（检测技术与自动化装置专业论文）脂液含油量预测—模糊控制方案分析与研究.pdf

脂液含油量预测一模糊控制方案分析与研究 y 6 6 9 0 6 6 摘要 目前，设备老化，自动化程度不高是国内松香加工业的普遍现象，而且现场 工人劳动强度大，其中某些岗位具有的一定的危险性。云南植物丰富，松树覆盖 面广，种类丰富，松树中含有的树脂是生产松香、松节油的主要原料。云南是生 产松香的大省，为了提高产品质量及改善工人的工作环境，对原有的设备进行配 套改造正在松香行业内逐渐推广。本文针对景谷松香厂技术改造过程中出现的难 点进行了综合分析与研究，充分考虑了实际生产系统中存在的大时滞现象及脂液 含油量在线检测无法实现的情况，为解决实际生产中的此类问题，提出预测一模 糊控制方案，该方案结合了模糊控制及人工神经网络两者的优势。模糊控制可以 有效克服系统精确模型难于确立及由于系统存在滞后所造成的影响，基于人工神 经网络的预报模型是弥补脂液含油量无法在线检测这一技术难点的有效途径。同 时，本文对有关模糊控制和人工神经网络方面的基本概念作了介绍。 本文最后部分介绍了用m a t l a b 模糊逻辑工具箱进行模糊控制器的设计 方法，以及为了可以在s i m u l i n k 中进行神经网络的可视化仿真，利用函数将 已设计好的神经网络对象转换成相应的s i m u l i n k 形式，同时给出了用 m a t l a b 的s i m u l i n k 进行仿真的结果，证实了该方法在理论上的有效性与可 行性。 本文对工业过程中普遍存在的大滞后及待测值难于获取的实际难点提供 了一种解决思想，有一定的工程应用参考价值。 关键词：预测一模糊控制系统神经网络过程控制s i m u l i n k 动态仿真 膳疆含油量预姆一模糊控制方案分析与研究 a b s t r a c t t h e g e n e r a lp h e n o m e n o nt h a te q u i p m e n t sa r eo u to fd a t ea n da u t o m a t i cl e v e li sl o we x i s t s i f ip l a n to fe o l o p h o n yp m c e s s i n gi n d u s t r y a n dt h ew o r ki sh e a v y , m o r e o v e rs o m ep o s t sa r e d a n g e rt ow o r k e r s t h e r ea r el o t sa n dl o t so fp l a n t si ny u n n a np r o v i n c e p i n e sa r ed i s t r i b u t e d o v e ral a r g ea r e aa n ds o r t so f p i n ea r ea f f l u e n ti ny u n n a n t h em a i ns o u r c eo f e o l o p h o n yc o m e s f r o mp i n e y t m a ni sm a i np l a c eo fp r o d u c t i o no fc o l o p h o n ya n do i lo ft u r p e n t i n e i no r d e rt o i m p r o v et h eq u a l i t yo fp r o d u c ta n dw o r k i n gc o n d i t i o n ，t h ee q u i p m e n t so fp l a n ta r er e m o l d e d g r a d u a l l ya n dt e c h n o l o g i e st h a ta r cr e l e v a n tt oe q u i p m e n t sh a v et ob ei m p r o v e d t h i sp a p e r a n a l y z e se n di n v e s t i g a t e ss y n t h e t i c a l l yt h ec o n t r o lp r o b l e m st h a te x i s ti nt h ep l a n to f j i n g g up l a n t o f t u r p e n t i n e a f t e r t h i n k i n go v t _ t t h e t i m e l a y p h e n o m e n o n o f t h es y s t e m a n d t h ep r o b l e mo f o i l o ft u r p e n t i n ec o n c e n t r a t i o no ft h em e l t i n gt u r p e n t i n eu n m e a s u r e do n l i n e ，t h i sp a p e rp r e s e n t sa p r e d i c t i o n f u