振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制.pdf

工矿自动化 Ind us t r y and Mine Aut o mat io n Vo l . 45 No . 11 No v. 2019 第45卷第11期 2019年11月 文章编号1671-251X2019 11-0086-07DOI 10. 13272/j. is s n. 1671-251x . 2019050002 振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制 周小云，蔡改贫，汤文聪，于习文 江西理工大学机电工程学院，江西赣州341000 回 回 扫码移动阅读 摘要针对振动慢剪破碎机碎矿过程多变量、强耦合、大时滞的特点，提出了 一种基于自适应粒子群算法 优化的模糊解耦PID控制方法。在对振动慢剪破碎机动态模型进行对角矩阵解耦的基础上，分别对给料量 和振动电动机频率进行模糊P1D控制，并引入自适应粒子群优化算法对模糊PID控制的隶属函数参数进行 动态优化，从而实现主电动机工作电流及合格矿料产率精确、稳定、快速控制。仿真及试验结果表明，该方法 具有响应速度快、调节时间短、超调量小的特点。 关键词振动慢剪破碎机；给料控制；对角矩阵解耦；模糊PID控制；自适应粒子群优化 中图分类号TD451/67 文献标志码A Fuzzy d ec o upl ing PID c o nt r o l f o r vibr at io n-s l o w s h ear c r us h er ZHOU Xiao yun, CAI Gaipin, TANG Wenc o ng , YU Xiwen Sc h o o l o f Mec h anic al and El ec t r ic al Eng ineer ing , Jiang x i Univer s it y o f Sc ienc e and Tec h no l o g y, Ganzh o u 341000, Ch ina Abstrac t A f uzzy d ec o upl ing PID c o nt r o l met h o d bas ed o n ad apt ive par t ic l e s war m o pt imizat io n APSO was pr o po s ed f o r t h e c h ar ac t er is t ic s o f mul t ivar iabl e, s t r o ng c o upl ing and l ar g e t ime d el ay in t h e o r e c r us h ing pr o c es s o f vibr at io n-s l o w s h ear c r us h er . Bas ed o n d iag o nal mat r ix d ec o upl ing o f d ynamic mo d el f o r vibr at io n-s l o w s h ear c r us h er , f uzzy PID c o nt r o l o f o r e f eed ing q uant it y and vibr at io n mo t o r f r eq uenc y is c ar r ied o ut r es pec t ivel y, and d ynamic o pt imizat io n o f member s h ip f unc t io n par amet er s o f f uzzy PID c o nt r o l is c o nd uc t ed by int r o d uc ing APSO al g o r it h m, s o as t o ac h ieve ac c ur at e, s t abl e and f as t c o nt r o l o f main mo t o r o per at ing c ur r ent and q ual if ied miner al yiel d . Th e s imul at io n and ex per iment al r es ul t s s h o w t h at t h e met h o d h as c h ar ac t er is t ic s o f f as t r es po ns e, s h o r t ad jus t ment t ime and s mal l o ver s h o o t. Key w ords vibr at io n-s l o w s h ear c r us h er ; f eed ing c o nt r o l； d iag o nal mat r ix d ec o upl ing; f uzzy PID c o nt r o l; ad apt ive par t ic l e s war m o pt imizat io n 0引言 振动慢剪破碎机是一种利用剪切挤压破碎原理 和振动冲击破碎原理的高效破碎设备⑴。