基于NFOA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食用鹽包裝封口溫度控制系統(tǒng)
發(fā)布時間:2021-08-24 05:28
目的為提高鹽業(yè)包裝線封口溫度控制精度,融合果蠅優(yōu)化算法和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計一種溫度控制系統(tǒng)。方法介紹控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學習、自適應(yīng)能力實現(xiàn)PID控制器參數(shù)的在線調(diào)節(jié),可確保封口溫度的自適應(yīng)控制。通過果蠅優(yōu)化算法實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始值優(yōu)化,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局搜索能力。最后,進行仿真和實驗分析。結(jié)果結(jié)果表明,溫度偏差可以控制在1%以下,該控制算法具有較好的穩(wěn)定性,達到穩(wěn)定狀態(tài)耗時較少,系統(tǒng)超調(diào)量明顯變小,在一定程度上提升了封口溫度控制的精確性和穩(wěn)定性。結(jié)論所述控制系統(tǒng)控制性能比較理想,可滿足食用鹽包裝封口溫度控制需求。
【文章來源】:包裝工程. 2020,41(21)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器結(jié)構(gòu)
盎?瓿燒?靄?骯?獺<屏孔爸每扇繁J秤醚沃柿?維持在誤差允許范圍內(nèi);封口裝置主要完成包裝的橫封和縱封,直接決定食鹽質(zhì)量和外觀。其中溫度控制至關(guān)重要,通過熱電偶和溫度傳感器實現(xiàn)封口溫度閉環(huán)控制。食鹽包裝機控制系統(tǒng)主要包括:上位機、PLC、溫度檢測單元、角度檢測單元、料位檢測單元、電機執(zhí)行單元、溫度加熱單元等。其中PLC作為下位機主要負責接收各種模擬信號、數(shù)字信號以及控制指令下傳。上位機即PC機,根據(jù)PLC信號實現(xiàn)各種復雜算法分析同時生成控制指令。文中重點考慮封口溫度控制方法,控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖1。圖1控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1Structureofcontrolsystem2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度PID控制2.1傳統(tǒng)PID控制目前,鹽包橫封和縱封溫度控制大多采用傳統(tǒng)PID算法,其表達式為:0dp1i10nkkkkkkttUKeeeett(1)式中:Uk為PID控制器輸出;KP為比例系數(shù);ti為積分時間;td為微分時間;t0為采樣時間。為簡化控制過程,可采用增量式控制對式(1)進行簡化,即:p1id122kkkkkkkUKeeKeKeee(2)式中:ΔUn為相鄰時刻的控制器輸出之差;Kp為比例系數(shù);Ki為積分系數(shù);Kd為微分系數(shù)?傮w來說,PID控制器具有結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性高等特點,但是無法根據(jù)鹽包封口系統(tǒng)實際工作情況實現(xiàn)參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)。另外,橫封和縱封溫度控制是一種時變、非線性過程,僅僅依靠傳統(tǒng)PID控制器無法滿足溫度高精度控制要求。為解決此問題,文中考慮采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)封口溫度非線性控制[13—14]。2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定自學習能力,可根據(jù)系統(tǒng)運行狀態(tài),實時、在線調(diào)整PID控制器參數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器具有響應(yīng)?
