炉温检测装置论文

基于PID的锅炉温度控制系统设计 摘要:利用BP神经网络PID控制具有逼近任意非线性函数的能力,将神经网络PID与LabVIEW友好地人 机交互结合,实现对锅炉温度的控制.仿真结果表明,该系统具有更小的超调量,并且更快地到达需要的控制温 度. 关键词:BP神经网络;PID控制;温度控制 温度是锅炉生产蒸汽质量的重要指标之一,也是保证锅炉设备安全的重要参数.同时,温度是影响锅 炉传热过程和设备效率的主要因素.例如,在利用烟化炉对锌、铝冶炼过程中,如果温度过低,则还原速度 和挥发速度都会降低;但温度也不宜过高,否则在温度超过1 250℃时,可能形成Zn-Fe合金,有害于烟 化炉的作业,因此温度的精确测量和控制是十分必要的.作为工业控制系统中的基本方式,PID控制对于 动态反应较缓慢的工业过程是非常好的控制规律[1].但是,当工业过程复杂,负荷变化很多,对象的纯滞 后又较大时常规PID控制达不到要求,为了解决上述问题系统采用PLC作为下位机,PC作为上位机,利 用labVIEW构造人机交互界面,应用神经网络PID对系统进行控制,设计锅炉温度的监制电路. 1 系统总体设计 系统通过热电偶传感器检测出锅炉的温度,采集的信号经过A/D电路转换后传给PLC控制器.PLC 根据数据做出判断,当锅炉处在升温阶段时对锅炉进行加热,当锅炉处于保温段时调用PID算法控制温 度满足输出要求.同时PLC把数据传给PC机,PC机做出显示和报警.具体电路如图1所示. 1·1 主控芯片 S7-300PLC是西门子生产的模块式中小型PLC,提供了大量可以选择的模块,包括:PS 电源模块、CPU模块、IM接口模块、SM信号模块、FM功能模块和CP通信模块.其中FM模块可实现高 速级数、定位控制、闭环控制功能;CP模块是组态网使用的接口模块常用的网络有PROFIBUS,工业以太 网及点对点连接网络.这些模块可以通过U形总线紧密地固定在轨道上,一条导轨共有11个槽号:1号槽 至3号槽分别放置电源、CPU、IM模块4号槽至11号槽 可以随意放置其他模块. 1·2 通信网络 一般的自动化系统都是以单元生产设备 为中心进行检测和控制,不同单元的生产设备间缺乏信息 交流,难以满足生产过程的统一管理.西门子全集成自动 化解决方案顺应了当今自动化的需求,TIA从统一的组态 和编程、统一的数据管理及统一的通信三方面集成在一 起,从现场级到管理级,可以使用如工业以太网、PROFIB- BUS,MPI,EIB等通信网络.根据设计的需要可以自由选择通信网络的配置[2]. 1·3 温度传感器 热电偶是将2种不同的导体焊接起来组成闭合回路,当两端节点有温度差时,两端点 之间产生电动势,回路中会产生电流,这种现象称为热电效应.热电偶温度传感器就是利用这一效应来工 作的.在工业生产过程中被测点与基准节点之间的距离常常过远,为了节省热电偶材料,降低成本,通常采 用补偿导线的方式进行补偿[3]. 1·4 显示界面 LabVIEW是美国NI公司推出的图形化工业控制测控开发平台,是目前应用最广、发展 最快、功能最强的图形软件集成开发环境.LabVIEW具有界面友好、开发周期短等优点,广泛应用于仪器 控制、数据采集、数据分析和数据显示等领域.所以,我们可以在计算机上采用它来实现对设备运行状态的 监控,同时也可以对各种数据进行采集显示.系统的温度显示界面如图2所示. 2 系统控制算法设计 PID控制是工业过程控制中最常用的一种控制方法, 但常规的PID控制在被控对象具有复杂的非线性时,如锅 炉的温度控制,不仅具有较大的纯延迟,而且模型也不确 定时,对于这种对象往往难以达到满意的控制效果.BP神 经网络PID控制具有逼近任意非线性函数的能力,通过神 经网络自身的学习,找到最佳组合的PID控制参数,以满 足控制系统的要求.具体的神经网络PID控制系统框图如 图3所示. 设PID神经元网络是一个3层BP网络,包括2个输入节点,3个隐含层节点,1个输出接点.输入节 点对应所选的系统运行状态量,如系统不同时刻的输入量和输出量等,必要时要进行归一化处理.输出节 点分别对应PID控制的3个可调参数KP,KI,KD.输入层的2个神经元在构成控制系统可分别输入系统 被调量的给定值和实际值.由文献[4]和[5]中的前向算法可得到输出层的权系数计算公式为: 3结论 PID控制算法是一种易于实现而且经济实用的方法,具有很强的灵活性,但在被控制对象具有复杂的 非线性时,难以满足控制要求,而神经网络PID控制具有逼近任意非线性函数的能力,神经网络PID与 LabVIEW结合实现对锅炉温度的数据采集、控制和显示,提高了锅炉监控系统的效率. 参考文献: [1] 邓洪伟.供暖锅炉温度和压力的PLC控制[J].动力与电力工程,2008(18):93-94. [2] 张运刚.西门子S7-300/400PLC技术与应用[M].北京:人民邮电出版社,2007. [3] 何希才.传感器及其应用实例[M].北京:机械工业出版社,2004. [4] 何离庆.过程控制系统与装置[M].北京:重庆大学出版社,2003. [5] 舒怀林.PID神经元网络及其控制系统[M].北京:国防工业出版社,2006.