破碎机碎 矿过程是一个多变量、强耦合、大时滞的复杂动态过 程，过量给料会使矿料堵在破碎腔内产生堵塞现象, 断料则会降低破碎机工作效率，同时振动电动机频 率的波动会影响矿料粉碎程度。 近年来，许多学者针对破碎机控制开展了研究。 杨丽荣⑵通过分析单缸液压圆锥破碎机运行状态， 采用模糊控制器实现恒功率下给料量自动控制，动 静态特性和抗干扰性能均优于传统的人工控制，具 收稿日期2019-05-03；修回日期2019-11-03；责任编辑盛男。 基金项目国家自然科学基金资助项目51464017；江西省重点研发计划资助项目20181ACE50034 作者简介周小云1996-,男，江西赣州人，硕士研究生，主要研究方向为工业机髀人，E-mail 1424935410q q . c o m.通信作者蔡改贫 1964-,男，江西赣州人，教授.博士研究生导师，博士，主要研究方向为散体-机械系统理论及智能装备技术、工业机器人，G12（5）为F对I的传递函数；G21（s）为 M对D的传递函数；G22（5）为F对D的传递函数； s为拉普拉斯算子。 本文通过破碎试验获取主电动机工作电流和合 格矿料产率阶跃响应数据，并运用辨识拟合法⑷ 可得 2 0. 5ex p 30058 ] 「巧 1 786. 69s1 3sr M- LdJ0. 3ex p 15s 1 2052 0. 1 1 105_ LfJ 由式（2）可知，破碎过程中输入量与输出量表现 为多变量之间的非线性关系，若采用多输入多输出 系统进行模糊PID控制器设计，模糊控制规则较 多，控制器设计较为复杂。 2振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制 振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制原理如图1 所示，其中 Qn （）,Ql 2（S）,Q2i（5）,Q22（5）分别为 G22（5）,G12（5）,G21（5）,Gh（5）的解耦补偿传递函数。 采用对角矩阵解耦与模糊PID控制相结合的方式 来实现振动慢剪破碎机碎矿过程解耦控制，并加入 反馈调节环节对模糊PID控制器进行调整。 图1振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制原理 Fig . 1 Pr inc ipl e o f f uzzy d ec o upl ing PID c o nt r o l f o r vibr at io n-s l o w s h ear c r us h er 2. 1 对角矩阵解耦 对振动慢剪破碎机动态模型进行对角矩阵 解耦 -I-■Qu 5 Q125-ir Gn5 G12s -Q21 s Q22 s -I Lg21 s G22 5- -F・ -Gs -Gs G；2sJLf. r G„5 G；25n 式中、， ， 为解耦后的传递函数矩阵。 -G“215 G22.S- 经正交化处理可得 G；25 Qn sG；2 s Q2 sG s 0 4 Gn s Q215G„ s Q22 sGi 5 0 5 令 Qu s G22 5 Q125 G125 2 6 Q215 G21 5/0. 5 Q22 s G11 5/0. 5 联立式4式6可得 Gi 5 Qu 5G\ 1 5 Q25G2i s 0. 1 0. 5ex p 3005. 8 v 1 105 十 1 35 0. 3ex p 15s 1 2052 G22 s Q1SG]2 s Q22 5G22 s 0・ 3ex p 15s 8 *0. 5ex p 300s * 212052 l 3s 21786. 69s 0・1 l 10s 8 因此，经对角矩阵解耦后的振动慢剪破碎机动 态模型为 88 工矿自动化第45卷 -0.1 0. 5ex p 300s , 8 0. 3ex p 15s 「11 l 10s 1 786.69s 十 l 3s l 20s -F. 9 振动慢剪破碎机动态模型通过对角矩阵解耦分 解为2个单输入单输出模型，即Z Gs M和D G3sF,因此设计2个相互独立的模糊PID控制 器给料量模糊PID控制器和振动电动机频率 模糊PID控制器。 2.2 模糊PID控制器 振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制结构如图2 所示。将主电动机工作电流和合格矿料产率的设定 值与实测值比较，得到偏差及偏差变化率作为模糊 PID控制器输入量，输入量经模糊化、模糊推理、参 数修正后，得到PID控制器参数的增量，从而完成 PID控制器参数调整，最终得到精确的模糊PID控 制器输出量。 图2振动慢剪破碎机模糊PID控制原理 Fig . 2 Pr inc ipl e o f f uzzy PID c o nt r o l f o r vibr at io n-s l o w s h ear c r us h er 2.2.1给料量模糊PID控制器 给料量模糊PID控制器采用双输入单输出结 构进行设计，其中双输入为主电动机工作电流偏差 G及偏差变化率“】，单输出为给料量假设主 电动机工作电流设定值、实测值分别为Q。，Q,则 卜Q 一 Q i A 血 10 对输入量进行模糊化处理。