智能阀门定位器控制方法的探究

智能阀门定位器控制方法的探究

曾进敏

东莞市水务集团供水有限公司 广东东莞 523000

摘 要：智能阀门定位器的控制电路中自带微处理芯片，其可以对系统以及自调节阀阀杆反馈传来的阀门开度电信号进行有效接收，然后再利用A/D转换输入控制芯片对接收的信号进行运算比较，进而根据输出偏差信号来对电磁阀进行有效控制，同时还要根据调节阀执行机构的压缩空气量对活塞杆的推动方向进行控制和指导，以便可以准确定位阀芯，使阀门系统保持正常的运转。本文主要采用AMESim /Simulink联合仿真系统来对智能阀门定位器控制工作原理进行深入分析，以便为促进该阀门系统的进一步推广和应用提供可靠的参考依据。

关键词：智能阀门；定位器；控制方法；研究分析

在初轧厂加工生产过程中，均热炉是不可缺少的重要设备之一，其通过高温空气燃烧技术，可以实现对烟气余热的极限利用，最大化降低NO排放，但在均热炉日常运行使用过程中，炉温控制的能源利用率和温度控制的稳定性却与烟道控制有着直接的影响，因此，要想确保均热炉的正常应用性能，使其温控达标率以及故障发生几率、能源利用率等均达到标准要求，前提条件就是要在炉排烟风门控制系统设计中积极引入智能阀门定位控制器，以便实现对烟道的有效控制。

1. 控制方法分析

为了进一步了解和掌握智能阀门定位器的控制方法，应充分利用AMESim软件功能生成Simulink所需的S函数，然后依据这些函数构建气动系统模型，进以达到联合建模与仿真的目的，模型共分为两种形式，即无PID控制的系统模型和带有模糊自整定PID控制的气动系统模型。 另外，阀门定位器现使用的执行机构为直行程气缸，该气缸行程为0. 3 m、气源压力为0. 7 MPa，传动齿轮直径为60 mm、活塞直径为200 mm、活塞杆直径为42 mm。当利用信号源对执行机构驱动的负载阻力进行模拟时，为了使其活塞杆增益以及恒定阻力达到最佳标准要求，应将信号源参数进行适当的调整，使其为常量的1150，这样经由信号到力的转换后，就能大大提升执行机构的运行性能。

2.PID控制设计

2.1 增量式PID控制设计

在这一环节中应采用适宜的PID控制算法来进行设计，传统位置式PID控制算法为 ，在该公式中，k_p、k_i、k_d分别代表阀门定位器的三个作用参数。而增量式PID控制算法为 。由于传统PID算法在实际应用过程中需要不断对e进行累加，并且在计算输出时，一旦计算机发生故障，很容易因u (k)大幅变化而导致执行机构位置发生改变，而一般在对均热炉控制阀门的执行机构气缸进行设计时，都着重考虑控制量的增量，所以应尽量采用PID增量算法来为增量式PID控制设计提供参考依据^[1]。

2.2 模糊自整定增量式PID控制设计

2.2.1 输入输出变量的确定

由于系统设定信号与反馈信之间存有一定的偏差，所以其偏差量以及变化率等都可作为模糊控制器的输入，而PID控制器的k_p、k_i、k_d三个参数则可作为模糊控制器的输出，模糊自整定PID控制原理如图一所示。由于控制器输入的是电压信号，而电磁阀在开启/关闭过程中需要采用5 V/0 V的脉冲电压，所以控制器与被控对象之间就需要进行信号转换，具体可以利用MATLABSimulink模块来构建信号转换过程，即根据PWM控制原理，首先要取控制器输出信号的绝对值，然后再采用零阶保持器来对输入信号进行采样，并将采样信号u (k) 与三角波 c (k)进行对比，若后者小于前者，应将比较模块的输出值设为1，反之，则设定为0，这样经过AMESim的增益放大后，就可获得5 V/0 V的脉冲电压信号，从而真正实现输入电压信号和脉冲电压信号之间的有效转换

