基于Lonworks技术的模糊控制智能节点的设计

1、引 言

　　在化工生产中，温度通常是一个重要的控制参数，对于一些过程比较复杂，工艺要求精准的化工生产过程，采用传统的PID控制方式很难克服过程扰动的影响。如果针对特定的工艺情况，总结控制经验，制定一套有效的模糊控制策略，则可实现对温度的精确平稳控制。

　　现场总线是一种全分布式智能、双向的串行数字通讯链路，它直接沟通生产现场的测量控制和执行设备以及更高层次的自动化控制设备，是一种开放式控制系统。其中LON（Local Operating Networks）总线是美国ECHELON公司于1991年推出的一种功能全面的局部操作网络，广泛应用于冶金、化工、电力以及楼宇自动化等领域中，实现系统的全面网络化现场测控。若将模糊控制与LON现场总线相结合，建立一套基于Lonworks技术的模糊控制系统，则既可以实施现场级的模糊控制，又可以实现复杂模糊算法的上位机控制。

　　本文以某化工厂一个化学反应生产过程为例，介绍了一种基于Lonworks技术的温度模糊控制系统，详细介绍了其中智能节点的设计方法。该化学反应生产过程是：先将几种化工原料按一定比例混合，制成混合料，再向其中加入另一种化工原料A，发生化学反应生成所需的产品。为保证产品的质量和产量，工艺控制的最佳温度为T℃。由于是放热反应，所以采用调节冷冻水流量来控制反应温度。此温度控制系统具有非线性、时变、有噪声干扰、纯滞后等特性，难以用精确的数学模型描述，因此传统的PID控制方式，很难取得好的控制效果。

2、温度模糊控制系统设计

　　2.1 模糊控制系统的结构

　　在工艺控制的要求和特点的基础上，同时分析了大量生产过程中温度、原料A加入速度和冷冻水温度等历史曲线数据，并对熟练操作人员的操作经验进行了归纳整理，最后确定了“三输入——单输出”的温度模糊控制系统。

　　输入变量：
　　（1）反应温度：t，单位：℃
　　（2）反应温度的变化量：△t：t（n）－t（n－1），单位：℃。式中：t（n）为当前第n采样时刻的反应温度，t（n－1）为前一个采样时刻的反应温度，采样周期设为5s。
　　（3）原料A加入速度：v，单位：kg/h

　　输出变量：
    冷冻水流量调节阀门的开度：u

　　2.2 各模糊变量的模糊子集

　　①反应温度t的基本论域为[（t－t0），（t＋t0）]，其模糊子集T的论域为[－4，4]，t0为生产中可能达到的最大温度偏差；②反应温度的变化量△t的基本论域为[－3℃，3℃]，其模糊子集△T的论域为[－3，3]；③原料A加入速度v的基本论域为[0，1200kg/h]，其模糊子集V的论域为[－2，2]；④冷冻水阀门开度u的基本论域为[0，100%]。各对应模糊关系见表1、2、3。其中t1、t2、t3、t4为控制中可能的温度偏差，且t0＞t4＞t3＞t2＞tl。u的精确值将在控制规则中直接给出。

　　表1 反应温度t与其模糊子集T的模糊关系

　　表2 反应温度变化量△t与其模糊子集△T的模糊关系

　　表3 原料A加入速度v与其模糊子集V的模糊关系

　　本系统共建立了60条模糊控制规则。根据控制规则，最后得到下面的模糊控制查询表，见表4。其中U_F为考虑原料A加入速度v时为确定阀门开度u而引入的中间值，它与原料A加入速度的模糊子集V的关系见表5。

　　表4 模糊控制量u（%）查询表


　　表5 UF与原料A加入速度的模糊子集V的关系