通过分析现场试验 数据进行设定电流偏差O的取值范围为［40, 40］；电流偏差变化率Aei的取值范围为［-10,10］； 给料量M的取值范围为［ 12,12］。选取输入量和 输岀量的语言变量均为｛NB,NS,Z,PS,PB｝,BP｛负 大，负小，零，正小，正大｝，输入量和输出量的量化论 域均可表示为｛2, 1,0,1,2｝。在实际控制系统 中，输入量的实际取值并非论域中元素，需要引入量 化因子进行论域变换 0 0. 3ex p 15s 8 . 0. 5ex p 300s 0. 1 21 2052 l 3s 十 21 786.69s 1 10s _ 由于每个输入量的模糊分级有5级，所以模糊 PID控制器的模糊控制规则数为25条。设主电动 机工作电流偏差、偏差变化率和给料量的模糊子集分 别为A，B,,C,i l ,2,・“，5,采用模糊条件推理语 句“if ei A, and B； t h en C；“,得出模糊关系 5 Ri A, X Bi X Ci 11 i 1 式中X为模糊子集之间的直积运算符。 依据模糊控制原理，得到给料量的模糊子集 C, A, X B, mi„,c omax分别为惯性权重的最小值、最大值； /为当前粒子的适应度值;九,九”分别为粒子群适 应度值的最小值、平均值。 由式13可知，当于W无”时，粒子在当前最优 解毗邻区域内做局部细致寻优；当//ave时，当前 粒子会增加搜索半径且以一个较大的步长搜索最优 解，以保证粒子群解的多样性和良好的收敛性，跳出 局部最优解。 隶属函数是影响模糊PID控制器性能的因素 之一，其形状决定控制性能凸峰明显即形状较陡 时.控制灵敏度高；凸峰不明显即形状较平时，控制 稳定性好g叭隶属函数表达式为 f nm J i | Qnm 丄1 h U nm 0 V1 Xm a 0 /pbes .，则九be” /； 若//g bes t，则 /g bes t /o 4 根据式13计算粒子惯性权重。 5 实时更新粒子的空间位置及飞行速度。 6 返回步骤2进行迭代，直到满足迭代次数 要求，得到粒子种群最优位置。 4仿真验证 利用Mat l ab/Simul ink构建模糊解耦PID控制 仿真模型，如图4所示。将基于APSO算法优化的 模糊PID控制算法编写成m文件,并通过S函数模 块导入仿真模型中；子系统模块内为经对角矩阵解 耦后的振动慢剪破碎机动态模型。 为验证基于APSO算法优化的模糊PID控制 的有效性，与传统模糊PID控制及基于遗传算法优 化的模糊PID控制进行仿真对比。设置仿真时间 为100 s ,步长为0.01 s ,得到3种算法下主电动机 工作电流和合格矿料产率响应曲线，如图5所示。 由图5可知，与传统模糊PID控制和基于遗传 算法优化的模糊PID控制相比，基于APSO算法优 化的模糊PID控制响应速度更快、调节时间更短、 最大超调量更小，实现了振动慢剪破碎机主电动机 工作电流及合格矿料产率的稳定、高精度控制。 90 工矿自动化第45卷 Fig . 4 Simul at io n mo d el o f uzzy d ec o upl ing PID c o nt r o l 120 100 80 60 40 20 醫飜器熬的模糊PID控制 基于APSO算法优化的模糊PID控制 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 a主电动机工作电流响应曲线 时间/s b合格矿料产率响应曲线 图5仿真结果 Fig . 5 Simul at io n r es ul t s 5试验验证 为验证基于APSC算法优化的模糊PID控制 器在振动慢剪破碎机控制中的可行性，搭建振动慢 剪破碎机控制系统试验平台，总体结构如图6所示。 以PLC作为主控制器EM235为扩展的输入/输出 模块,EM232为扩展的输出模块,EM277为扩展的 通信模块，通过Pr o f ibus现场总线与工控机进行 通信；在LabVIEW监控界面中实现振动慢剪破碎 机工作状态显示及输入/输出量控制；利用光纤电流 传感器测定主电动机工作电流，称重式传感器监测 给料量及矿料产量，加速度传感器采集振动电动机 振动信号，通过快速傅里叶变换分析仪检测振动电 动机主频率；采用2台变频器分别控制振动电动机 号 图6振动慢剪破碎机控制系统总体结构 Fig . 6 Over al l s t r uc t ur e o f c o nt r o l s ys t em f o r vibr at io n- s l o w s h ear c r us h er 及主电动机的转速。 振动电动机为HB50-6型，双振幅为5.449 mm； 主电动机为Y2VP225S-4型，其极对数为2,额定工 作频率为50 Hz。为保证电动机使用寿命，转速取 额定值的80。主要试验参数见表3。 表3试验参数 Tabl e 3 Ex per iment al par amet er s 参数设定值 主电动机转速/r min-11 200 排料口间隙/mm5 振动电动机双振幅/nun5.449 主电动机工作电流/A95 合格矿料产率/ 85 试验结果如图7所示。