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IPC-PLC DCS在啤酒發(fā)酵過程中的應(yīng)用

時間:2008-10-22 10:25:00來源:ronggang

導(dǎo)語:?本論文介紹了啤酒發(fā)酵工藝過程,并針對發(fā)酵過程具有大慣性、時滯和非線性等特點(diǎn),本文采用IPC-PLC DCS即工業(yè)控制計(jì)算機(jī)與可編程序控制器分布計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng),提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊PID控制算法
摘 要:本論文介紹了啤酒發(fā)酵工藝過程,并針對發(fā)酵過程具有大慣性、時滯和非線性等特點(diǎn),本文采用IPC-PLC DCS即工業(yè)控制計(jì)算機(jī)與可編程序控制器分布計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng),提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊PID控制算法,實(shí)現(xiàn)了整個發(fā)酵工藝按預(yù)定的溫度曲線進(jìn)行,提高了啤酒的質(zhì)量。 關(guān)鍵詞:IPC-PLC DCS 啤酒發(fā)酵 模糊自適應(yīng)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1 引言   近10年來,雖然我國的啤酒裝備配套水平有很大提高,但和國外相比,由于起步較晚,尤其是成套設(shè)備,差距較大。自動化程度低,因而產(chǎn)品效率較低,生產(chǎn)質(zhì)量也不高,啤酒能耗較大,這都是我國啤酒工業(yè)急待解決的問題。本論文經(jīng)過認(rèn)真調(diào)研、分析,對目前國內(nèi)外較先進(jìn)的啤酒發(fā)酵工藝控制系統(tǒng)進(jìn)行了綜合比較與評價,同時,又充分考慮企業(yè)的綜合實(shí)力、現(xiàn)狀與發(fā)展等因素,此控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)選定IPC——PLC DCS即工業(yè)控制計(jì)算機(jī)與可編程序控制系統(tǒng)。并提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊自適應(yīng)PID控制算法,解決了啤酒發(fā)酵過程的純滯后過程、大慣性、和非線性等問題。 2 啤酒發(fā)酵工藝控制   2.1啤酒發(fā)酵工藝曲線   啤酒發(fā)酵的工藝曲線對質(zhì)量有直接影響。啤酒口味和實(shí)際要求的不同,啤酒的發(fā)酵工藝曲線也就不同,但是對于確定好的啤酒發(fā)酵工藝,就應(yīng)嚴(yán)格按照工藝曲線去控制溫度和壓力等,這樣才能保證啤酒的質(zhì)量。啤酒發(fā)酵工藝曲線如圖1—1所示。   2.2 啤酒發(fā)酵溫度控制   在啤酒發(fā)酵過程中,酵母的發(fā)酵性能受發(fā)酵溫度的影響。由于發(fā)酵中有熱量釋放出來,因而使發(fā)酵中的麥汁溫度上升,同時促使酶反應(yīng)加速。酵母的發(fā)酵性能必須限定在一定范圍內(nèi),這就是實(shí)際發(fā)酵操作中的控制工作。啤酒溫度控制原理如圖1—2。 3 IPC-PLC DCS 的設(shè)計(jì)   本系統(tǒng)為上下兩級遞階結(jié)構(gòu)。具體構(gòu)成如圖1—3所示。   主要包括以下幾方面:  ?。?). 上、下位計(jì)算機(jī):控制上位機(jī)采用兩臺工業(yè)控制計(jì)算機(jī),由于控制對象較多,并兼顧今后系統(tǒng)升級的需要,所以,下位機(jī)采用四臺中型PLC。  ?。?). 接口硬件包括:開關(guān)量的I/O 采用PLC的DI、DO模塊;溫度、壓力、液位采用A/D轉(zhuǎn)換模塊;考慮到下位機(jī)需要與上位機(jī)進(jìn)行串行通信,選用日本立石電機(jī)公司的OMRON C200HE系列可編程控制器。上下位機(jī)通信采用RS—232接口。1#下位機(jī)配置如圖1-4所示。   (3). 顯示系統(tǒng),包括大型模擬屏,以及上位機(jī)彩色監(jiān)視器。 4 控制算法的設(shè)計(jì)   啤酒生產(chǎn)發(fā)酵過程的控制算法很多,比較常用的是PID控制算法。在實(shí)際生產(chǎn)現(xiàn)場中,PID參數(shù)整定與自整定的方法也很多,但往往難以實(shí)施或不太理想,常規(guī)PID控制器參數(shù)常常整定不良,性能欠佳,對運(yùn)行工況適應(yīng)性差。本論文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊自適應(yīng)PID控制方案。本控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1—5。   它主要包括四個部分:   (1). 傳統(tǒng)PID控制結(jié)構(gòu) 由PID控制器和廣義被控對象構(gòu)成一個典型的閉環(huán)控制系統(tǒng),只是此時的PID參數(shù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)在線修改。  ?。?). 模糊量化模塊 對系統(tǒng)的狀態(tài)變量進(jìn)行歸檔模糊化和歸一化處理。  ?。?). 辨識網(wǎng)絡(luò)NN1 它主要用于建立被控系統(tǒng)的辨識模型,為NN2提供必要的信息。  ?。?). 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN2 根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài),調(diào)節(jié)PID控制器的參數(shù)以期達(dá)到某種性能指標(biāo)的最優(yōu)。 5 仿真實(shí)驗(yàn)   考慮到啤酒發(fā)酵過程中的諸多因素,即被控對象是參數(shù)時變的非線性系統(tǒng)。針對以上提出的自學(xué)習(xí)控制算法,對被控對象進(jìn)行仿真。仿真圖見圖1-6。通過與圖1-1進(jìn)行比較可以看出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊PID控制系統(tǒng)能通過在線學(xué)習(xí),不斷改善對系統(tǒng)的控制性能,具有較高的擬人智能性。 6 結(jié) 論   本控制系統(tǒng)應(yīng)用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊PID控制算法,使IPC-PLC分布式控制系統(tǒng)具有良好的執(zhí)行精度,且抗干擾能力強(qiáng),使溫度曲線得到較好的擬和,在實(shí)際生產(chǎn)中應(yīng)用取得了令人滿意的效果。 參考文獻(xiàn):   [01] Theodore E. Djaferis, Automatic Control; The Power of Feedback Using MATLAB, PWS Publishing Company, 1998   [02] James B. Dabney and Thomas L. Harman, Mastering Simulink 2,Prentice Hall, 1998   [03] 韓華,啤酒發(fā)酵過程儀表集散控制系統(tǒng),基礎(chǔ)自動化,1998.1   [04] 楊昌琨,可編程序控制器的發(fā)展趨勢概述,基礎(chǔ)自動化,1998.2   [05] 程衛(wèi)國,MATLAB5.3應(yīng)用指南,北京:人民郵電出版社,1999   [06] 劉天鍵,PC與PLC串行通信程序設(shè)計(jì),工業(yè)控制計(jì)算機(jī),2001.3   [07] 王偉,串聯(lián)型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的設(shè)計(jì),計(jì)算機(jī)仿真,2002.7

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