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    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定量水分智能控制

    2012-01-06 06:33:26謝清萍程棟
    天津造紙 2012年4期
    關(guān)鍵詞:紙機(jī)制漿控制算法

    謝清萍 程棟

    (1.中國(guó)制漿造紙研究院,北京,100102;2.天津科技大學(xué)天津市制漿造紙重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,天津,300457)

    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定量水分智能控制

    謝清萍1程棟2

    (1.中國(guó)制漿造紙研究院,北京,100102;2.天津科技大學(xué)天津市制漿造紙重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,天津,300457)

    定量水分過(guò)程是一個(gè)有大滯后、大慣性、強(qiáng)非線性、時(shí)變以及多變量耦合的多輸入、多輸出的系統(tǒng)過(guò)程?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制是指只由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單獨(dú)控制或由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同其他控制方式相融合的控制的統(tǒng)稱。本文系統(tǒng)的簡(jiǎn)單的介紹了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三種不同的定量水分智能控制系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有非線性映射能力強(qiáng)、能夠?qū)W習(xí)和適應(yīng)不確定性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性,有效處理多輸入多輸出系統(tǒng)等優(yōu)點(diǎn)。

    定量水分 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 單神經(jīng)元 DMC DRNN

    1 引言

    紙機(jī)是造紙生產(chǎn)過(guò)程中十分重要的一環(huán),該工序決定著紙頁(yè)最終的產(chǎn)量和質(zhì)量,且該過(guò)程自動(dòng)化程度最高,所以一直是造紙生產(chǎn)過(guò)程中控制的關(guān)鍵。定量(每平方米紙的質(zhì)量)和水分(每平方米紙的含水量)是制漿造紙工業(yè)中決定最終成紙質(zhì)量的兩個(gè)關(guān)鍵性因素。實(shí)現(xiàn)對(duì)它們的嚴(yán)格控制,能顯著提高產(chǎn)品質(zhì)量,穩(wěn)定生產(chǎn),增加產(chǎn)量,降低能源和原料消耗,獲得明顯的經(jīng)濟(jì)效益[1]。

    2 定量和水分過(guò)程的特征分析

    圖1 造紙工藝流程簡(jiǎn)圖

    根據(jù)圖1工藝流程及物料平衡的關(guān)系進(jìn)行分析可知,單位時(shí)間內(nèi)紙張的絕干量等于上網(wǎng)漿料的絕干量減去切邊部分和纖維流失的絕干量。因此,影響紙張定量的因素是上網(wǎng)紙漿的濃度、紙漿的流量和車(chē)速。但是,在紙機(jī)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的情況下,車(chē)速比較穩(wěn)定,高位箱到網(wǎng)部各個(gè)環(huán)節(jié)造成的絕干量流失的情況,基本穩(wěn)定或變化不大。因此,在紙漿濃度一定的況下,紙漿流量是影響紙頁(yè)定量的最重要的因素。

    影響紙頁(yè)水分的因素也很多,有真空脫水的情況、壓榨脫水情況和烘缸干燥情況等。正常運(yùn)轉(zhuǎn)情況下,真空脫水、壓榨脫水基本穩(wěn)定,烘缸干燥部分由于蒸汽壓力波動(dòng)很大而造成水分有較大變化。因此,蒸汽壓力波動(dòng)是影響紙張水分的主要因素。

    綜上所述,定量水分過(guò)程是一個(gè)有大時(shí)滯、強(qiáng)藕合、非線性、多干擾的多輸入、多輸出的藕合時(shí)變系統(tǒng)過(guò)程。

    3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定量水分控制方法

    紙機(jī)的定量水分控制屬于多輸人多輸出對(duì)象,常用的控制算法有經(jīng)典的PID控制算法、改進(jìn)的Smith預(yù)估控制算法、動(dòng)態(tài)矩陣控制算法、廣義預(yù)測(cè)控制算法等。PID控制不需要對(duì)象精確的數(shù)學(xué)模型,參數(shù)整定容易,但由于其采樣周期較長(zhǎng)(一般取為:純滯后+2倍慣性時(shí)間常數(shù)),因而調(diào)節(jié)過(guò)程非常緩慢,擾動(dòng)抑制能力較差。其他3種控制方法都是基于模型的控制算法,具有典型的內(nèi)??刂平Y(jié)構(gòu),調(diào)節(jié)過(guò)程較快,具有較強(qiáng)的擾動(dòng)抑制能力和魯棒性。但由于造紙過(guò)程是一個(gè)典型的大滯后、大慣性、強(qiáng)非線性、時(shí)變以及多變量耦合的過(guò)程,難以確定模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)辨識(shí),因此這些控制方法應(yīng)用效果也不是十分的理想。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是利用工程技術(shù)手段來(lái)模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制是指只由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單獨(dú)控制或由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同其他控制方式相融合的控制的統(tǒng)稱。

    整個(gè)造紙過(guò)程是一個(gè)非常復(fù)雜的傳熱、過(guò)程,影響因素很多,因此其數(shù)學(xué)模型具有強(qiáng)非線性,只是其線性后的簡(jiǎn)化形式。同時(shí)定量和水分之間存在著一定程度的藕合,這也給模型中眾多參數(shù)的辨識(shí)帶來(lái)了一定的困難。一種好的建模方法必須具有自學(xué)習(xí)功能,能夠自動(dòng)地適應(yīng)造紙過(guò)程狀況的動(dòng)態(tài)改變。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是較好的方法之一。與傳統(tǒng)的建模技術(shù)相比,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有非線性映射能力強(qiáng)、能夠?qū)W習(xí)和適應(yīng)不確定性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性,有效處理多輸入多輸出系統(tǒng)等優(yōu)點(diǎn)。