可看出主电动机工作电 流首次超调量约为10,但能较快回归至设定值, 50 s后达到稳定状态，且波动较小;合格矿料产率响 应速度快、超调量小且调节时间短，50 s后合格矿料 2019年第11期 周小云等振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制・91・ 产率稳定在85左右。 100 80 60 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 时间/s b合格矿料产率响应曲线 图7试验结果 Fig . 7 Ex per iment al r es ul t s 6结语 振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制方法对多 变量、强耦合的振动慢剪破碎机动态模型进行对角 矩阵解耦，通过给料量模糊PID控制器和振动电动 机频率模糊PID控制器对主电动机工作电流和合 格矿料产率进行控制，并引入APSO算法对模糊 PID控制器参数在线寻优。仿真与试验结果表明， 该方法响应速度快、调节时间短、超调量小，实现了 破碎过程中主电动机工作电流、合格矿料产率的稳 定、有效控制。 参考文献Referenc es [1] 李臣.振动慢剪破碎机破碎性能分析及实验研究 ED],赣州江西理工大学，201 LI Ch en. Cr us h ing per f o r manc e anal ys is and ex per iment al s t ud y o n vibr at io n-s l o w s h ear c r us h er [D]. Ganzh o u Jiang x i Univer s it y o f Sc ienc e and Tec h no l o g y, 2018. [2] 杨丽荣.基于PLC的单缸液压圆锥破碎机模糊控制 系统的设计[J]工矿自动化,2009,3510117-118. YANG Lir o ng . Des ig n o f f uzzy c o nt r o l s ys t em f o r s ing l e-c yl ind er h yd r aul ic c o ne c r us h er bas ed o n PLC [J]. Ind us t r y and Mine Aut o mat io n, 2009,3510 117-11 [3] 吴宇平，章家岩，吴其玲，等.基于模糊遗传算法的选 矿破碎系统优化控制[J].微型电脑应用，2014,30 827-29. WU Yuping , ZHANG Jiayan, WU Qil ing , et al . Opt imal c o nt r o l o f t h e c r us h ing s ys t em bas ed o n f uzzy g enet ic al g o r it h m [J]. Mic r o c o mput er Appl ic at io ns ,2014,308 27-29. [4]李爱莲，岳峰.基于STM32的液压圆锥破碎机的智能 控制口1 矿山机械,2012,40868-73. LI Ail ian, YUE Feng . Int el l ig ent c o nt r o l s ys t em f o r h yd r aul ic c r us h er s bas ed o n STM32[J]. Mining Pr o c es s ing Eq uipment ,2012,408 68-73. E 5 ]陈慧明.振动慢剪破碎机智能控制方法研究[D].赣 州江西理工大学，201 CHEN Huiming . Res ear c h o n int el l ig ent c o nt r o l met h o d o f vibr at io n-s l o w s h ear c r us h er [D]. Ganzh o u Jiang x i Univer s it y o f Sc ienc e and Tec h no l o g y, 201 [6]罗国虎.预磨机破磨系统辨识与预测控制研究[D]. 赣州江西理工大学，2013. LUO Guo h u. Res ear c h o n id ent if ic at io n and pr ed ic t ive c o nt r o l o f g r ind ing s ys t em o f pr emil l [D]. Ganzh o u Jiang x i Univer s it y o f Sc ienc e and Tec h no l o g y, 2013. E 7 ]王庆利，王丹，井元伟.基于模糊解耦的火电单元机组 负荷控制[J]控制与决策,2006,214435-439. WANG Qing l i, WANG Dan, JING Yuanwei. Lo ad c o nt r o l bas ed o n f uzzy d ec o upl ing f o r f o s s il -f ir ed el ec t r ic s ing l e g ener at ing unit s [J]. Co nt r o l and Dec is io n,2006,214 435-439. E 8 ]韩睿松，杨维.