z z yc o n t r o lm e a n sc o m b i n i n ga r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k sw i t hf u z z yc o n t r o lt os o l v e t h ep r o b l e m s f u z z yc o n t r o li sa l le f f e c t i v ew a yt ot h es y s t e m - c o n t a i n e dt i m e l a y b a s e do n a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s m o d e lo f p r e d i c t i o ni saw a yi ns o l v et h ep r o b l e mo f o i lo f t u r p e n t i n e c o n c e n t r a t i o no f t h em e l t i n gt u r p e n t i n eu n m e a s u r e d a n dt h i sp a p e ri n t r o d u c e ss o m eb a s i c c o n c e p t sa b o u tf u z z yc o n t r o la n da r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k sa n dt h e i ra d v a n t a g e s ， t h el a s tp a r to f t h i sp a p e ri n t r o d u c e saw a yt od e s i g naf u z z yc o n t r o l l e rb a s e do n t i l em a t l a b sf u z z yl o g i ct o o l b o x e s ，a n di no r d e rt oa p p l yt h es o f t w a r es i m u l i n k t o p r o c e s s s i m u l a t i o n v i s u a l l y ，a r t i f i c i a l n e u r a ln e t w o r k s d e s i g n e dh a st o b e t r a n s f o r m e di n t of o r mo fs i m u l i n kc o r r e s p o n d i n g i y b yu s i n gf u n c t i o n so f m a t l a bb yu s i n gt h es i m u l i n kp r o g r a mt om a k eas i m u l a t i o no ft h i sc o n t r o l s y s t e m ，t h er e s u l lo fs i m u l a t i o ne x p e r i m e n t si l l u s t r a t et h ea v a i l a b i l i t ya n df e a s i b i l i t y o ft h i sm a n si nt h e o r y t h i sp a p e rp r o v i d e sas o l v i n gi d e at og e n e r a lc h a r a c t e rp r o b l e m sw h i c hi n d u s t r i a lp r o c e s s w i t hl a r g et i m el a ga n dt h ev i r t u a lr e s u l t s ，w h i c ha r ed i f f i c u l tt oo b t a i n ，a n dt h i sm e a n sh a sg r e a t r e f e r e n c ev a l u ei ne n g i n e e r i n ga p p l i c a t i o n k e yw o r d s ：p r e d i c t i o n - f u z z yc o n t r o ls y s t e m n e u r a ln e t w o r k sp r o c e s s c o n t r o l d y n a m i cs i m u l a t i o n u 脂渡含油量预测一模糊控制方案分析与研究 第一章松香生产工艺简介 随着工业控制向连续、大型、综合、高自动化程度方向发展，以及近几年对 工业生产工艺的技术改造的不断推进，对原有的手工控制及粗糙控制进行现代化 控制改造非常普遍。松脂加工工艺过程也同样存在这样的需求。 影响松香、松节油成品质量高低的主要因素是澄清脂液含油量是否适中。但 是，由于目前测试技术的限制，在生产过程中对脂液含油量的在线检测仍无法实 现。