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作者：張毅  

  常規(guī)PID已經(jīng)在許多工廠的控溫系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用，但是由于聚合釜生產(chǎn)過(guò)程是一個(gè)非線性、時(shí)變、滯后的復(fù)雜對(duì)象，所以用常規(guī)PID來(lái)控制這一類(lèi)對(duì)象的效果并不是很理想。針對(duì)這種情況，本文中以聚合釜溫度控制為研究對(duì)象，在常規(guī)PID控制器的基礎(chǔ)上結(jié)合BP( backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)找到能使系統(tǒng)性能達(dá)到最優(yōu)化的PID控制參數(shù)，并將其直接送給常規(guī)PID控制器，從而得到基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制器。

1  控制策略研究

1.1溫度控制的工藝流程

  聚合反應(yīng)生產(chǎn)流程如圖1所示，在升溫過(guò)程中通過(guò)熱進(jìn)氣動(dòng)閥使熱水進(jìn)入盤(pán)管，進(jìn)而將盤(pán)管中的冷水替換掉并將其從熱回氣動(dòng)閥排出；在聚合反應(yīng)時(shí)，釜內(nèi)會(huì)放出一部分熱量，這時(shí)通過(guò)打開(kāi)冷進(jìn)氣動(dòng)閥使冷水進(jìn)入盤(pán)管以此帶走聚合反應(yīng)產(chǎn)生的熱量，從而達(dá)到降溫的作用。

  該聚合反應(yīng)分為3個(gè)階段：第一階段為升溫階段一聚合釜投料完畢，打開(kāi)熱水閥門(mén)向盤(pán)管通熱水，使反應(yīng)物迅速升溫至38℃以達(dá)到發(fā)生聚合反應(yīng)所需的溫度；第二階段為過(guò)渡階段一反應(yīng)物升溫至38℃后保持不變，加入引發(fā)劑誘發(fā)聚合反應(yīng)；第三階段為反應(yīng)階段一聚合反應(yīng)開(kāi)始后進(jìn)入正常放熱階段，盤(pán)管內(nèi)通入冷水用來(lái)帶走反應(yīng)中產(chǎn)生的熱量，使聚合溫度維持在設(shè)定值不變。

1.2控制方案的選擇

  聚合釜體積龐大，水溫測(cè)量不均勻，因此該系統(tǒng)具有高度非線性、滯后性大且不易對(duì)其進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。通過(guò)對(duì)控制系統(tǒng)的觀察可知，溫升速率在不同聚合反應(yīng)階段差異很大，也就是說(shuō)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中工況也在不斷變化。在升溫階段溫升速率可以略大點(diǎn)，這樣就能節(jié)省時(shí)間，提高生產(chǎn)效率；而在釜內(nèi)溫度接近設(shè)定溫度時(shí)需要平緩升溫，這樣就可以減小超調(diào)量，盡早過(guò)渡到控溫期，達(dá)到聚合反應(yīng)要求的溫度。

  原先的單回路普通的PID控制存在的最突出的不足之處是PID參數(shù)無(wú)自適應(yīng)能力，參數(shù)一旦確定完畢就會(huì)應(yīng)用于所有的階段，單獨(dú)1組PID參數(shù)無(wú)法滿足不同階段下的控制情況。結(jié)合上述分析，應(yīng)該選用一種策略，使該系統(tǒng)在升溫階段采用普通的PID方案進(jìn)行控制，隨著溫度接近臨近值時(shí)采用可以為PID分配與之相應(yīng)的新的控制參數(shù)的方案，也就是需要有自整定功能�？紤]到該系統(tǒng)比例、積分、微分這3個(gè)參數(shù)之間高度非線性關(guān)系，選用基于BP

的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制，這樣就具有了任意線性表達(dá)的能力。

  經(jīng)分析，最終選擇多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PID控制方案，即當(dāng)溫度偏差e在閾值之外時(shí)，采用普通PID控制方法來(lái)進(jìn)行升溫；當(dāng)溫度偏差e在閾值之內(nèi)時(shí)，采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制來(lái)進(jìn)行控溫。多模態(tài)復(fù)合結(jié)構(gòu)如圖2所示。它是利用軟件開(kāi)關(guān)來(lái)達(dá)到2種控制策略的選擇的。這種控制方案的優(yōu)點(diǎn)是，當(dāng)溫度偏差e在閾值范圍之外時(shí)，采用普通PID策略，快速升溫，達(dá)到要求溫度。當(dāng)溫度偏差e在閾值范圍之內(nèi)時(shí)切換到基于BP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制，提高系統(tǒng)響應(yīng)速度，提高系統(tǒng)的阻尼性能，避免在響應(yīng)過(guò)程中出現(xiàn)大幅的超調(diào)。這樣就可以充分利用各自的優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)各自的不足。