RRmMMCRmMRRmMMM≤≥(21)式中:M"為迭代次數(shù)設(shè)定值;Rmin為步長最小值;RA為步長變化幅度;C為一個常數(shù)。所述自適應(yīng)步長的果蠅優(yōu)化算法可很好地解決全局尋優(yōu)和局部尋優(yōu)問題。在前期計算過程中,全局優(yōu)化性能比較理想,這樣就可以最快地找到全局最優(yōu)解;在后期計算過程中,可以兼顧搜索速度和搜索精度。在保證算法收斂性的前提下,提高算法搜索精度。利用該算法可以較好地解決RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始值優(yōu)化問題。NFOA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程見圖3。圖3NFOA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程Fig.3NFOA-RBFneuralnetworkalgorithmflow4仿真和實驗分析4.1仿真為驗證所述溫度控制算法的可行性和有效性,利用Matlab軟件對PID控制器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器、NPOA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進行仿真對比分析,設(shè)置封口溫度為200℃?刂破餍阅芊抡鎸Ρ惹見圖4。從圖4可以看出,PID控制器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器、NPOA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的超調(diào)量依次為12.3%,4.9%,2.1%;系統(tǒng)達到穩(wěn)定狀態(tài)所需時間依次為6,3.5,3.8s。通過對比3種控制算法的超調(diào)量、穩(wěn)定所需時間、響應(yīng)速度可以發(fā)現(xiàn),NPOA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的性能最優(yōu)。圖4控制器仿真曲線Fig.4Controllersimulationcurve4.2實驗為進一步驗證所述食用鹽包裝封口溫度控制系統(tǒng)的控制精度,以某工廠包裝生產(chǎn)線為實驗平臺進行相關(guān)實驗研究。食鹽質(zhì)量為500g,封口溫度設(shè)定為200℃,包裝速度為120包/min,待系統(tǒng)運行穩(wěn)定后實時采集封口裝置溫度,部分實驗結(jié)果見表1。表1實驗結(jié)果Tab.1Testresults序號溫度/℃120022013198.54200.8519962007201.2819992001020011201.112200.9131
【參考文獻】:
期刊論文
[1]NFOA-BP融合算法及其在焚燒爐溫度控制中的應(yīng)用[J]. 盧保昆,云濤,劉航. 軟件導刊. 2020(01)
[2]基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的注塑機溫度控制[J]. 黨霞. 合成樹脂及塑料. 2018(06)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的磁懸浮水泵PID參數(shù)優(yōu)化[J]. 蘇一新,馬彥會,石倩,薛術(shù),于溯源. 流體機械. 2018(01)
[4]基于RBF-PID的多功能包裝機熱封溫度控制[J]. 豐會萍,胡亞南,李明輝,閆琛鈺. 制造業(yè)自動化. 2018(01)
[5]串級控制系統(tǒng)閉環(huán)辨識及PID參數(shù)整定[J]. 林巍,王亞剛. 控制工程. 2018(01)
[6]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在煉鋼加熱爐溫度控制中的應(yīng)用[J]. 范子榮. 山西大同大學學報(自然科學版). 2017(06)
[7]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的卷材糾偏控制[J]. 譚印,李川. 包裝工程. 2017(19)
[8]改進的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法在電液伺服系統(tǒng)中應(yīng)用[J]. 吳曉明,馬立廷,鄭協(xié),張曉明,鄭樹偉. 機床與液壓. 2015(11)
[9]基于改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的溫室溫度控制技術(shù)[J]. 蔣鼎國. 實驗室研究與探索. 2015(01)
[10]定量稱重包裝系統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制研究[J]. 吳宇平,章家?guī)r,章磊,馮旭剛. 安徽工業(yè)大學學報(自然科學版). 2014(03)
本文編號:3359375
【文章來源】:包裝工程. 2020,41(21)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器結(jié)構(gòu)