本文所探讨的是在蒸汽蒸馏连续法生产松香和松节油的过程中，利用预测一 模糊控制方法确保澄清脂液含油量的达到工艺要求。松脂加工，通常是用蒸汽蒸 馏的方法将松节油和松香分离，并除去杂质和水分。松脂连续蒸汽法加工工艺流 程主要是：松脂的贮存与输送；松脂的熔解；熔解脂液的澄清；澄清脂液的蒸馏。 对松脂加工要求之一是：熔解脂液中的含油量要适中，加工过程中温度不应过高， 蒸馏时间要短，杂质和水分应在蒸馏前除去。 1 1 松脂、松香、松节油简介 松属树木分泌出来的树脂，称为松脂。从化学组成来看，松脂主要是固体树 脂酸溶解在萜烯类中所形成的溶液。松脂被加工后，挥发性的萜烯类物质称为松 节油，不挥发性的树脂酸熔合物称为松香。松脂刚从松树树干的树脂道流出时， 无色透明，其萜烯古量可达3 6 。在与空气接触后，萜烯挥发很快，同时树腊酸 呈结晶状析出，松脂本身逐渐变得浓稠，呈蜂蜜状的半流体。松脂静嚣时，树腊 酸的结晶从松脂中析出下沉。上层常呈现一层黄色的液体，它是由液体萜烯和一 些难于结晶的物质组成。上层液体中松节油含量可达5 0 ，其他的物质主要是氧 化树脂酸。 松树中含有的树脂( 即松脂) 是生产松香、松节油的原料。马尾松松脂的一般 组成为：松香7 2 7 5 ，松节油1 6 ，水分4 6 ，杂质0 ，0 5 一o 3 。松脂的用 途是经加工除去杂质，并用蒸馏的方法，生产出合格的松香、松节油产品，这两 种产品是重要的工业原料。 松香是以树脂酸为主要成份的溶台物，它的代表分子式为c 2 0 h 3 0 0 2 ，外观透 明，性硬脆，折断面似贝壳，有光泽，色泽由浅黄至红褐。松香是一种天然树脂， 1 脂液含油量预测一模糊控制方案分析与研究 溶于许多有机溶剂，如乙醇、乙醚、苯、松节油等，但不溶于水。松香主要用途： 肥皂工业；造纸工业；造漆工业；油墨工业；橡胶工业。 以富含松脂的松树为原料，通过不同的加工方式得到的挥发性具有芳香气味 的萜烯混合液称为松节油。我国的松节油分为优油、一级油和重油。松节油是透 明无色具有芳香味的液体，能溶于酒精、二硫化碳、四氯化碳及汽油中，亦是一 种优照溶剂，不溶于水。松节油是一种天然精油，是多种类的混合物，有特有的 化学活性，在近代的分析中常采用物理分析方法测定其物理常数，如沸点、相对 密度、折射率、旋光度、熔点和粘度等都是重要的指标，用来区别和鉴定萜烯化 合物。为涂料、合成樟脑、松油醇、合成香料、医药、合成树脂、有机化工等方 面的重要化工原料。 1 2 松脂的蒸汽法加工工艺简介 松脂是固体树脂酸，即松香溶解在萜烯类液体即松节油中所形成的混合溶 液。这种混合溶液并没有什么经济价值，所阻松脂必须通过加工，用蒸馏方法将 松脂中含有的松香和松节油分离开来，生产出符合国家规定质量标准的松香和松 节油。松脂连续蒸汽法加工工艺流程：给料一熔解澄清一蒸馏一包装。连续蒸 汽法加工工艺流程如图1 1 所示。 连续澄清槽 图1 1 松脂连续蒸汽法加工工艺流程 脂液含油量预测一模糊控制方案分析与研究 1 2 1 松脂的贮存与输送 因为采脂有季节性，松脂进入工厂的数量随季节而变化。为了使采脂旺季运 八工厂的大量松脂不变质，并保证连续生产，松脂厂必须贮存一定数量的松脂。 一般加工能力较大的工厂，须有2 3 个月加工用量的贮存量，生产量小的工厂 亦要有供半个月加工的贮存量。在工厂中，一般用贮脂池贮存松脂。贮脂池建于 地下，形状多是正方或长方体斜底，用钢筋混凝土建造或用砖块砌成。斜底与地 平面夹角小于2 0 度。蒸汽法工厂每个贮脂池的容量以2 0 0 5 0 0 吨为宜。贮脂池 数量随生产量而定。并按迸厂原料的质量不同进行分级贮存。 由于贮脂池离车间较近，加之贮脂池设在地势较高的地方，利用螺旋输送机 可直接将松脂送入车间料斗。松脂随螺旋输送机前进时，被螺旋搅拌和破碎，流 动性增大，便于以后自行流动输送，亦有利于熔解。如果松脂较干，流动性差， 运送困难，可加适量的松节油和水。 1 2 2 松脂的熔解 松脂由贮脂池经螺旋输送机送入料斗中，一般都是带有水分和杂质的粘稠半 流体状。为了便于除去杂质和输送，在熔解塔中加入适量的松节油和水，并加热 到9 4 9 8 ，使松脂熔化，成为流动的液体状态，以便进行过滤、澄清和输送。 熔解的工艺过程为：松脂从螺旋输送机进入料斗后，由给料器将松脂经下料管送 入立式熔解塔；熔解油和水经转子流量计从下料管上部同时加入：松脂在立式熔 解塔内受底部盘管喷出的蒸汽加热搅拌，借连通器的作用对沿下料管进入熔解塔 下部的松脂由下而上不断被蒸汽加热而逐渐熔解；熔解脂液从立式溶解塔上部的 放脂管流出。 松香熔解时加入松节油，可降低脂液的浓度和粘度，以便于在澄清时容易和 水及杂质分离，加水起洗涤作用，可除去松脂中的水溶性色素。 1 2 3 熔解脂液的澄清 松脂在熔解工序经过除渣机除去粗渣后，还含有大量水分和细小杂质。澄清 的目的就是要除去这些水分和细小杂质，使脂液进一步净化。 澄清的原理是利用重力作用，互不相溶且比重不同的成份自行分层，使脂液 和水分、杂质分离。熔解脂液的澄清过程是在澄清槽里进行，物料进入澄清槽里 3 脂液含油量预测一模糊控制方案分析与研究 澄清后，轻者上浮，重者下沉，结果分成五个层次：自上而下依次为：比脂液轻 的浮渣；澄清脂液；中层脂液；废水；比水重的杂质。澄清效果主要取决于水粒 的大小、水与脂液的重度差和脂液的粘度。