1.3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器

  基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器結(jié)構(gòu)如圖3所示。由圖3可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)對(duì)PID控制器的參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，使輸出層神經(jīng)元的輸出狀態(tài)對(duì)應(yīng)于PID控制器的3個(gè)可調(diào)參數(shù)k p、k i、K d，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、加權(quán)系數(shù)調(diào)整，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出對(duì)應(yīng)于某種最優(yōu)控制下的PID控制器參數(shù)。

2   BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其控制算法

2.1   BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

  本文中采用的是3層BP網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)選為4-5-3結(jié)構(gòu)，輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)取為4個(gè)，分別是輸入r、輸出），、誤差e、和單位l，隱含層神經(jīng)元取為5個(gè)；輸出神經(jīng)元為3個(gè)，分別是k p、k i、k d。其BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

2.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的流程

  基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的整體算法的流程如圖5，其計(jì)算過(guò)程可以歸納為以下幾點(diǎn)。

  (3)計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層神經(jīng)元的輸入、輸出，最終通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸出即為PID控制器的3個(gè)可調(diào)參數(shù)k p、k i、k d。

  (4)知道各個(gè)系數(shù)后再通過(guò)PID控制器計(jì)算出輸出M（k）。

  (5)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，在線調(diào)整加權(quán)系數(shù)，實(shí)現(xiàn)PID控制參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整；整定完成后將計(jì)算結(jié)果傳送給變頻器，從而調(diào)節(jié)調(diào)節(jié)閥的開(kāi)度，進(jìn)而達(dá)到控溫的效果。

  (6)置k=k+1，返回到步驟(2)，開(kāi)始新一輪的參數(shù)自適應(yīng)過(guò)程。

  基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器就是這樣通過(guò)外部傳感器將檢測(cè)的信號(hào)傳遞給PLC內(nèi)部，再通過(guò)PID控制器的采樣計(jì)算，將計(jì)算結(jié)果輸出給執(zhí)行機(jī)構(gòu)，從而調(diào)整聚合釜內(nèi)的溫度，軟開(kāi)關(guān)一旦觸發(fā)，其將一直進(jìn)行在線自整定。

2.3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法

2.3.1  輸入輸出函數(shù)

網(wǎng)絡(luò)輸入層的輸入函數(shù)為：

按照梯度下降法修正網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)，并附加一個(gè)使搜索快速收斂全局極小的慣性項(xiàng)，修正公

式為：

3調(diào)試結(jié)果比較

  為探究常規(guī)PID和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PID在聚合釜升溫和控溫階段的的影響，取常規(guī)PID 3個(gè)參數(shù)分別為k p=1、k i=0.2、k d=0.03，然后對(duì)同一個(gè)聚合釜進(jìn)行試驗(yàn)，隨機(jī)抽取其在不同階段時(shí)40 min內(nèi)的溫度變化作比較，對(duì)比結(jié)果如表1。

  根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，在升溫階段，常規(guī)PID時(shí)的聚合釜溫度上升的速度要快于基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的速度；而在臨界設(shè)定值范圍內(nèi)，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的系統(tǒng)魯棒性好，響應(yīng)速度快，超調(diào)量小，要優(yōu)于常規(guī)PID控制。因此，采用多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PID策略進(jìn)行控溫可以結(jié)合兩者各自的優(yōu)點(diǎn)，切實(shí)可行，不僅節(jié)省了時(shí)間，減少了工人的干預(yù)，同時(shí)也降低了超調(diào)量，使系統(tǒng)更加穩(wěn)定，提高了生產(chǎn)效率。

4結(jié)論

聚合釜控溫系統(tǒng)具有滯后、時(shí)變與非線性等特點(diǎn)，用普通PID難以達(dá)到理想效果�；�于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和非線性逼近能力，本文中提出了多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PID控制算法。該方法可以提高響應(yīng)速度、降低超調(diào)量、縮短調(diào)整時(shí)間。通過(guò)對(duì)普通PID策略及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制策略的對(duì)比，驗(yàn)證了這種控制方法的優(yōu)勢(shì)。最終采取多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PID控制器對(duì)聚合釜進(jìn)行控溫，提高了生產(chǎn)效率、控制精度，從而為企業(yè)帶來(lái)了利益，值得推廣研究。  

5 摘要：介紹了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的算法，在此基礎(chǔ)上提出了多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PID方法。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID與普通PID控制方法進(jìn)行比較，結(jié)果表明，該方法具有自適應(yīng)能力強(qiáng)、過(guò)渡時(shí)間短、魯棒性好等特點(diǎn)，彌補(bǔ)了常規(guī)PID在聚合釜控制中參數(shù)難以整定等缺點(diǎn)。