智能型控制阀特性校正方法.pdf

2 0 0 1 年第 5 期 阀 门 文章 编号 1 0 0 2 5 0 5 5 2 0 0 1 0 5 0 0 3 5 0 3 智能型控制 阀特性校正方法 吴 晓帆 c 茂 名学 院 自动化 系 ．广东茂 名5 2 5 0 0 0 摘要提 出 j利用神 经 网络 的高度 非线性表达 能力。对 气动控 制 阀在 制造 和使 用过 程 中偏 离理 想流量特性 的情况进 行校正 ， 并实现 一阀多特 性 功能的方 法。 关键 词神 经 阿络 ；控制 阀 ；智 能仪 中圈分 类号 T P 1 8 文献 标 识 码 A A m e t ho d o f c o r r e c t i ng t he i nt e l l i g e nt c o nt r o l v a l v e c har a c t e r i s t i c s W U Xi a o - f a n De p a r t me n t o f A u t o ma t k m．Ma o mi n g c o l l e g e ，Ma o mi 5 2 5 0 0 0 ， C h i n a Ab s t r a c t Th i s p a p e r p r o p o s e s a me t h o d o f c o r r e c t i n g t h e c o n t r o l v a l v e f r o m b i a s t o i t s d e ． s n c h a r a c t e r i s t i c s b o t h i n t h e ma n u f a c t u r i n g a n d o p e r a t i n g p r o c e s s b y t a ki ng u s e o f t h e h i g h n o n l i n e a r c a p a b i l i t y o f t h e n e u r a l n e t wo r k． Ke y WO l d S n e u r a l n e t wo r k；t h e con t ro l v a l v e ；i n t e l l i g e n t i n s t r u me n t 1概 述 过程控制 系统 中，控制 阎是系统 的重要组 成部分。控制 阎的作用 是接 受来 自控 制器的输 出信号，按照 系统所设 置的控制规律 实旌控制 作用，以达到 自动 控制 的 目的 。 2分析 控制 阎直接与 介质接触 ，如果选用不 当会 给 生产过 程 自动化带 来 困难 。控制阎选用 中的 一 个 重要 方面就是理 想 流量特性 的选择 。无论 是何种控制阎，其固有特性都是由控制阎的阎 瓣和 阎座呈 特殊 曲面 的形状所决 定的 。 目前国 内常用控 制阎 的理 想流量特性 有直线形 、等百 分 比形 、快 开形 和抛物 线形 。 由于阎瓣 和 阎座 机加工过 程的 固有局 限性，使控 制阎的实 际特 性 同所需要 的理 想 特性 之 间必 然 存在 着差 距 。 同时 ，随着控 制系统 的不断发展 ，要求在 同一 系统 中根据 不同的要求 ，使控制 阎具有不 同的 理 想流量特性 ．而 目前 市场上 只有 单一特性 的 控 制 阎，无法 满 足现 代 复杂 控制 系统 的要求 。 因而 引入神经 网络，和 神经 网络 ANN的学 习与联 想记 忆功 能． 以及 高 度 非 线性 表达 能 力 ，校 正控制 阎的实际特性 与理想特性 。或某 种理想 特性 与 另一种理想特性 的差别 。 3 控制阀 流量特性校 正 【 2 3 ． 1 气动控 制阎结构 控 制阎按 其驱动形 式可 分为气动 、电动 或 液动 3大 类 。气动 执行 器 习惯 上称为气动控 制 阎或气动 调节 阎，其以压缩 空气 为动力 ．具 有 结构简单 ，动作可 靠，平稳 ．