脂液含油量超高，粘度越小，温度越 高，粘度也越小。为了达到较好的澄清效果，工艺上要求进入澄清槽的脂液含油 量为3 5 - 4 5 ，澄清温度8 5 9 0 。脂液的澄清效果直接影响到松香的不皂化物( 松 香中不和碱起作用的物质) 、软化点、结晶和酸价等项质量指标。 1 2 4 澄清脂液的蒸馏 脂液在澄清工序除去杂质和水分后即进入蒸馏工序。蒸馏工序是在连续蒸馏 塔中进行。澄清的脂液由过渡罐经转子流量计测定流量后进入加热器预热至 1 4 0 左右，送入蒸馏塔。塔分上下二段，以盲板隔开，上塔段塔顶蒸出优级松 节油，优级松节油的蒸汽和水蒸气的混合气体由塔顶引出进入冷凝器，冷凝和冷 却后经优油的油水分离器分离出水分，优级松节油再经盐滤器去除微量水分后送 入油库即为成品。下塔段塔顶蒸出重油，塔底放出松香。重油经泠凝器、油水分 离器分离水分后送往油库。松香放出后送至包装场装桶。 1 3 脂液含油量控制的意义与控制现状 如前面所述，松脂熔解时加入适量的松节油，可降低脂液的浓度和粘度，以 便于澄清时容易和水及杂质分离。熔解脂液中含油量过低，脂液澄清时分层不明 显，可能造成大量脂液从澄清槽底直接排出，造成不必要的经济损失。由于所加 松节油也是最终产品的一部分，过量加入，导致生产效率的降低和成本的上升。 澄清效果的好坏直接影响到松香的不皂化物、软化点、结品和酸价等项质量指标。 因此，通常要求加松节油使脂液含油量在4 0 1 。 由于脂液成份无法做到在线检测与分析，化验员必须每隔一段时间抽取澄清 脂液样品，然后利用实验室设备进行成分分析。在实际操作中，由于原料松脂的 含油量经常变化，加上熔解进料量的改变，熔解后的脂液含油量会在一定范围内 波动，操作人员必须根据澄清脂液的化验结果，结合松脂原料的情况( 稀稠与采脂 树种) 和进料量大小，通过调整控制输油泵交频器参数，随时调整松节油的加入量， 以保证澄清脂液含油量适当。现在的控制现状基本如此。 脂液古油置预测一模糊控制方案分析与研究 1 4 过程控制的任务和要求 由于工业过程中的延时现象很普遍。常见的s m i t h 预估器是一个有效的延时 补偿器。s m i t h 预估补偿器奠定了大纯滞后补偿的理论基础。但它对补偿模型精 确性的依赖极大，如果模型精确的话，它能改善大纯延迟系统的控制品质，而工 艺划象的增益往往具有时变性，模型增益与对象增益难免存在差异。而且s m i t h 预估补偿对增益误差相当敏感，当模型的与对象纯滞后时间有误差时，调节效果 变差，这就使得其实用性受到很大限制。 工业生产对过程控制的要求是多方面的，最终可以归纳为三项要求，即安全 性、经济性和稳定性。安全性是指在整个生产过程中，确保人身和设备的安全， 这是最重要的也是最基本的要求。著名的控制界学者k j a s t r 6 m 曾指出，掌握 生产过程特性知识越多，则设计的控制系统就越好 7 1 。过程控制的任务是由控制 系统的设计和实现来完成的。其步骤通常如下： 1 ) 确定控制目标 对于给定的被控过程，可以根据具体情况提出各种不同的控制目标。对于熔 解脂液含油量稳定控制系统，应具有以下的目标： 在安全运行条件f ，保证澄清脂液的含油量稳定； 在安全运行条件下，保证澄清槽的温度稳定； 在安全运行条件下，保证蒸馏塔不会发生溢出现象： 2 ) 选择测量参数( 被调量) 无论采用什么控制方案，都需要通过某些参数的测量来控制和监视整个生产 过程。当有些参数由于某些原因不能直接测量或不能及时获得，应通过测量与之 成一定关系的另类参数来获取，或者利用参数估计的方法来得到。脂液含油量作 为控制和监视整个生产过程的测量参数具有类似的情况。 3 ) 操作量的选择 一般情况下，操作量都是工艺规定的，在控制系统设计中没有多大余地。在 此控制系统中，主要以调和松节油作为操作量来控制澄清脂液的含油量。 另外，还有控制方案的确定、选择控制算法、执行器的选择、设计报警和联 锁保护系统、控制系统的调试和投运。 脂渡含油量预测一模糊控制方案分析t j 研究 1 5 脂液含油量的预测一模糊智能控制方案 众所周知，一类复杂的工业过程，如反应过程、冶炼过程和生化过程等，本 身机理十分复杂，还没有被人们充分认识，而且这类过程往往还受到众多随机因 素的干扰和影响，相互之间又有交叉耦合，使其模型十分复杂，难于求解以至于 没有实用价值。还有一些生产过程缺乏适当的测试手段，或者测试装置不能进入 测试区域，致使无法建立过程的数学模型，以满足闭环最优控制的要求。同时， 这类过程的控制策略也有待进一步研究。目前原有的策略或是过于复杂，难以实 行庄线控制，或者过于粗糙，不能满足商水平的控制要求。与此相反，对于上述 的难以自动控制的一些生产过程，有经验的操作人员进行手动控制，却可以收到 令人满意的效果。解决上述问题的重要途径之一采用逐渐成熟的智能控制。可以 说，工业生产实际提出的以优质、高产、低消耗为目标的控制要求，从客观上促 进了第三代控制理论的形成和发展。尽管到目前为止，它还处在发展和完善过程 中，但已受到极大的重视和关注，这方面的研究也取得很大的进展。与此同时， 在现代控制理论中，诸如非线性系统、分布参数系统、随机控制以及容错控制等 等也在理论上和实践中得到了发展。 _ l 业过程往往具有时变、非线性、大滞后、强耦合以及过程机理错综复杂等 因素，难以获得精确的数学模型，甚至无法建模，这就使得传统基于数学模型的 控制方法受到定的限制，致使传统的控制方法不易获到满意的控制效果，而模 糊控制可以在不依赖被控过程的精确数学模型的条件下，模拟人的直觉或经验规 则实现自动控制。模糊控制对含非线性、大滞后、复杂干扰的被控对象具有较大 的适应能力，但随着纯滞后时间的变大其控制效果也会变差，针对非线性、大滞 后工业过程难以控制的共性问题，为从根本上解决此类问题，引入预测预报模糊 控制，将预测预报和模糊控制相结合，利用预测一模糊控制方法实现对工艺过程 控制的要求。 带有预测的模糊控制系统如图1 2 所示 脂液含油量预测一模糊控制方案分析与研究 设定值 圈1 2带有预删的模糊控制系统 由于系统是大延迟系统( 主要由澄清环节造成) ，用延迟的信号进行反馈调节， 有时不仅无法达到预期的调节效果，甚至可能恶化调节结果。显然，在大延迟系 统中反馈调节已无法有效地调节。并且，在实际生产中，含油量的采样检测周期 大，而利用所得的离散输出信息继续作为反馈信息已不能满足系统连续自动控制 的目的。因此，为了达到实时连续的控制目标，有必要建立一个预报模型，这样 一方面可以克服系统迟滞的影响，另一方面也避免了原有采样时间过长( 客观原因 造成) 的不利因素。预报模型可以通过实验( 样本) 数据，利用一定理论知识推导得 到，不需要深入地了解过程的内部机理，也不需要通过复杂的系统辨识这类建模 过程的运算，即可获得预报模型。 由于松节油的浓度( 待求值) ，它与前一时间段的多个因子值有关。这些因子 的获得是相对较容易的。要对脂液含油量进行预测，首先要从实际中提取几个与 之密切相关的预报因子，这里可以借助专家的知识和一些生产一线操作工人的现 场经验。但必须要有一定数量的预报对象和预报因子的数据作为基础，当有了大 量的各因子值及待求值实测资料后，就可以利用人工神经网络来建立“预报关系 模型”，从而可用该模型预测较难获得的脂液含油量( 待求值) 。强调一点的是，样 本的统计特性的稳定是基于一定的样本数量。因此，它是一种可粗可精的方法， 这要视资料的丰富程度而定。利用建立好的“预报关系模型”，就可以用本时间 段的各因子值，对脂液含油量进行预测。 模糊控制的优点在于其规则的语言表述上，神经网络的优点在于其对信息的 处理具有自组织、自学习的特点，把模糊控制器及基于人工神经网络的预测器有 机结合，构造预测一模糊控制系统，利用其二者的优点最大限度地满足过程控制 的要求。 脂液含油量预测一模糊控制方案分析与研究 第二章生产过程自动化的发展概况和趋势 自本世纪3 0 年代以来，自动化技术获得了惊人的成就，在工业生产和科学 发展中起着关键的作用。当前，自动化装置已成为大型设备不可分割的重要组成 部分。可以说，如果不配置合适的自动控制系统，大型生产过程是根本无法运行 的。实际上，生产过程自动化的程度已成为衡量工农业现代化水平的一个重要标 志。 2 1 控制理论的发展历史 回顾自动化技术发展的历史，可以看到它与生产过程本身的发展有着密切的 联系，是一个从简单形式到复杂形式，从局部自动化到全局自动化，从低级智能 到高级智能的发展过程。自动化在工业生产中的作用，大致经历了三个发展阶段。 5 0 年代以前可以归结为自动化发展的第一阶段。在这一时期中，理论基础是 用传递函数进行数学描述，是以根轨迹法和频率法作为分析和综合系统基本方法 的经典控制理论，因而带有明显的依靠手工和经验进行分析和综合的色彩。在设 计过程中，一般是将复杂的生产过程人为地分解为若干个简单过程，最终实现单 输入单输出的控制系统。其控制目标也就只能满足于保持生产的平稳和安全，属 于局部自动化的范畴。当时，也出现了一些如串级、前馈补偿等十分有效的复杂 系统，相应的控制仪表也从基地式发展到单元组合式。但总的说来，自动化水平 还处于低级阶段。 6 0 年代，可以认为是工业自动化发展的第二个阶段。5 0 年代末，由于生产 过程迅速向着大型化、连续化的方向发展，工业过程的非线性、耦合性和时变性 等特点十分突出，原有的简单控制系统已经不能满足要求，自动控制面临着工业 生产的严重挑战。幸运的是，为适应空间探索的需要而发展起来的现代控制理论 已经产生并已在某些尖端技术领域取得惊人的成就。它以状态空间分析方法为基 础，内容包括了以最小二乘法为基础的系统辨识，以极大值原理和动态规划为主 要方法的最优控制和以卡尔曼滤波理论为核心的最佳估计等三部分。值得注意的 是，外部现象深入到揭示系统内在的规律性，从局部控制进入到在一定意义下的 全局最优，而且在结构上已从单环扩展到适应环、学习环等。可以说，现代控制 g 脂液含油量预测一模糊控制方案分析与研究 理论是人们对控制技术在认识上的一次质的飞跃，为实现高水平的自动化奠定了 理论基础。与此同时，电子数字计算机的发展与普及为现代控制理论的应用开辟 了道路，为实现工业自动化提供了十分重要的技术手段。在6 0 年代中期，已出 现了用计算机代替模拟调节器的直接数字控制( d i r e c td i g i t a lc o n t r o l ，d d c ) 和山 计算机确定模拟调节器或d d c 回路最优设定值的监督控制( s u p e r v i s o r yc o m p u t e r c o n t r o l ，s c c ) ，并有一些成功的报导。