基于模糊免疫PID的纸浆漂白过程控制算法研究.pdf

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1、·58·工业仪表与自动化装置2010年第1期基于模糊免疫PID的纸浆漂白过程控制算法研究唐德翠，黄少辉(广东技术师范学院自动化学院，广州510635)．摘要：利用模糊技术的非线性特点和生物系统的免疫反馈原理，提出基于模糊免疫的PID控制器，该控制器根据控制量的变化自适应调整比例系数。仿真结果表明，该控制器具有良好的跟踪输入能力和满意的控制效果。目前，该算法已经成功应用于某造纸厂的漂白工段，一定程度上提高了漂白后的纸浆质量，取得了较好的经济效益。关键词：模糊免疫；PID控制；纸浆漂白；建模中图分类号：TP273文

2、献标志码：A文章编号：1000—0682(2010)01—0058—03ResearchonpaperpulpbleachingcontrolalgorithmbasedonfuzzyimmunityPIDTANGDecui，HUANGShaohui(AutomationInstitute，GuangdongP0echnicNormalUniversity，Guangzhou510635，china)Abstract：ThefuzzyimmunityPIDcontrollerisputforwardinpape

3、rbasedonthenonlinearoffuzzytechnologyandimmunityfeedbackprincipleofbiologicalsystem，thecontrolleradjuststheproportionalcoeficientaccordingtovariationofcontroloutput．Thesimulationresultsprovesthecontrollerhasagoodcontrolefectandenhancescontrolqualityofprocess

4、．Now，thiscontrollerhasbeenappliedtobleachingprocessinpaperplant，improvingthepulpqualityandgaininggoodeconomicalbenefit．Keywords：fuzzyimmunity；PIDcontrol；paperpulpbleaching；modeling差。智能PID具有参数在线调整方便，系统鲁棒性0引言好等优点，近年来在实际工业控制过程中取得了良在纸浆漂白过程中，纸浆白度是最关键而又最好控制效果。该文在介

5、绍PID控制和免疫反馈原理难控制的环节。决定纸浆白度的主要因素有漂白液的基础上提出基于模糊免疫PID控制器来实现纸浆投加量、漂白时间、漂白温度等。其中漂液的投加量漂白过程的闭环控制，以提高系统的控制效果和鲁是影响白度的主要因素，漂液投入量过大，虽然能保棒性。并利用纸浆漂白过程数学模型对该控制器进证纸浆白度但会使纸浆韧度变差，还会造成成本的行了仿真实验。增加；漂液投入量不足又会使纸浆白度达不到指标。1模糊免疫PID控制原理目前大部分企业关于漂白工段纸浆白度的控制采用基于流量比值的开环控制，故现场控制效果差，系统1

6、．1常规PID控制器原理鲁棒性非常弱。纸浆漂白过程是一个复杂的物理化常规数字式PID调节器的方程为：学过程，具有非线性、大时滞、模型未知、扰动因素多u(k)=等特点。因此常规PID控制具有不依赖对象数学模型、原理简单等优点，但常规PID控制器的参数调整{e()+e()+[e()一e(一1)])(1)周期较长，在线调整不方便并且其抗干扰能力比较式(1)称为位置式PID，输出为阀门的位置，只适用于无记忆保持功能的现场执行机构。实际中，收稿日期：2009—03—31应用最多的是如下增量式PID控制器形式：作者简介：唐

7、德翠(1976)，女，讲师，博士生，研究方向为工业过程建模、测量、控制与优化。“(k)=U(k一1)+k[e(k)一e(k一1)]+2010年第1期工业仪表与自动化装置·59·kie()+d[e()一2e(一1)+e(一2)](2)“负”(N)。各个模糊变量隶属函数定义为整个实1．2免疫PID控制算法原理¨数区间。模糊控制器采用下面4条规则：1．2．1免疫基本思想(1)ifuisPandAuisPthen．厂(，Au)isN(1)免疫是生物体的一种特性生理反应。生物的免(2)if“isPandAuisNthen

8、，△)isz(1)疫系统对于外界来侵犯的抗原可产生相应的抗体来(3)ifuisNand△isPthen_厂(M，Au)isz(1)抵御，抗体通过吞噬作用或产生特殊酶的作用来毁(4)ifisNandAuisNthen-厂(M，Au)isP(1)坏抗原。生物的免疫系统由淋巴细胞和抗体分子组各规则中，模糊逻辑采用Zadeh的AND操作，成，淋巴细胞由胸腺产生的T细胞和骨髓产生的B反模糊化方法