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Design of Mobile belt feeder移动式皮带给料机系统设计资料来源： Journal of Process Control 设计题目： 移动式皮带给料机系统设计 学生姓名：学院名称：专业名称：班级名称：学 号：指导教师：教师职称：完成时间：移动皮带给料机系统设计过程控制杂志 工厂分布式控制系统中用于改善非线性皮带秤的先进控制器的设计 和实现摘要：皮带称重给料机（BWF）是一种扁平带式输送机，设计用于以受控方式将散装物料进料到化学过程中，以 实现更好的过程控制。用皮带称重桥测量散装物料的动态重量，并控制皮带速度以补偿重量的任何变化， 以便按照设定的进料速度保持质量进料速度。皮带速度控制的问题具有挑战性，因为系统的动态响应是非 线性的，并且由于散装物料特性的变化而导致皮带负载频繁变化。皮带秤的控制精度完全取决于控制器的 性能，以提供对电动机/皮带速度的精确控制。达到设定进给速度的任何延迟或设定进给速度与实际进给 速度之间的频繁偏差都会影响下游过程的质量和效率。由于系统非线性，传统的PI控制器无法提供最佳控 制。为了克服这个问题，本文首先分析了BWF系统的运行数据，并研究了非线性的性质和原因。然后使用 工厂皮带称重给料机的设计参数对系统进行建模，然后对其进行仿真，以更好地了解其非线性响应。随后， 基于仿真结果，设计了PI模糊逻辑（PI-FL）控制器以提高系统的控制精度。此外，为了确保系统的稳定 性，级联引入了自适应控制器，以根据BWF的运行速度微调PI-FL控制器的增益。最后，在工厂DCS（基于 微处理器的过程控制系统）中实现了具有级联自适应控制器的高级PI-FL。实际测试结果表明使用该控制 器可使系统的绝对误差（IAE）积分降低约34。关键字： 皮带秤DCS 模糊逻辑 建模与仿真非线性1.简介皮带称重给料机（BWF）用于许多矿产/矿石，水泥，化工，化肥和食品行业，以测量和控制穿过皮带的散装物料的数量。皮带 称重给料机结构包括支撑在钢框架上的小型扁平输送带，该皮带 提供安装布置用于进料和出料端皮带轮，称量桥式托辊和支撑空转托辊。环形 橡胶带在皮带轮和空转辊上移动。从图1（b）可以看出，直流电 动机通过齿轮箱与卸料轮相连。通过基于称重传感器的称重桥（以kg / m为单位）感测物料负荷，并因此改变皮带的速度（以m/ sec为单位），以便物料进给速度（以kg / min或MT / hr为单位）保持恒定在皮带称重给料机的出料口按照（1）进行操作。图1.（a）皮带称重给料机（BWF）系统的图片（b）BWF的结构示意图。 为了准确地感测物料重量并允许称重传感器时间恒定，必须以非常低的速度（小于0.3 m / s）驱动称重给料带，因为需要使用哪个齿轮箱将驱动轮与DC电动机连接。1.1.问题陈述和文献复习研究中的皮带称重给料器系统设计用于将磷矿石（磷酸三钙）矿物（制造肥料的关键原料）喂入反应器中，以与60硝酸反应。将磷酸盐岩喂入BWF之前，先在球磨机中研磨成细粉，以增加其表面积， 以实现更好的反应速率。磷酸盐岩是一种开采的矿物，除水分外还含有一些杂质，如二氧化硅和金属氧化物，这会导致其堆积密度的频繁变化。BWF工艺的关键问题是，通过BWF上方的辅助进料斗进料时，粉料在皮带上的进料不均匀。取决于散装物料的堆积密度，料斗内部的结垢，散装物料的水分和块含量，BWF带上物料的进料速度会连续变化。通过调节进料斗的出料口并调节安装在进料斗上的振动电机，可 以手动粗略地控制进料，以尽可能均匀地在皮带上进料，如图2所示。 这又导致频繁进料称重传感器信号发生变化，导致BWF电机设定点发生变化，以保持质量流量恒定为（1）。