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1、模糊控制在热轧机中的应用模糊控制/轧机/PID 控制1 引言厚度自动控制系统是控制试验轧机精度的重要部分,通过控制试验轧机轧辊的压下量,从而获得良好的带钢出口厚度,确保达到预定的设定值,但是由于试验轧机的工作状况变化大,由于带钢出口厚度受到系统的反应时间、工艺的瞬时状况和试验带钢的强度、温度的变化、轧制规程的不同等几方面的共同影响,使得试验轧机的厚度控制具有很大的随机性,并且系统控制模型的设计也影响到控制效果,如果模型设计的不好,各种随机因素没有很好的考虑,将会极大的影响轧机厚度精度的控制1,2。传统控制方法对这些大变化因素的适应是有限的,因此有必要引入更加先进的控制方法,在此类对象上进行建模
2、、仿真探讨和实际应用,不仅在理论研究中意义重大,而且对于热轧机自动化技术的提高亦具有积极的前沿意义。本文采用控制领域中的模糊控制理论,针对武钢 400 试验热轧机,提出了热轧带钢试验轧制的控制方案,通过对现有的 400 热轧机厚度控制方式的改进,取得了较好的应用效果。2 试验热轧机系统轧机控制系统由一套 SIEMENS PLC S7-400 完成,主要完成主机速度及顺序控制,液压 AGC 厚度控制;轧机主辅传动采用西门子 6RA70 系统,轧机液压系统轧机平衡和 AGC 液压控制采用同一套液压系统;液压缸状态检测采用 MTS 磁尺,轧制力通过油压进行换算。400 热轧机的轧制速度 0.5-2m
3、/s,要求极短的响应时间,400 试验热轧机把控制功能分解到不同的控制模块中,分别在不同的工控机上执行,每台工控机可以完成的功能相对较少,这样能提高轧机的响应速度及运行的可靠性,具体分为过程控制级和基础自动化控制级。过程计算机系统采用美国 HP 公司 ML570 计算机系统,主要完成轧制工艺规程预设定、轧制规程数据优化和工艺实验过程数据存储和调用,为基础自动化提供过程设定指令和经过优化后的运行指令和数据变量。数据监控系统二台台湾产研华工业计算机组成,主要用于轧制工艺和控制冷却工艺过程的数据录入和运行状态监视。基础自动化控制系统由一台 S7-400 PLC 系统组成,主要完成液压 APC 和液压
4、 AGC 厚度自动控制。S7-400 PLC 作为 PROFIBUS-DP 现场总线的主站(Master),操作台远程 I/O 站(ET200M)、上辊主传动直流调速器、下辊主传动直流调速器、压下电机直流调速器作为 PROFIBUS-DP 现场总线的从站(Slave)运行。轧线其他设备(入口导板、出口导板、冷却风机、润滑泵、电机风机和压下机构等)由 PLC 通过 I/O 点和控制器直接控制。S7-400 PLC、轧机过程算计机和 2 台 HMI 监控计算机以及编程器等均通过工业以太网交换机组成局域网,网络通信速度为 100Mbps,该网络具有良好的扩展功能,可以与试验室的其它设备联网,组成更大
5、的工业控制网络。该控制系统和数据采集系统为轧机自动化控制及功能扩展提供了良好的在线试验环境。3 模糊 PID 控制系统的设计对于 400 试验热轧机的厚度控制系统,由于要轧制各种试验钢种,钢材的材质与强度各不同,同时每个钢种的预加热温度变化范围也很大,因此轧制过程影响因素多,很难通过传统的比例积分进行控制,PID 参数的整定是需要一个过程的,如果重新进行整定,既需要一定的时间,同时也不适应试验轧机的工作特点,在实际的轧机生产过程中往往根据经验手工输入控制参数,但 PID 参数控制器的控制精度是与轧机板厚的轧制精度直接相关的。采用模糊 PID 控制自动控制辊缝,从而控制钢带的厚度,既保持了传统
6、PID 控制可靠简单,控制结构灵活,适用变化范围广,又结合了模糊控制固有的特点,不依赖于以前的数学控制模型进行控制系统参数的自调整,兼顾了系统对“目标值跟踪”和“适用范围广”两方面的要求,以满足试验轧机自动厚度控制的要求3,4。模糊 PID 控制模块由一个 PID 控制器模块和一个模糊自调整控制器模块组成,模糊自调整模块根据轧机的输入信号(偏差 e)的方向、大小和变化趋势等特征,通过相应的模糊推理规则作出决策,在线调整 PID 控制器模块的三个整定参数,以满足在偏差变化时,被控对象(轧机)具有很好的动、静态性能,控制系统框图见图 1。3.1 参数整定规则PID 控制器模块各整定环节作用如下:比