盎?瓿燒?靄?骯?獺<屏孔爸每扇繁J秤醚沃柿?維持在誤差允許范圍內(nèi);封口裝置主要完成包裝的橫封和縱封,直接決定食鹽質(zhì)量和外觀。其中溫度控制至關(guān)重要,通過熱電偶和溫度傳感器實現(xiàn)封口溫度閉環(huán)控制。食鹽包裝機控制系統(tǒng)主要包括:上位機、PLC、溫度檢測單元、角度檢測單元、料位檢測單元、電機執(zhí)行單元、溫度加熱單元等。其中PLC作為下位機主要負責接收各種模擬信號、數(shù)字信號以及控制指令下傳。上位機即PC機,根據(jù)PLC信號實現(xiàn)各種復雜算法分析同時生成控制指令。文中重點考慮封口溫度控制方法,控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖1。圖1控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1Structureofcontrolsystem2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度PID控制2.1傳統(tǒng)PID控制目前,鹽包橫封和縱封溫度控制大多采用傳統(tǒng)PID算法,其表達式為:0dp1i10nkkkkkkttUKeeeett(1)式中:Uk為PID控制器輸出;KP為比例系數(shù);ti為積分時間;td為微分時間;t0為采樣時間。為簡化控制過程,可采用增量式控制對式(1)進行簡化,即:p1id122kkkkkkkUKeeKeKeee(2)式中:ΔUn為相鄰時刻的控制器輸出之差;Kp為比例系數(shù);Ki為積分系數(shù);Kd為微分系數(shù)?傮w來說,PID控制器具有結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性高等特點,但是無法根據(jù)鹽包封口系統(tǒng)實際工作情況實現(xiàn)參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)。另外,橫封和縱封溫度控制是一種時變、非線性過程,僅僅依靠傳統(tǒng)PID控制器無法滿足溫度高精度控制要求。為解決此問題,文中考慮采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)封口溫度非線性控制[13—14]。2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定自學習能力,可根據(jù)系統(tǒng)運行狀態(tài),實時、在線調(diào)整PID控制器參數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器具有響應(yīng)?
RRmMMCRmMRRmMMM≤≥(21)式中:M"為迭代次數(shù)設(shè)定值;Rmin為步長最小值;RA為步長變化幅度;C為一個常數(shù)。所述自適應(yīng)步長的果蠅優(yōu)化算法可很好地解決全局尋優(yōu)和局部尋優(yōu)問題。在前期計算過程中,全局優(yōu)化性能比較理想,這樣就可以最快地找到全局最優(yōu)解;在后期計算過程中,可以兼顧搜索速度和搜索精度。在保證算法收斂性的前提下,提高算法搜索精度。利用該算法可以較好地解決RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始值優(yōu)化問題。NFOA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程見圖3。圖3NFOA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程Fig.3NFOA-RBFneuralnetworkalgorithmflow4仿真和實驗分析4.1仿真為驗證所述溫度控制算法的可行性和有效性,利用Matlab軟件對PID控制器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器、NPOA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進行仿真對比分析,設(shè)置封口溫度為200℃?刂破餍阅芊抡鎸Ρ惹見圖4。從圖4可以看出,PID控制器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器、NPOA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的超調(diào)量依次為12.3%,4.9%,2.1%;系統(tǒng)達到穩(wěn)定狀態(tài)所需時間依次為6,3.5,3.8s。通過對比3種控制算法的超調(diào)量、穩(wěn)定所需時間、響應(yīng)速度可以發(fā)現(xiàn),NPOA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的性能最優(yōu)。圖4控制器仿真曲線Fig.4Controllersimulationcurve4.2實驗為進一步驗證所述食用鹽包裝封口溫度控制系統(tǒng)的控制精度,以某工廠包裝生產(chǎn)線為實驗平臺進行相關(guān)實驗研究。食鹽質(zhì)量為500g,封口溫度設(shè)定為200℃,包裝速度為120包/min,待系統(tǒng)運行穩(wěn)定后實時采集封口裝置溫度,部分實驗結(jié)果見表1。表1實驗結(jié)果Tab.1Testresults序號溫度/℃120022013198.54200.8519962007201.2819992001020011201.112200.9131
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[5]串級控制系統(tǒng)閉環(huán)辨識及PID參數(shù)整定[J]. 林巍,王亞剛. 控制工程. 2018(01)
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[7]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的卷材糾偏控制[J]. 譚印,李川. 包裝工程. 2017(19)
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[9]基于改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的溫室溫度控制技術(shù)[J]. 蔣鼎國. 實驗室研究與探索. 2015(01)
[10]定量稱重包裝系統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制研究[J]. 吳宇平,章家?guī)r,章磊,馮旭剛. 安徽工業(yè)大學學報(自然科學版). 2014(03)
本文編號:3359375
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