图一（模糊自整定PID工作原理）

2.2.2 精确量模糊化的确定

由于智能阀门定位器控制系统中的设定信号与反馈信号不一致，且电压信号范围处在0 -5 V之间，所以为了保证定位器的整体运行性能提升到最大化，就要将[-6，+6]作为基本论域的设定标准、「-3， +3]作为误差论域的设定标准，而两者之间的偏差量要以2为设定标准，计算误差变化率量化因子则要以0.3作为设定标准。另外，还要将设定信号与反馈信号之间的论域划分成7个不同的等级，即正、负大中小六个等级以及零等级，可分别用NB、NM、NS、PS、FPM、APB、Z0进行表示，然后再由俩信号之间的隶属函数 k_p、 k_i、 k_d，根据最大值法，采用Simu-link中的Fuzzy模块进行编辑，这样才能最终确定模糊变量论域为「-3， +3]，且均服从于正态分布。

2.2.3 模糊控制规则的确定

在对 PID参数进行整定时，应对不同时刻下k_p、k_i、k_d三个参数所发挥的实际作用进行全面了解和掌握，而在第K个控制周期时，由于模糊控制算法只为PID控制器提供3个增益的变化量，所以下一个控制周期的PID参数就可按照下列公式进行设计

^[2]：

+

在对三个PID参数进行确定时，为了保证准确性，应尽量采用凑试法来进行，且摒弃模糊自整定环节，这样才能以此为依据，对系统控制过程进行有效的把控，并按照先比例、后积分、再微分的步骤对PID参数进行全面整定，然后再按照由小向大的原则对k_p和k_d进行调节，按照由大向小的原则对K_i进行调节，具体应掌握以下三方面的调节要点：第一，k_p调节，在这一环节中，若K_i值为3000，k_d值为0时，可按照由小变大的原则适当调整比例参数，以便更好的提升系统运行状态，使其达到反应迅速，超小调量；第二，K_i调节，在这一环节中，可以适当缩小调节好的比例系数，使其不低于原值的0.8，然后再减小K_i值，这样才能确保系统在良好动态性能下不会产生静差反应；第三，k_d调节，在这一环节中，应科学调整比例系数和积分时间，以便获得最佳的控制过程和整定参数。

2.3 模糊自整定PID仿真分析

首先，模糊控制系统的搭建，在这一环节中，应利用Simulink软件将模糊化、模糊控制、精确化等模块进行有效连接，然后再经模糊控制后输出的 k_p、 k_i、 k_d与k_p、k_i、k_d三个参数分别叠加，以便为模块封装提供可靠的数据支撑，最终将其进行集合输出，用dell进行表示；其次，编程实现增量式PID，在这一环节中，应根据增量式PID的运算法则来对MATLAB中的M函数进行合理编辑，可命名为PIDMfan3，然后再将模糊整定后的k_p、k_i、k_d作为采集变量输入PID _ Mfan3函数，并将增量式PID作为输出；最后，连接AMESim与Simulink，在这一环节中，应将上述各模块进行封装连接，然后再以S函数的形式将AMESim中建立的系统模型导入进来，进而实现与模糊自整定增量式PID控制器的有效连接。

3. 仿真结果分析

图二（无PID控制的阀门开度）

图三（带有模糊控制自整定PID的阀门开度）

当仿真时间为t=10s时，由图二可以得知，若不采用PID控制器，在给定设定值情况下，调节前期会出现较大超调量及振动的现象，经过5S后，系统会达到稳定；而由图可以得知，若采用模糊自整定增量式PID控制时，系统整个调节过程都比较稳定，且调节迅速，但需经过大约15s时间后，系统才能趋于稳定。

结束语

综上所述，本文分析的智能阀门定位器的控制系统，由于采用了模糊自整定PID控制技术，所以其一方面可以解决系统运行过程中存在的非线性和实时性等问题，另一方面还能不断提升系统的自诊断功能和鲁棒性、可靠性以及适应性等，并且安装调试程序简便，可以最大化满足均热炉的高效设计要求。

参考文献

[1]马良威. 阀门定位控制参数整定与算法研究[J]. 浙江工业大学, 2020,(02):55-56.

[2]汪川. 智能阀门定位器控制系统设计[J]. 自动化仪表, 2020, (06):30-31.