7、例控制能够及时比例地反映轧机系统的偏差信号的变化,系统偏差一旦产生,控制器模块立即产生相应控制作用,使偏差减小;积分控制主要用于偏差消除,提高轧机控制系统的无差度,积分时间常数决定积分作用的强弱,积分时间常数越大,积分作用越弱,反之则积分作用越强;微分控制能够反映板厚偏差的变化趋势,同时能在偏差信号变化太大之前,在控制系统中引入一个提前的校正信号,从而加快控制系统的变化速度,减小调节过渡时间。在试验轧机轧制过程中,根据不同的试验状况下,不同的钢带厚度误差(E)和厚度误差变化率(EC),被控系统对参数的整定的要求,可根据操作人员的手动控制策略简略的总结出以下控制规律:当轧机厚度偏差较大时,为了使
8、厚度误差很快减小,应选取较大的和较小的，同时为了避免较大的系统超调,要去掉积分作用,使当轧机厚度偏差E不是很大时,这时为了减小偏差,同时使控制系统的超调较小,应取较小的值,同时调节并选取适当的(特别是的整定值对系统的影响较大);当轧机厚度偏差E较小时,这时为了使系统有较好的稳定性,应取较大的的取值也要适当,以避免在平衡点附近出现振荡。3.2 模糊化模糊控制器的控制规则为一组模糊条件语句,在条件语句中描述轧机输入输出变量状态的一些词汇(如“正大”、“负小”)的变量,称为这些变量的词集。选择较多的词汇描述输入、输出变量,可以使模糊控制规则的制定更方便,但是控制规则相应变得繁琐。如果选择词汇过少,会
9、使得描述变量变得粗糙,导致模糊控制器的性能变坏。在论域的大小的选取上,必须要满足模糊论域中所含元素个数为模糊语言词集总数的二倍以上,确保控制模糊集能较好的覆盖论域,避免出现失控现象,模糊论域范围越大,模糊化精度越高,但计算量也相应增大。对于 400 热轧机厚度自动控制系统,测厚仪测量的厚度误差 e 范围为(-90um,90um)，厚度误差变化率 ec 的变化范围为(-12um,+12um),把KP,KI 和KD 量化到(-0.3,0.3)。厚度误差 E 的词集选择为 7 个:NB,NM,NS,Z0,PS,PM,PB,论域为:-3,-2,-1,0,1,2,3;厚度误差变化率 ec 的模糊变量的词
10、集选择为 7 个:NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB,论域为: -3,-2,-1,0,1,2,3;KP,KI 和KD 的模糊变量的词集选择为 7 个: NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB;,论域为: -3,-2,-1,0,1,2,3。隶属函数采用三角形隶属函数。3.3 模糊控制规则模糊控制规则选取的基本设计原则是:当带钢厚度偏差大或较大时,选择控制量以尽快消除误差为主;当厚度误差较小时,选择控制量要注意防止系统超调,以控制系统的稳定性为主要出发点。根据这一原则,结合 PID 参数整定的经验,制定出一系列的控制规则,再将这些控制的规则汇总成为表,就得到了模糊控制规则表。在模糊控制中,
11、对建立的模糊规则要经过模糊推理才能决策出控制变量,Mamdani 推理法比较适合自适应控制,所以本系统采用了 Mamdani 推理法。4 系统仿真MATLAB 是 Math Works 公司专门推出的一种面向数学运算和工程的交互式计算软件,本文利用 MATLAB模拟轧机对控制系统进行了数值仿真,以判定控制系统的稳定性和控制算法的可行性6、7、8。假设带钢来料的厚度按正弦分布,在第 300 个采样时间控制器输出 1.0 的干扰,系统的输出误差如下图。从仿真结果可以看出,在第 300 个采样时间点上,模糊系统能够迅速根据带材的变化,快速调整压下量,很快恢复稳态,证明模糊 PID 控制具有良好的抗干扰能力。5 结束语由于在传统 PID 控制中加入了模糊控制,轧机系统具有很好的鲁棒性,能够根据轧制过程中带材厚度、强度的突变自动调整 PID 参数,相比传统的 PID 控制更适合来料规格范围广的多钢种轧制。模糊控制在控制回路上仍保留 PID 控制,当来料稳定,可以切换到 PID 控制,提高系统的快速响应能力,保证效率和质量兼顾。邱碧涛,严开勇,万险峰,陈 钢,张雪荣