基于改进粒子群优化的井下WMSN覆 盖增强算法[J].中国矿业大学学报,2016,45 1 170-175. HAN Ruis o ng , YANG Wei. A c o ver ag e-enh anc ing al g o r it h m bas ed o n impr o ved par t ic l e s war m o pt imizat io n f o r WMSN o f und er g r o und c o al mine [J ] Jo ur nal o Ch ina Univer s it y o f Mining Tec h no l o g y ,2016,451170-175. [9] 谢延敏，孙新强，田银，等.基于改进粒子群算法和小 波神经网络的高强钢扭曲回弹工艺参数优化[J].机 械工程学报,2016,5219162-167. XIE Yanmin, SUN Xinq iang , TIAN Yin, et al . Opt imizat io n o f par amet er s in t wis t s pr ing bac k pr o c es s f o r h ig h -s t r eng t h s h eet s bas ed o n impr o ved par t ic l e s war m o pt imizat io n al g o r it h m and wavel et neur al net wo r k [ J ]. Jo ur nal o f Mec h anic al Eng ineer ing ,2016,5219 162-167. [10] 叶满园，黄凯峰.基于改进粒子群算法的阶梯波调制 功率均衡控制策工矿自动化,2015,419 57-62. YE Manyuan, HUANG Kaif eng . Po wer bal anc e c o nt r o l s t r at eg y f o r s t air c as e mo d ul at io n bas ed o n impr o ved par t ic l e s war m o pt imizat io n al g o r it h m [J]. Ind us t r y and Mine Aut o mat io n,2015,41 9 57-62. 92 工矿自动化第45卷 [11]仝秋娟，赵岂，李萌.基于自适应动态改变的粒子群优 化算法[J].微电子学与计算机,2019,3626-10. TONG Qiujuan,ZHA Qi, LI Meng . Par t ic l e s war m o pt imizat io n al g o r it h m bas ed o n ad apt ive d ynamic c h ang e[J]. Mic r o el ec t r o nic s and Co mput er , 2019,36 26-10. 口2] 唐少先，陈建二，张泰山.Mamd ani模糊系统I/O关系 的表示及隶属函数优化[J].控制理论与应用，2005, 224520-526. TANG Sh ao x ian, CHEN Jianer , ZHANG Tais h an. Mamd ani f uzzy s ys t em I/O r el at io n r epr es ent at ive and member s h ip f unc t io n o pt imizat io n E J ]. Co nt r o l Th eo r y Appl ic at io ns ,2005,224 520-526. 口 3]谢朝杰，保宏，杜敬利，等.一种新隶属度函数在非线 性变增益模糊PID控制中的应用[J].信息与控制， 2014,433264-269. XIE Ch ao jie,BAO Ho ng ,DU Jing l i,et al . Appl ic at io n 上接第74页 QIN Zh u. Numer ic al s imul at io n o f d us t c o nc ent r at io n d is t r ibut io n in t r ans f er s it e o f bel t c o nveyo r E J ]. Ind us t r y and Mine Aut o mat io n,2018,447 70-74. [8] 董军，汪日生，于贵生，等.基于DPM压入式通风全 岩巷综掘面粉尘运移规律数值模拟[J]煤矿安全， 2016,476190-193. DONG Jun, WANG Ris h eng , YU Guis h eng , et al . Numer ic al s imul at io n o f d us t mig r at io n l aw at f ul l y mec h anized ex c avat io n f ac e o f r o c k r o ad way wit h f o r c ed vent il at io n bas ed o n DPM[J]. Saf et y in Co al Mines ,2016,476190-193. E 9 ]许洋铭.