基于DRNN的紙機定量水分解耦控制仿真分析

周 煒 胡慕伊

（南京林業(yè)大學江蘇省制漿造紙科學與技術重點實驗室，江蘇南京，210037）

紙張定量和水分是表征紙張質量參數(shù)的重要指標，分別指紙張每平米的質量和含水量［1］。影響紙張質量指標的因素很多，其中影響定量的主要因素是上網(wǎng)紙漿的濃度、流量和車速，而影響紙張水分的因素包括真空脫水、壓榨脫水和烘缸干燥等各個環(huán)節(jié)的運轉情況。另外，紙張水分波動對定量的影響也很大，表現(xiàn)出強耦合特征。

本實驗根據(jù)紙機定量和水分的過程特點，將對角回歸神經網(wǎng)絡（DRNN）與PID控制器結合，構成基于DRNN神經網(wǎng)絡的雙變量動態(tài)解耦PID控制方法，通過采用DRNN網(wǎng)絡對PID控制器參數(shù)的在線整定，得到了滿意的結果。

1 紙機定量水分的數(shù)學模型分析

由于紙機的定量和水分受許多因素影響，因此在模型分析時，假設除中路芯漿的閥門開度和總管蒸汽閥門開度兩個因素外，其他影響因素都不變，這樣紙機定量水分控制系統(tǒng)可以看作是一個典型的雙輸入雙輸出的控制系統(tǒng)，其輸入量是放漿閥門的開度和蒸汽閥門的開度，輸出量是紙張定量和水分。為了保證紙機定量水分系統(tǒng)獲得好的控制效果和安全運行，需要控制紙機的紙張定量和水分兩個被控變量，一般以控制中路芯漿流量來調節(jié)定量，以控制總管蒸汽流量來調節(jié)水分。

本實驗利用階躍響應法對某廠一紙機進行降階處理，得到紙機定量水分傳遞函數(shù)模型［2］：

其中，y1（s）和y2（s）分別為定量和水分的測量值，u1（s）和u2（s）分別為中路芯漿閥門開度和總管蒸汽閥門開度。

2 紙機定量水分系統(tǒng)的控制方案

2.1 DRNN自整定PID解耦控制原理

以一個雙輸入雙輸出系統(tǒng)為例，設計如圖1所示的PID控制器。

圖1 多變量PID自適應解耦控制器

其中，作用于控制器的PID參數(shù)為kp、ki、kd。r1、r2和y1、y2分別為系統(tǒng)的輸入值和輸出值，Ts為采樣時間［3］。

kp（n）、ki（n）、kd（n）進行如下定義：

上式中的ηp、ηi、ηd分別為kp（n）、ki（n）、kd（n）的學習效率，?y/?u為Jacobian信息，該信息可由文獻［3］中設計的DRNN網(wǎng)絡辨識得到。

2.2 控制器設計

基于DRNN神經網(wǎng)絡的定量水分雙變量解耦控制系統(tǒng)結構如圖2所示。

圖2 紙機定量水分DRNN解耦控制系統(tǒng)方框圖

從圖2可以看出，系統(tǒng)由辨識器、控制器和控制對象組成，選用DRNN作為在線辨識器，根據(jù)外界環(huán)境信息的變化，自動調整網(wǎng)絡權值，跟蹤對象輸出，通過獲得的Jacobian信息可以在線調整PID控制器的比例、積分、微分參數(shù)，從而實現(xiàn)解耦和自適應控制［4］。系統(tǒng)的結構框圖如圖2所示。其中r1、r2分別為定量和水分的設定值，y1、y2分別為其對應的測量值，u1、u2分別為中路芯漿閥門開度和總管蒸汽閥門開度。

3 仿真結果

仿真過程中，DRNN網(wǎng)絡結構取3-6-1，采樣周期Ts取1s，輸入層、輸出層和隱含層權值向量初值?。?1，1］內的隨機值［5］，ηp、ηi、ηd分別取0.5、0.3和0.3，網(wǎng)絡迭代步數(shù)取300。

在定量控制輸入端施加單位階躍擾動［6］，定量和水分的期望值分別是1.0和0。系統(tǒng)響應曲線如圖3所示，系統(tǒng)的輸出分別達到了期望值1.0和0，靜態(tài)誤差均為0。其中定量輸出的調節(jié)時間為165s，無超調量。水分輸出的調節(jié)時間為150s，超調量為27.3％。

在水分控制輸入端施加單位階躍干擾［6］，定量和水分的期望值分別是0和1.0。系統(tǒng)響應曲線如圖4所示，系統(tǒng)的輸出分別達到了期望值0和1.0，靜態(tài)誤差均為0。其中水分輸出的調節(jié)時間為242s，無超調量，定量輸出的調節(jié)時間為162s，超調量為9.5％。

4 結論

將一種基于DRNN對角回歸神經網(wǎng)絡的解耦控制策略運用到具有大時滯、強耦合等特性的紙機定量水分控制系統(tǒng)中，通過動態(tài)調整PID參數(shù)以克服系統(tǒng)受到的各種干擾，保證了系統(tǒng)良好的穩(wěn)態(tài)性能，實現(xiàn)了定量水分的解耦。實驗結果表明，在受到較大干擾時，系統(tǒng)能夠快速調整PID參數(shù)來適應對象參數(shù)的變化，從而實現(xiàn)了定量水分控制的完全解耦。

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