输 出推力大 ，维 修方便 ．防火 防爆 和价 格低 廉 等 优 点。 因此 ． 气动控制 阀被广泛 应用 在石油 、化工 、冶金及 电力等工 业部 门中。 气动控制阎 由气动 执行机构 和气动 调节 机 构 阎体组 件2部 分组 成 图 1 。气 动执行 机构是控制阎的驱动装置，根据控制信号的大 小，产生相应 的推 力．推动 阀门动 作。气动调 节机构是控 制阎 的调节 部 分，它直接 与调节介 质接触并调节 其流量 。为了适 应使 用 时所需不 怍者薯介 吴骁帆 1 9 5 8一 ．女．上海人，副教授。从事计算机控制系坑、计算机控制技术及智售仪表方面的研究。 维普资讯 VALVE DESIGN QQ40444436 VALVE DESIGN QQ群号40444436 标准分享网 w w w .b z f x w .c o m 免费下载 阀 门 2 0 0 1 年第5 期 同的阀特性 ，控制 阀 的阀瓣 形 式有 多种。不 同 形状 的 阀瓣 ，其 流量 特 性 是 不 一 样 的 图 2 、 图 3 。另外 ，如果 能正确 选用控制 阀 的流 量特 性，还能对控制系统的动态特性起补偿作用 。 图 1气动 控 制 阿的结 构 1 茯开2 ．直线3 ．抛物 线4 ． 等 百分 比 5 ． 双 曲线6 修正抛物线 图 2理 想流量 特 性 3 ． 2流量特性校正 由于 机加工 技术等 原因，控制 阀的 固有特 性与理想 流量特性 的差异是 不可避免 的。另外 控制 阀由执行 机构和调节机构 2部分 组成 ． 阀 门存在 的干摩擦 、不平衡力 以及其它 问题 ，使 控制 阀输 出的阀信号到 控制 阀阗杆位 移之 间并 1 茯 开2 ．直 域3． 抛 材线4 等 百分 比 图 3 不 同 流量特 性 的 阎瓣 形 状 非完全是 线性 的。因此 ，控制 阀 出厂 的实际特 性与理 想特性 之 间存 有一定 的偏 差 。为 了克服 这种偏 差 ，在 控 制 器 与 控 制 阀 之 间 设 计 一 种 A NN智 能仪 。 其 自动 控制 系统 图 4 的理 想流量 特性 Q、实 际控 制 阗特性Q，和 ANN 智能仪特 性 f 为 一f 理 想控制 阀 图 4自动控 制 系统 原 理 Q K3 J ， Q1 K2 L ， f Kl f 当 Q Q1时 ， K2 K3 J ， 得 f K2 _ 。 K3 f Kl J 其 中 K2 L为单调 函数 由于所要实 现的理想流 量特 性 已知 ．控制 阀实际特性 已知 ，可得到理 想特性 与 实际特性 的转移 曲线 L～ 。由分 析 可知 ，要实 现控 制阀智能校 正，关 键是实现 f K f 。 4 A NN 智能仪 【 s ] 4 ． 1 原 理 He c h t - Ni e l s e n证 明 了对 任 意 的 b 上 从 [ 0 ，1 】 到 R 的映射 G，都存在 一个 3层 B P 网络可 以任意逼近 G。利用 人工 神经 网络 的 学 习与联 想 记忆 功能 ，把所 需 要 实 现 的 A NN 智能仪的 输 入 输 出特 性 L～ J 化 为 样 本， 经离线 P C机 训 练，让 A NN 学 习记 忆 这些 样 本 训 练完成 后 ，就 可直接 使用 A NN 来校 正 控制阀 的特性 。 在实际控制 过程 中，当输入 和控制器控 制 维普资讯 VALVE DESIGN QQ40444436 VALVE DESIGN QQ群号40444436 标准分享网 w w w .b z f x w .c o m 免费下载 2 0 0 1 年第 5 期 阀 门 一 3 7一 信号 j与 样本 匹配 时，ANN 智 能仪 直 接 复 现 所 记忆 的 “ 原则 ” ， 当样本 不 匹配 时，A NN 智 能仪通过 联想相近 的 “ 原则 ”处理 。 4 ． 