a p o l l o 宇宙飞船按最优轨线飞向月球的制 导和登月艇的软着陆等都使现代控制理论得到了重大发展。但是，现代控制理论 与工程实际之间还有很大的差距，这主要是由于生产过程机理复杂，建模困难， 性能指标不易确定，控制策略十分缺乏等等，使得现代控制理论一时还难以应用 于生产过程。尽管如此，在这一阶段中，无论在现代控制理论的移植应用，还是 在计算机引入工业过程方面，都有了良好的开端和尝试。 7 0 年代工业自动化的发展表现出两个明显的特点，它们正是进入第三个阶段 的标志。就第一个特点来说，7 0 年代初己开始出现了适合工业自动化的控制计算 机商品化系列。由于大规模集成电路制造的成功和微处理器的问世，使计算机的 功能丰富多彩，可靠性大为提高，而价格却大幅度下降。尤其是工业用控制机， 在采用了冗余技术，软硬件的自诊断功能等措施后，其可靠性已提高到基本上能 够满足工业控制要求的程度。值得指出的是，从7 0 年代中期开始，针对工业生 产规模大、过程参数和控制回路多的特点，为了满足工业用计算机应具有的高度 可靠性和灵活性的要求，出现了一种分布式控制系统( d i s t r i b u t e d c o n t r o ls y s t e m s ， d c s ) ，又称集散系统，它是集计算机技术、控制技术、通讯技术和图形显示等技 术于一体的计算机系统，一经问世，就受到工业界的青睐。这种系统在结构上分 散，即将计算机分布到车间或装置一级，不仅使系统危险分散，消除了全局性的 故障节点，增加了系统的可靠性，而且可以灵活方便地实现各种新型控制规律和 算法，便于系统的分批调试和投运。显然，这种分布式系统的出现，为实现高水 平的自动化提供了强有力的技术r 1 ：具，给生产过程自动化的发展带来了深远的影 响。可以说，从7 0 年代开始，工业生产自动化已进入计算机时代。 第二个特点是控制理论与其它学科相互交叉，互相渗透，向着纵深方向发展， 从而开始形成了所谓的第三代控制理论，即大系统理论和智能控制理论，在现代 控制理论和大系统理论中具有重要意义的工作有k a l m a n 的滤波理论和能控性、 能观性理论：p o n t r y a g i n 的极大值原理；b e l l m a n 的动态规划；l y a p u n o v 的稳定 脂液含油量预测一模糊控制方案分析与研究 性理论等。它们同反馈、灵敏度及动态稳定性等概念相结合，形成了完整的理论 体系，不仅推进了控制科学和技术的发展，而且对其它学科领域也产生了很大的 影响。 总之，在这个阶段中，工业自动化正在发生着巨大的变革，它己突破了局部 控制的模式，进入到全局控制，既包含了若干子系统的闭环控制，又有大系统协 调控制、最优控制以及决策管理，即人们称之为控制管理一体化的新模式。它的 出现将使工业自动化系统在大量获取生产过程和市场信息的基础上，科学地安 排、调度生产，充分发挥设备的生产能力，最终达到优质高产低消耗的控制目标。 2 2 智能控制的产生背景及优势 应当看到，无论是现代控制理论还是大系统理论，其分析、综合和设计都是 建立在严格和精确的数学模型基础之上的。而在科学技术和生产力水平高速发展 的今天，人们对大规模，复杂和不确定性系统实行自动控制的要求不断提高。因 此，传统的基于精确数学模型的控制理论的局限性日益明显。所以可以说，自2 0 世纪7 0 年代以来，虽然控制理论以科学史上少有的速度经历了现代控制理论和 大系统理论两个重要的发展阶段，但是，它对精确数学模型的依赖性，使其应用 受到很大的限制。 人们从实践中观察到人类具有很强的学习和适应周围环境的能力。有些复杂 的系统，凭人的知觉和经验能很好地进行操作并达到较理想的结果。这就产生了 一种仿入的控制理论和方法，形成了智能控制产生的背景。 智能控制的概念和原理主要是针对被控对象、环境、控制目标或任务的复杂 性而提出来的。智能控制是在人工智能及自动控制等多学科基础上发展起来的新 兴的交叉学科，目前智能控制的定义、理论、结构等尚未建立起一套较为完整的 体系。 1 9 6 6 年j m m e n d e l ( 门德尔) 首先主张将人：【_ = 智能用于飞船控制系统的设 计。“。“智能控制”这个术语早在1 9 6 7 年由l e o n d e s 等人提出。1 9 7 1 年著名学者 傅京逊( k i n g s u nf u ) 在他文章中首次从发展学可控制的角度正式提出智能控制 这个新兴的学科领域。他的文章题目是：“学习控制系统和智能控制系统：人工 智能与自动控制的交叉”“。傅京逊通过对含有仿人控制器的控制系统和自主机 器人诸方面的研究，以“智能控制”这个词概念性地强调系统的问题求解和决策 1 0 脂液含油量预测一模糊控制方案分析与研究 能力“。他把智能控制( i c ) 概括为自动控制( a c ) 和人工智能( a i ) 的交集，即 i c = a c na l ( 1 1 ) 傅京生主要强调人工智能中“仿人”的概念与自动控制的结合。 2 2 1 智能控制的研究对象 智能控制是控制理论的高级阶段，它主要用来解决那些传统方法难以解决的复杂系统 的控制问题。具体地说，智能控制的研究对象具备以下一些特点： 1 ) 不确定性的模型 这里所说的不确定性包含两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的 结构和参数可能存在很大的变化。