抽出式通风岩巷粉尘运移及风筒粉尘沉积规 律研究[D].北京煤炭科学研究总院，201 XU Yang ming . St ud y o n d us t mig r at io n and air -d r um d us t d epo s it io n l aw in ex t r ac t io n vent il at io n t unnel [D]. Beijing Ch ina Co al Res ear c h Ins t it ut e, 2018・ 口0] CAI Peng , NIE Wen, CHEN Dawei, et al . Ef f ec t o f air f l o wr at e o n po l l ut ant d is per s io n pat t er n o f c o al d us t par t ic l es at f ul l y mec h anized mining f ac e bas ed o n numer ic al s imul at io n[J]. Fuel ,2019,239623-635. [11]崔向飞，薛娇，边文辉.补连塔煤矿7 m大采高工作面 粉尘分布规律实测及防治技术研究[J].中国煤炭， o f a new member s h ip f unc t io n t o no nl inear f uzzy PID c o nt r o l l er s w让h var iabl e g ains [J]. Inf o r mat io n and Co nt r o l ,2014,433 264-269. [14]王宁，孟宪尧.输入采用广义梯形隶属函数的两维最 简模糊控制器结构分析[J]・自动化学报，2008,34 4466-471. WANG Ning , MENG Xianyao . St r uc t ur e anal ys is o f t wo -d imens io nal s impl es t f uzzy c o nt r o l l er s us ing g ener al ized t r apezo id -s h aped member s h ip f unc t io n[J]. Ac t a Aut o mat ic a Sinic a, 2008, 34 4 466-471. [15]黄卫华，方康玲，章政.典型模糊控制器的隶属函数设 计及分析[J].模糊系统与数学,2010,245 83-90. HUANG Weih ua,FANG Kang l ing , ZHANG Zh eng . Anal ys is and d es ig n o f member s h ip f unc t io n f o r a t ypic al f uzzy c o nt r o l l er [J]. Fuzzy Sys t ems and Mat h emat ic s ,2010,245 83-90. 2017,439116-120. CUI Xiang f ei, XUE Jiao , BIAN Wenh ui. St ud y o n d us t d is t r ibut io n meas ur ement and c o nt r o l t ec h no l o g y o f 7-met er l ar g e mining h eig h t wo r k f ac e at Bul iant a Mine[J]. Ch ina Co al ,2017,439 116-120. [12] 姚玉静，程卫民，聂文，等.综掘工作面粉尘浓度分布 的数值模拟[J]・矿业安全与环保，2011, 38 3 21-22. YAO Yujing , CHENG Weimin, NIE Wen, et al . Numer ic al s imul at io n o f d us t c o nc ent r at io n d is t r ibut io n in a f ul l y mec h anized h ead ing f ac e [J]. Mining Saf et y Envir o nment al Pr o t ec t io n, 2011,38321-22. [13] ZHANG Qi, ZHOU Gang , QIAN Xinming , et al . Dif f us e po l l ut io n c h ar ac t er is t ic s o f r es pir abl e d us t in f ul l y-mec h anized mining f ac e und er var io us vel o c it ies bas ed o n CFD inves t ig at io n [ J ]. Jo ur nal o f Cl eaner Pr o d uc t io n,2018,184 239-250.