2 AN N智 能训 练 关于 ANN 对 于 给 定 学 习 样本 的 记 忆 能 力，结论为对于任意给定的学习样本 i ∈ R x R ， i l ， 2 ． ⋯ ， 矗 及 渐 近函数 ，R R 即 ，若 存在 Ⅱ．b∈R； n≠b。对 于 任给 的 ￡0 ，存在 A O ， 使得 当 z≥A 时 ， { z 一bI ￡ 。或省 z ≤ 一A 时． 1 z 一bl E之一成 立 ，即 称 为渐近 函数 。则 存在 W i∈ R ， Q ∈ R i l ， 2． ⋯ 是一 l G ∈ R i 1 ． - 一， m 使得 c ． z ／ Y 1 ．i 1 ，2 ，⋯．k成 立．其 中 置 一Ql ⋯ V 一 1 ，而 一q 一 1 ，1 ．C C 1 ， c a， ⋯ ， 。 该结论从 理论 上 保 证 了对 于任 给 的 K 个 实数学 习样本 ，总可 以用 K 一1个隐单 元 的 3 层 ANN精确记忆 。 多层 前 向传递神 经网络是一种重要 的神 经 网络模型 ，它包 括 一个输 入层 和 一个 输 出 层 ， 在 输入层之 间还有一个 或多个 隐层，每层 均有 若干个 神经元 。如 图 5即为一个 3层 前向传递 神经网 络 结 构 。 网络 中第 K 层 第 i个 节 点 ． 总的输入 可表 示为 输 层隐层 糖 出层 图 5 3层 前 向传 递神 经 网络 结构 n e t ∑ ★ Q J ． H 其中 j包括由阀值演变过来，输出恒为 1 的节 点 。第 K 层第 i个节点的输 出可表示为 Q ． f n e t ． 输 入层和输 出层取 l i n e a r函数 、隐层取 f ． ★ 1 ／ 1e - - 】 对 于给定 的输入 和输 出时．误差定义 为 E吉∑ 一 Q 式中 网络总的层数 d 对应给定 的输 出 Q一 实际的输 出 学 习的 目的，训练 出一 个神 经网络 ，使 目 标 E极 小 。 根据 B P算法 ． 网络按 下式修 正权值 。 △w i m 1 i ． Q 一 1 以w ， 其中，在输出层 层上节点的误差信 号 为 ， d 一Q ． Q ． 1一 Q。 ， 而任一 内部隐节 点的误 差 “ 为 “ Q i , k 卜 Q t ★ ∑ [ W ， 1 ． ] 式中n 网络的学 习时间 学 习速率 动量项 系数 学 习算 法采 用最 速下 降 BP学 习算 法相结 合 。学 习步长取 0． 1 ～0 ． 0 1 ，动量 项 系数 a取 0 ． 5 --0 ． 0 5 ．通过 有 限次 运 算 ， 可达 所需 要 的 精度要求 。 5结语 利用 神经 网络 的高度非线性 表达能 力和 学 习记忆功 能，采用软 、硬结 合 的方法 ， 弥补控 制 阀在 机加工 中的不足 ．亦可 实现一 阀多特性 功能 ，满足控 制 系统的要求。若 输入不 同的 样 本，该方法可用于其它 自动化仪表的设计过程 中，具有 较广泛 的实用性 。 参考文献 [ 1 ] 张玉润 ．过程控制使用的新调节阀[ J ] 自动化与仪 器仪 表 ．1 9 9 5 ． 4 4 -9． 旺] 叶昭骑．化工 自动化基础 M] ．北京 ；化 学工业出 版 社． 1 9 8 6 【 3 ] 夏焕彬气动调节仪表【 M] ．北京 化学 工业出1氍 社．1 9 8 0 【 4 ] 张立 明．人工神经 网络的模 型聂其应用 [ M】 ．上 海； 复旦大学 出版社．1 9 9 3 ． 【 5 ]He c h t - Ni ds e n ， R Th e o r y o f B a c k P r o p a g a t i o n Ne t 一 o ． Pr o c ． 1 9 89 I 毗e 蜘 ， J o C衄 { N郫 Ne t ． No 1 1． I 9 8 9 5 9 3～ 6 0I 收 捣 日期 2 0 0 I ． 0 5． 2 3 维普资讯 VALVE DESIGN QQ40444436 VALVE DESIGN QQ群号40444436 标准分享网 w w w .b z f x w .c o m 免费下载