传统方法难于对它们进行控制，这是因为传统 的控制是基于模型的控制，这里的模型包括控制对象模型和干扰模型。对于传统 控制通常认为模型已知或者经过辨识可以得到。 2 ) 高度的非线性 在传统的控制理论中，线性系统理论比较成熟。对于具有高度非线性的控制 对象，虽然也有一些非线性控制方法，但总的来说，非线性控制理论还很不成熟， 而且方法比较复杂，采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制 问题。 3 ) 复杂的任务要求 对于很多过程控制来说，任务的要求往往比较复杂，而传统的控制任务要求 比较单一，不能满足控制要求。环境的复杂性是以其变化的不确定和难以辨识为 特征的。在传统的控制理论中，往往只考虑控制系统和受控对象所组成的“独立” 体系，忽略了环境所施予的影响，而现在的大规模复杂的控制和决策问题，必须 把外界环境和对象，以及控制系统作为个整体来进行分析和设计。 从控制工程的角度来看，智能控制又有萁特定的含义。定性地说，智能控制系统 应具有仿人的功能( 学习、推理) 并适应不断变化的环境；能处理多种信息以减少 不确定性；能以安全和可靠的方式进行规划，产生和执行控制的动作，获取系统 总体上最优或次优的性能指标”3 。 智能控制系统应当对环境和任务的变化具有快速的应变能力，其控制器应该 能够处理环境和任务的变化，决定要控制什么，应当采用什么样的控制策略。这 就要求控制器应具有适应和决策功能，还应当能够进行符号处理，及时给出控制 脂液含油量预测一模糊控制方案分析与研究 指令。因此，智能控制系统应当包含诸如知识库、推理机等智能信息处理单元。 传统控制和智能控制的主要区别就在于它们控制不确定性和复杂性及达到 高的控制性能的能力方面。智能控制系统的核心是去控制复杂性和不确定性，而 控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策2 “。 2 2 2 基于模糊推理的智能控制系统 基于规则的智能控制主要有两大类，即模糊控制和专家系统控制。前者以模 糊数学为基础，而后者却来源于人工智能。在应用上是相互交叉的，各有其特点。 在构成智能控制器或系统时双方都从对方借鉴有益的成果，而且有时可结合在一 起。近年来又由于人工神经元网络的发展，各自都可与神经元网络结合，产生新 一代的智能控制系统。 自从1 9 6 5 年美国加里福尼亚大学控制论专家z a d e h 提出模糊数学以来，其 理论和方法日臻完善，并且广泛地应用于自然科学和社会科学各领域。把模糊逻 辑应用于控制则始于1 9 7 2 年。 模糊控制建立的基础是模糊逻辑，它提供接近于人类思维和语言表达方式一 种逻辑系统，而且提供了对现实世界不精确或近似知识的获取方法。模糊控制的 实质是将基于专家知识的控制策略转换为自动控制的策略。它所依据的原理是模 糊蕴涵概念和复合推理规则。经验表明，在一些复杂系统，特别是系统存在非定 性的、不精确和不确定信息的情况下，模糊控制的效果常优于常规的控制。有关 模糊控制器和系统的设计与分析，大多建立在经验基础上，至今还缺乏系统的理 论指导。 脂液含油量预测一模糊控制方案分析与研究 第三章模糊控制理论数学基础 模糊控制在一定程度上模仿了人的控制，它不需要有准确的控制对象模型， 因此它是一种智能控制方法”1 。 模糊控制建立的基础是模糊逻辑数学。模糊数学诞生于1 9 6 5 年，它的创始 人是美国的自动控制专家l a z a d e h ( 查德) 教授。他同时提出了著名的复杂性 与精确性的“不相容原理”( 又叫作“互克性原理”) ，即：“随着系统复杂性的 增加，我们对其特性作出精确而有意义的描述的能力会随之降低，直到达到一个 闽值，一旦超过它，精确和有意义二者将会相互排斥”3 。也就是说，事物越复 杂，人们对它的认识也就越模糊，也就越需要模糊数学。但当时模糊理论在西方 并未引起普遍的重视。1 9 7 4 年，英国学者e h m a m d a n i 首先将模糊理论用于锅 炉和蒸汽机的控制，并在实验室内作了成功的实验，这不仅验证了模糊理论的有 效性，也开创了模糊控制这一新的领域。 3 1 模糊集合 定义3 1 模糊集合和隶属函数 如果j 是对象x 的集合，则在彳的模糊集合a 定义为有序对的集合，即 a = 缸，p g m e ( 3 1 ) 式中舻0 ) 称为模糊集爿的隶属函数( 或简写m f ) 。隶属函数把j 中每一个元素映射 成0 与1 之间的隶属度( 或) 隶属值。模糊集合的构造取决于二件事情：确立合适 的论域和指定适当的隶属函数。隶属函数的指定是主观的。对同一概念，不同的 人所指定的隶属函数会有巨大的差别，这个主观性来源于个人在感受和表达抽象 概念上的差异，这与随机性无关。所以模糊集合的主观性与非随机性是研究模糊 集合和概率论的基本差别，后者是随机现象的客观处理。 模糊集合还可以用和或积分的形式表示如下： “：奢燃如 z 为离散对象集合 ( 3 2 ) “2 1 一扛) 。x 为连续空间( 通常为实轴月) 2 脂波含油量预测一模糊控制方案分析与研究 式中的求和号和积分号不是进行求和或积分，而是代 表g ，肛b ) ) 对的并。