    3.1 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID的水分定量?jī)?nèi)模解耦控制

    單神經(jīng)元自適應(yīng)PID是通過(guò)對(duì)加權(quán)系數(shù)的調(diào)整來(lái)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)、自組織功能,其控制算法如下:

    單神經(jīng)元自適應(yīng)PID[5,6]的控制結(jié)構(gòu)如圖2所示:

    圖2 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID的控制結(jié)構(gòu)圖

    結(jié)果表明,利用單神經(jīng)元PID控制器,增加了系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)功能,使系統(tǒng)有較快的上升時(shí)間和較好的抗干擾性。由于解耦算法易于實(shí)現(xiàn),控制器設(shè)計(jì)方法簡(jiǎn)單,因此這種控制方法對(duì)于多變量耦合系統(tǒng)有一定的實(shí)際意義。

    3.2 多變量DMC控制在水分定量中的應(yīng)用

    DMC算法是由Cutler等人基于階躍響應(yīng)模型提出的一種計(jì)算機(jī)控制算法?;贔IR模型的DMC算法描述如下:

    設(shè)一開(kāi)環(huán)穩(wěn)定的線性MIMO過(guò)程可以用如下脈沖響應(yīng)(FIR)模型來(lái)描述:

    其中y(k)∈Rny為過(guò)程輸出,d(k)∈Rny為過(guò)程輸出擾動(dòng),u(k)∈Rnu為控制輸入;h(i)∈Rny×nu(i=1,2…,N)為輸入輸出脈沖響應(yīng)系數(shù)矩陣;nu,ny分別為被控過(guò)程輸入與輸出變量數(shù),N為脈沖響應(yīng)截?cái)嗖介L(zhǎng)。

    圖3 定量水分控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

    紙頁(yè)定量水分控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示,這種多變量DMC控制技術(shù)基于神經(jīng)元PID控制的智能控制算法,經(jīng)在某造紙廠實(shí)際運(yùn)行,該控制算法完全滿足控制系統(tǒng)要求,定量控制在70~80±1g,水分控制在5%~6%。仿真及實(shí)際運(yùn)行結(jié)果表明,神經(jīng)元PID控制器具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于工程實(shí)現(xiàn)、自適應(yīng)能力強(qiáng)、實(shí)時(shí)性好,適用于大時(shí)滯系統(tǒng),具有很好的使用及推廣價(jià)值[9]。

    3.3 基于DRNN的紙機(jī)定量水分解耦控制仿真分析

    DRNN(Diagonal Recurrent Neural Network)[10-12]是包含輸入、隱層和輸出的三層回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中隱含層為回歸層,結(jié)構(gòu)如圖4所示。網(wǎng)絡(luò)中,I=[I1,I2,…,In]為網(wǎng)絡(luò)輸入向量,Ii(k)為輸入層第i個(gè)神經(jīng)元的輸入,Xj(k)為回歸層第j個(gè)神經(jīng)元的輸出,Sj(k)為第j個(gè)回歸神經(jīng)元輸入總合,O(k)為網(wǎng)絡(luò)輸出,(f·)

    為雙S函數(shù):f(x)=(1-e-x)(/1+e-x)。

    圖4 DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    基于DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定量水分雙變量解耦控制系統(tǒng)辨識(shí)器、控制器和控制對(duì)象組成,選用DRNN作為在線辨識(shí)器,根據(jù)外界環(huán)境信息的變化,自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,跟蹤對(duì)象輸出,通過(guò)獲得的Jacobian信息可以在線調(diào)整PID控制器的比例、積分、微分參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)解耦和自適應(yīng)控制[13]。

    將一種基于DRNN對(duì)角回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解耦控制策略運(yùn)用到具有大時(shí)滯、強(qiáng)耦合等特性的紙機(jī)定量水分控制系統(tǒng)中,通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)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(shí)現(xiàn)了定量水分的解耦。結(jié)果表明,將對(duì)角回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DRNN)與PID控制器結(jié)合,構(gòu)成基于DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙變量動(dòng)態(tài)解耦PID控制方法,通過(guò)采用DRNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)PID控制器參數(shù)的在線整定,在受到較大干擾時(shí),系統(tǒng)能夠快速調(diào)整PID參數(shù)來(lái)適應(yīng)對(duì)象參數(shù)的變化,從而實(shí)現(xiàn)了定量水分控制的完全解耦[14]。大大提高了系統(tǒng)控制精度,提高了產(chǎn)品質(zhì)量,降低了能耗。實(shí)際運(yùn)行表明,該控制系統(tǒng)在被控對(duì)象內(nèi)部參數(shù)變化情況下,系統(tǒng)通過(guò)自學(xué)習(xí)、自調(diào)節(jié)、自適應(yīng),使具有強(qiáng)藕合的被控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了解藕,獲得了良好的控制效果,具有一定的應(yīng)用和推廣價(jià)值。

    4 總結(jié)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是一種基本上不依賴于模型的控制方法,它比較適用于那些具有不確定性或高度非線性的控制對(duì)象,并且具有較強(qiáng)的自適應(yīng)和學(xué)習(xí)功能。

    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定量水分控制系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性、魯棒性及抗干擾性能。即使在模型失配或有不可測(cè)干擾存在時(shí),也可實(shí)現(xiàn)無(wú)靜差控制;當(dāng)參數(shù)選取合理時(shí),系統(tǒng)的控制性能更佳,實(shí)現(xiàn)更好的自動(dòng)化水平,優(yōu)化了質(zhì)量和產(chǎn)量,為生產(chǎn)中定量水分的穩(wěn)定起到了指導(dǎo)作用。

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    2012-9-9

    國(guó)外采風(fēng)

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