMNBNBPSPM0NSNSNMNBNB00NSNMNMNMNBNBPB00NSNMNMNMNBNB1.1.3模糊變量賦值表模糊變量偏差E、偏差變化率EC及

10、控制量U的模糊集及其論域確定后,需確定模糊語言變量的隸屬函數,即所謂對模糊變量賦值.在典型FUZZY控制器的設計過程中,當把精確量轉換成模糊量時,即把偏差e和偏差變化率ec的隸屬度賦值表中的精確量分成有限的幾個檔級,用NB,NM,NS,N0,P0,PS,PM,PB表示.如表2、表3所示.我們知道在任何一個連續的控制過程中,偏差及其變化率都是一個連續值,可以取無窮多個,而典型FUZZY控制器設計中只取論域m,n區間內的有限幾個值,這里存在一個信息大量丟失的問題,從而使控制器比較粗糙,這是限制控制精度提高的關鍵.該項目擬采用如下設計方法,使系統信息幾乎沒用丟失.在加熱爐溫度的FUZZY控制器設計中

11、,首先利用公式y=12x-(m+n)/2/(n-m)把偏差和偏差變化率模糊化到-6,+6區間.1)由實際操作中知道原油出口溫度最大偏差區間為-10,+5,所以有m=-10,n=+5,利用y=0.6(x-2.5)即可把偏差變到-6,+6區間.2)采樣控制周期為1.5min,即90s,所以90max即偏差變化率在-9-6,+6區間內.dt,=-,18dtmin909,區間變化,m=-,n=.可利用y=2(36x+1)把偏差變化率ec變到918=表2偏差e的隸屬度賦值表隸屬度NBNBNSN0P0PSPMPBe=-61.00.2000000-50.80.7000000-40.41.00.100000-

12、30.10.70.500000-200.21.00.10000-1000.80.60000-0000.31.00000+000001.00.300+100000.60.800+200000.11.00.20+3000000.50.70.1+4000000.11.00.4+50000000.70.8+60000000.21.0© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 山東理工大學學報2004年76表3偏差變化率ec的隸屬度賦值表隸屬度NSNMNB0PSPMPB

13、ec-61.00.200000-50.80.700000-40.41.00.20000-30.10.70.70000-200.21.00000-1000.90.50000001.000+10000.0.900+200001.0.20+300000.1+40001.00.4+500000.70.70.8+600000.20.21.03)由前面分析可知,差變化率隸屬度賦值表中,也是離散的,而實際的e和ec都是連續變化的,所.,我們把表2,3作一處理,比如對表2中的NM行,它表示偏差e時的情況.設想有這樣一個連續的隸屬函數F(e)恰好能包含或極大地逼近表2中NM行的情況,這樣就可以反映出丟失的那部分

14、信息的隸屬度.因此,設有(NM)(e)=FNM(e)描述了偏差e-6,+6隸屬于NM的情況,由于偏差e具有正態分布特性,所以可以用F(x)=exp-b加以擬合,待定系數可得a=-4;b=1.6744,得e對NM的隸屬函數為1.674(NM)(e)=exp-.這就可以近似地找到在把精確量轉換成模糊量的時候,分成若干檔級時因非連續而丟失的信息,其中a,b為常數,可以根據專家的經驗在實際控制過程中調整確定,使系統的控制效果更理想,同樣,可以找到偏差隸屬于NB(負大),NS(負小),N0(負零),P0(正零),PS(正小),PM(正中),PB(正大)各集合的隸屬函數為E(NS)(e),E(NB)(e)

15、,E(N0)(e),E(P0)(e),E(PS)(e),E(PM)(e),E(PB)(e).根據實際需要,對b取值:bNS=1.2011bNM=1.6744bNB=2.0893bN0=1.3991bP0=1.3991bPS=1.2011bPM=1.6744bPB=2.0893即可求得偏差e的隸屬函數.4)同理,可求得偏差變化率ec的隸屬函數為:E(NS)(ec),E(NM)(ec),E(NB)(ec),E(N0)(ec),E(P0)(ec),E(PS)(ec),E(PM)(ec),E(PB)(ec).5)進行模糊化時,采用極大隸屬度原則的方法進行FUZZY判決.即E(e)=maxFi(e)以及

16、E(ec)=maxFi(ec),其中i取NB,NM,NS,N0,P0,PS,PM,PB.這樣就可以確定連續區間-6,+6內的任一e,ec對各子集的隸屬度Ei(e)和ECj(ec).1.1.4建立模糊控制表所總結的模糊控制的21條模糊條件語句之間是或的關系,第1條語句確定的控制規則為ifE=NBorNMandEC=NBorNMthenU=PB則可以計算出u1.最后將總控制量與當前輸出量進行疊加,得到本次輸出量Uout,再進行DEFUZZY轉換為420mA精確量yout送去執行機構,從而完成一次控制過程.此外,對輸出值作了限幅處理IFyout20THENyout=20;IFyout4THENyou

17、t=4.1.2專家系統設計模糊控制對模型要求低,控制的魯棒性較好,但常規模糊控制的控制精度不高,在給定值附近易發© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 第5期竇震海,等:基于模糊控制和專家系統的原油加熱爐溫度控制器77生周期性波動,跟蹤和抗干擾性能欠佳2.為進一步提高控制質量,將專家系統和模糊控制有機結合構成專家模糊控制器EFC(expertfuzzycontroller),可以獲得過程控制更多的知識,模糊集用于模擬對象的不確定性,專家模糊控制以相當豐富的

18、控制語言,對未建模系統及參數變化或結構變化等系統實現魯棒性控制且控制精度較高.在系統設計時,引入產生式專家系統技術,對專家系統的結構進行簡化,、推理機構和規則集合并為一個性能良好且結構較簡單的智能控制器.,增強判斷和推理的能力.1.2.1知識庫的建立知識庫是智能控制的基礎,啟發性知識采用產生式規則,IF(condition).,每條規則可獨立地增刪、修改,便于.1.2.2控制規則是針對模糊控制存在的問題及自動控制專家的經驗來構造的.(1)改善穩態性能模糊控制系統當E和EC處在0等級范圍內時,系統不會產生任何旨在消除誤差的動作控制“死區”,解決辦法之一是放大誤差和誤差變化量化因子Ke,Kec,即在小偏差時增加分檔間隔,從穩態性能看,Ke,Kec愈大愈好,但Ke,Kec增大將加激系統的動態過程,使超調量加大.為保證控制的質量,應適當減小控制比例因子Ku.(2)提高跟蹤和抗干擾能力模糊控制有較大的穩態誤差,提高系統穩態精度可能會失去動態方面的優點,跟蹤性能變壞,抗干擾能力下降.為此,采用了較小范圍內分“檔次”,當E和EC變化較大時,減少比例系數Kec,同時增大Ku.根據專家經驗適當調整控制規則集,便于推理機構快速運行