箱式电阻炉人工智能(AI)温度控制系统的设计

箱式电阻炉人工智能(AI)温度控制系统的设计
吴宏岐;刘霞;李晓斌;吕晓峰
【摘要】为提高箱式电阻炉温度控制精度,保证热处理工件产品质量,设计以AI调节器为控制核心的人工智能温度控制系统.控制系统采用模糊规则进行PID调节,控制参数能够自动整定,这种新型算法彻底消除了PID饱和积分现象,并能在降低超调的同时提高响应速度.通过试验,人工智能温度调节系统对箱式电阻炉的控制能达到较好的动态和稳态指标,具有较强的实用性.
【期刊名称】《新技术新工艺》
【年(卷),期】2010(000)009
【总页数】3页(P91-93)
【关键词】人工智能调节器;温度控制;箱式电阻炉
【作者】吴宏岐;刘霞;李晓斌;吕晓峰
【作者单位】宝鸡文理学院,电子电气工程系,陕西,宝鸡,721007;宝鸡文理学院,电子电气工程系,陕西,宝鸡,721007;宝鸡文理学院,电子电气工程系,陕西,宝鸡,721007;宝鸡文理学院,电子电气工程系,陕西,宝鸡,721007
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
箱式电阻炉主要用于工矿企业、科学研究、教学实验,对一般小型钢件进行淬火、退火、回火等加热处理,其温度控制系统对保证工件的热处理具有重要的作用。

传
统的箱式热处理炉温度控制采用位式调节,温度控制不准确、热处理效果差,造成试
验数据不准确或产品存在缺陷[1]。

若采用常规的PID控制,稳态特性虽好,但系统动态品质差,特别是对电压干扰响应速度慢,导致控制效果很不理想[2]。

为此,我们针对电阻炉的数学模型难于精确确定,一般温度调节系统误差较大等问题,采用结合传统PID控制与先进模糊控制的人工智能AI(artificial intelligence)调节器,实现箱式电阻炉的温度控制,达到了较好的调节效果。

1 箱式电阻炉AI控制系统设计及工作原理
1.1 AI温度控制系统设计
1.1.1 控制系统组成
A I温度控制系统为负反馈单闭环调节系统,如图1所示,是由被控对象——电阻炉、温度检测变换仪表、AI调节器和功率调节器组成。

电阻炉为被控对象,通过其内部安装的电热丝带电发热提供热能使其温度上升。

A I调节器为控制的核心,主要接受来自温度传感器的电信号,在其内部与给定值进
行比较,然后根据偏差值按特定的调节规律给调功器发出控制信号。

温度检测变送器对电阻炉的温度进行检测并变换成电压信号,将此信号送到人工智
能调节器中。

功率调节器是系统的执行机构,它接受AI调节器输出的信号,并按信号的大小来改变电阻丝中的电流,从而实现电阻炉中的温度调节。

图1 箱式电阻炉A I温度控制系统框图
1.1.2 AI温控系统主电路设计
箱式电阻炉采用星型连接的三相电阻丝加热,为能连续实现温度的调节,采用全隔离
三相调压模块(SCR)实现电阻丝上的电功率调节。

当全隔离三相调压模块控制端的控制电压(A I调节器发给的信号)变化时,模块输出端的电压也跟着连续改变,从而控制电阻丝中的电流变化实现电阻炉的加热。

由于全隔离三相调压模块的工作需要,
主电路采用三相四线制供电方式。

自动断路器QF作为主电路总开关,并实现电路
基本的过电流、过电压、过载保护。

FU为快速熔断器实现模块的过电流保护。

为保证调压模块安全的工作,需给模块安装散热器,不但能保证模块可靠工作、防止因
过热而烧毁,而且能提高调压模块的电流输出能力[3]。

调压模块承受过电压的能力
较差,为此,采用压敏电阻对模块进行过电压保护,以抑制可能出现的过电压,主控电路如图2所示。

图2 AI温度控制主电路
1.1.3 AI温度控制电路设计
本系统采用AI-808P人工智能调节器为主控制器,与温度传感器、温度变送器和全隔离三相交流调压模块构成A I温度调节系统,如图3所示。

温度传感器选用WRNEU-2 K型热电偶,能将电阻炉中的温度信号直接转换成电信号,并且性能稳定、准确可靠和维护方便。

SBWR为一体化温度变送器,与热电偶配接在一起将其电信
号放大并转换成1～5 V的电压信号输出给AI调节器。

A I-808P调节器采用了先
进的模块化设计,通用性强、技术成熟可靠,具有模糊逻辑 PID调节及参数自整定功能[4]。

AI-808P调节器的1号和2号输入端(如图4所示)与温度变送器连接,接受
其传递过来的信号[5]。

AI-808P调节器的5号和6号输出端(如图4所示)与调压
模块(SCR)连接在一起,输给1～5 V控制信号。

箱式电阻炉的调压模块(SCR)选用LSA-TH 3P50Y型全隔离三相调压模块,通过它调节安装在炉内的电热丝上的电功率,实现加热控制。

AI-808P调节器的17号和18号接线端可与上位机连接,通过上位机可监控系统的运行,以动画显示、报警处理、实时曲线和报表输出。

A I-808P
调节器的11号和13号接线端连接一温度上限报警器,9号和10号接线端连接
220 V的交流电源。

图3 箱式电阻炉A I温度控制系统连接图
图4 AI-808P调节器接线图
1.2 AI调节系统工作原理
1)合上电源总开关QF(如图3所示),箱式电阻炉AI温度控制系统带电。