同样，r 是一个记号，决不是进 行除法。 3 2 模糊集合的运算和隶属函数 与经典集合运算类似，模糊集合之间也存在交、 并、补等运算关系。 定义3 2 包含或子集 当且仅当对所有x ，小) 肛扛) ，则模糊集合a 被 包含在模糊集合口中，或等效地说，a 是口的子集， 或a 等于或小于日。符号上可写成： a b ”卢b ) s 芦b ) ( 3 3 ) 图3 2 表示了彳召的概念。 定义3 3 并( 析取) 二个模糊集合a 和矗的“并”为模糊集合f ，写 成d 月u 尻或c = ao f 夙其m f 与a 和口的关系为 肚g ) = n l a x “g l 肛g ) ) = 肛0 m g ) ( 3 4 ) a 和宣“并”的定义为包含爿和f ，因此也是包含a u 口的“最小”模糊集合。 定义3 4 交( 合取) 二个模糊集合彳和廖的“交”是模糊集合写 成d 彳n 鼠或庐爿a n d 髓其m f 与爿和口的关系为 肛g ) = m i n “g l 肚g ) ) = 肛g ) a 肛g ) ( 3 5 ) 显然，a 和目的“交”是被包含在爿和日中“最大” 的模糊集合。如果a 和口是非模糊的，就变成一般交 的运算。 定义3 5 补( 负) 1 4 1 b 0 5 a 咭5 图3 2a 包含于b j 1 0 j o j b a i i 一 ( b ) 图3 3 模糊集合的运算 ( a ) 二个模糊集合a 和b ； ( b ) ( b ) a u 口：( c ) a n b ；( d ) a 1 1 一 ，卜li。o 脂液含油量预别一模糊控制方案分析与研究 模糊集合爿的补表示a ( 一a ，非j ) ，定义为 j = l 一肛e ) ( 3 6 ) 图3 3 表示了这三种基本的运算。图3 3 中( a ) 说明二个模糊集合a 和虽( b ) 是 a 的补；( c ) 是彳和日的并；( d ) 是爿和口的交。 模糊集合除了上述的基本运算之处，还有更一般化的三角范式和协三角范式 的并和交运算。 常用的一维m f 有三角形、梯形、高斯型和钟形等几种 参数来描述。 1 ) 三角形m f ： 州s ，c ) = m a x p n ( 暑，期c - x o ) e ， 式中参数a ，b ，c 确定了三角形m f 三个顶的x 坐标。图 3 3 表示了t r i g ( x ：3 ，6 ，8 ) 的三角形m f 。 2 ) 梯形m f ： 啪山a ，吣棚= m a x 若 鲁”s ， 式中参数a ，b 。c ，d 确定了梯形四个角的x 坐标。, f ib = c 时，梯形就演化成三角形。图3 4 表示了t r a p ( x ：l ，5 ，7 ，8 ) 的梯形m f 。 3 ) 高斯型虾： g a u s s ( x ；c r ，c ) = d 了j ( 3 8 ) 高斯m f 完全由c 和口决定；c 代表m f 的中心；盯决定了 m f 的宽度。图3 ，5 画出了g a u s s ( j ：2 ，5 ) 的高斯m f 。 4 ) 一般化的钟形m f ： 它们都可以用组 1 一一f + o a _ 。2 3 4 三角形隶属度函数曲线 气。j b 如 幽35 梯形隶属度函数曲线 1 t ”。一一 0 8 o ； o 6 j 守一2r f 81 0 图3 , 6 高斯型隶属度函数曲线 b e 1 如b ，c ) 2 万 ( 3 9 ) n 4 1 + i x - - c i h i 下。而 1 日1 图3 7 钟型隶属度函数曲线 式中参数b 通常是正的；如口为负，钟形将倒过来。钟形 m f 实际上是概率论中柯西( c a u c h y ) 分布的推广，所阻也叫做柯西m f 。图3 6 中 ，fi叫一df圈 脂液含油量预测一模糊控制方案分析与研究 表示了b e l l ( j ：2 ，4 ，6 ) 的一般化钟形m f 。 此外，还有双边高斯曲线隶属度函数、n 形隶属度函数、z 形隶属度函数、 s i g m o i d 形曲线隶属度函数等。 当然，要给出隶属函数的解析式子是最能表示出一个模糊集的特性的，但是 这种解析式一般都要靠大量的经验和试凑才能得到”3 。 3 3 模糊关系及其合成 模糊关系表示二个或二个以上集合元素之间关连、交互或互连存在或不存在 的程度。二元模糊关系是j ，中的模糊集合，它把xy 中的元素映射成0 和1 之间的隶属度。特别地，单元模糊关系是具有一维m f 的模糊集合：而二元模糊 关系是具有二维m f 的模糊集合。模糊关系的应用包括模糊控制和决策。多元模 糊关系可以直接从二元模糊关系中推导出来。令鼻和y 是二个论域，则模糊关系 亓( z ”是j y 空间中的模糊集合，可表示为 厅( 正 = 骶，y l 芦r 扛，y ) l ( x ，) ex y ( 3 1 0 ) 这就称作j j ，中的二元模糊关系。g ，y ) 实际上就是一个二维的m f 。 模糊关系和模糊集合一样，完全由其隶属度函数月( 墨力来刻画，所以模糊 关系也是一种特殊的模糊集合。 模糊关系本质上是模糊集合之间的一种映射，除了一般模糊集合所具有的运 算规律外，模糊关系还具有映射所特有的运算关系。模糊关系的复合运算有很多 种，但最多采用的是最大一星合成( m a x s t a rc o m p o s i t i