根据工件
热处理工艺要求,通过A I调节器面板上操作键设定温度值,并根据系统设计特点和
要求设定A I调节器的参数。

按下A/M键使系统在自动状态下工作,仪表显示屏将显示自动状态符及电阻炉中温度的测量值。

2)系统起始工作,电阻炉中的温度低,热电偶温度传感器转换的电压信号也很小。

此
信号传给AI调节器后,在其内部与给定值比较所得的偏差值较大。

在偏差值较大时,AI调节器运用模糊算法进行调节,输出一较大的控制信号给调功率器(调压模块)。

调功率器输出较高电压,从而使电热丝电功率很大,发出较大的热能,电阻炉的温度开始以较高的速度上升。

3)随着炉温的上升,热电偶变换过来的电压信号增大,使其与调节器内的设定值比较
后的差值减小。

偏差值较小时,调节器采用PID算法进行调节,并能在调节中自动学习和记忆被控电阻炉的部分特征及使效果优化[6]。

随着偏差值的减小,A I调节器
控制调功器输出给电热丝的电功率减小,温度上升的速度逐渐变慢。

当电阻炉中的
温度等于设定的温度时,温度变送器输给AI调节器的电信号等于其内部的给定,其偏差信号为零,AI调节器输给调功器的控制信号保持不变。

此时,电阻炉内电热丝输出的热能等于其散发的热能,暂时达到了热平衡,温度保持恒定。

4)如果由于各种干扰(如电网电压波动)导致热平衡被破坏,温度发生变化(不等于设
定温度),必然出现偏差。

那么调节器将改变输出信号,控制调功器输出的电功率,直
到温度等于设定的温度值为止。

5)如果系统出现问题导致调功器失控,温度超过了最高限位值,则AI调节器中的AL
1端输出信号,使报警器工作,提醒工作人员进行人工干预处理。

2 AI调节器的控制算法及参数整定
2.1 AI调节器的控制算法
A I调节器是采用模糊规则进行PID调节的一种新型算法,与一般PID调节器相比,它能在降低超调的同时又提高响应速度。

这种人工智能算法一方面对PID算法加以改进,如在PID调节器中加入新的微分积分作用;另一方面又采用模糊调节规则,在误差大时运用模糊算法进行调节,以彻底消除PID饱和积分现象,当误差小时,采用改进后的PID算法进行调节,具有无超调、高控制精度、参数确定简单、对电阻炉等复杂对象能获得较好的控制效果的特点。

此外,人工智能算法还具备学习功能,能自动学习系统特性,自整定完成后,即使初次控制时效果可能较差,但第二次使用则能获得非常精确的控制[7]。

人工智能算法采用 M 5、P、t、Ct1等4个参数,而不再使用传统的PID参数,一组(MPT)参数即可同时确定PID参数和模糊控制参量[8]。

M 5为保持参数,类似于PID调节中的积分时间,M 5参数越小,积分作用越强;M 5越大,则积分作用越弱。

P 为速率参数,类似PID调节器的比例带,但变化相反。

P值越大,比例、微分作用成正比增强;P越小,比例、微分作用相应减弱。

t为滞后时间参数,是人工智能算法相对标准PID算法而引进的新的重要参数。

AI调节器根据t参数进行模糊规则运算,以便能较完善地解决超调现象和振荡现象,同时使控制响应速度最佳。

t参数越小,比例和积分作用均成正比增强,而微分作用相对减小,但整体反馈作用增强;反之,t越大,比例和积分作用减弱,微分作用相对增强。

Ct1为输出周期参数,反映仪表运算调节的快慢。

Ct1值越大,比例作用增强,微分作用减弱;Ct1值越小,则比例作用减弱,微分作用增强。

2.2 AI调节器的参数整定
AI调节器具有参数自整定功能,在箱式电阻炉AI温度控制系统开始工作时,可启动自整定功能来协调确定M 5、P、t等控制参数。

自整定时,仪表执行位式调节,经过2～3次振荡后,仪表内部微处理器根据位式控制产生的振荡,分析其周期、幅值及波形来计算出M 5、P、t等控制参数。

由于被控对象是保温性能较好的箱式电阻炉,
在整定时,AI调节器的给定值应设置在系统使用的最大值上。

AI调节器的参数Ct1及dF(回差)的设置对自整定过程也有影响,一般选择Ct1=0.2,dF=0.3。

3 结语
采用人工智能调节器,运用模糊控制和PID相结合的控制算法,实现了对较大滞后、时变、非线性的箱式电阻炉温度的精确控制,达到了较好的动态和稳态指标。

避免了经典控制的过程建模不准及常规PID参数整定困难等不足,使系统参数设置和调试简单、方便。

对AI温度控制系统运行分析,其适应能力和抗干扰能力都较强,具有较高的实用性。

参考文献
[1]邵裕森,戴先中.过程控制工程[M].北京:机械工业出版社,2007.
[2]孙颜广.工业智能控制技术及应用[M].北京:科学出版社,2007.
[3]朱豫才.过程控制的多变量系统辩识[M].长沙:国防科技大学出版社,2005.
[4]王永富,柴天佑.自适应模糊控制理论的研究综述[J].控制工程,2006(3):193-197.
[5]上海万讯仪表有限公司.A I全通人工智能调节器使用手册[M].上海:上海万讯仪表有限公司,2006.
[6]吴波,张静.PLC在热处理电阻炉温度控制系统设计中的应用[J].热处理技术与装备,2006(12):39-44.
[7]林才寿.晶闸管模块在回转窑温度控制系统中的应用[J].控制工程,2008(15):1-4.
[8]庞晓青,彭自强.烤箱温度控制系统的模糊PID控制[J].工业计算机,2007(3):51-53.。