此外，细磨的磷酸岩有时会出现潮红的趋势，这经常会导致皮带负荷的突然变化。除了改变操作员设定值外，所有这些因素都要求BWF控制器不断调节电动机和皮带速度，以保持所需的进给速度。例如，如果设定的进给速度为10 MT/小时，并且皮带上的物料负载发生变化从25 kg / m降低到85 kg / m，然后皮带速度必须从0.111 m / sec至0.0327 m / sec，以保持相同的进给速度。皮带称重给料机的精度，稳定性和控制性能直接影响反应器中所得浆料的质量。浆料的粘度及其含水量取决于对磷矿石进料速 率的精确控制，并直接影响下游结晶和过滤过程的效率。因此，从工艺优化的角度来看，至关重要的是，工厂BWF必须 以设定的进料速度保持进料速度，并具有出色的控制精度。皮带秤进料系统的特点是惯性，时变，非线性和频繁的负载干扰。有两种不稳定的现象会影响系统的性能和精度，第一种是材 料特性不均匀，例如粗大尺寸，含水量等，第二种是进给速度设 定值的变化 1,2。由于电机摩擦力，电机饱和度和测量系统中的传感器噪声，皮带进给器表现出非线性行为。称重皮带给料机 的动力主要由电动机3,4决定。皮带秤中使用的单独励磁直流电动机具有死区和摩擦，会影响系统的动态响应。直流电动机摩擦 的实验研究表明，与粘性摩擦相比，库仑和斯特里贝克摩擦引起 直流电动机模型中的非线性5。但是，通常的做法是仅使用粘滞摩擦来建模DC电动机，而忽略库仑和Stribeck摩擦。恒定的皮带负载扰动，散装物料特性的频繁变化和系统非线性对PI控制器提 出了巨大挑战，该PI控制器用于维持电动机/皮带速度。这些因素会影响系统在不同工作条件下的惯性，增益和动态响应。比例加 积分（PI）控制器（适用于直流电动机）图2.具有进料装置的工业BWF系统的示意图。与稳态条件下的模糊控制器相比，基于系统的系统具有优越的性 能，但作为线性控制器，它需要系统的数学模型6,7。由于其固定的比例增益（Kp）和积分时间（Ti）设置，因此PI控制器的性能会受到系统增益，惯性和摩擦力等参数变化的影响。任何稳态误 差或达到设定速度的延迟（即差的控制精度）都将导致不合格产 品或过程效率下降。因此，需要对PI控制器进行自动调整8，以提高系统在所有工作点的控制性能。最近，由于非线性，一些作 者提出了一种适用于称重喂料机的自适应控制技术9-13。pi通过数项研究已经确定，当工厂模型未知或难以开发时，模糊逻辑控制（FLC）适用于控制器设计。它不需要精确的过程模型， 并且在干扰，较大的不确定性和过程行为变化方面表现出较强的 鲁棒性3。参考文献3开发了三种用于皮带秤的基于模糊逻辑 的PI控制器，并证明了像PI那样的自整定FLC的性能优于按增益计划的类似PI的FLC（根据参考文献21的术语），但是PI FLC的性能明显优于两种类似PI的FLC。作者既没有开发系统的模型，也没有研究BWF系统中存在的非线性的原因和性质。在设计PI-FL控制 器时，作者开发了相对较小的9规则库来自动调整K 和K pi PI控制器3的参数。在本研究中，首先分析了BWF系统的运行数据，并分析了非线 性的性质和原因。调查并建立。然后使用工厂皮带称重给料机的设计参数对系统进行建模，然后对其进行仿真，以更好地了解其非线性响应。随后， 基于仿真结果，设计了包含25个规则库的PI模糊逻辑控制器（PI- FLC），以提高系统的控制精度。此外，为了确保系统的稳定性， 级联引入了自适应控制器，以根据BWF的运行速度微调PI-FL控制器的增益。最后，该带有级联自适应控制器（高级BWF控制器）的PI-FL在工厂DCS（基于微处理器的过程控制系统）中实施，并通过工厂BWF进行了测试，测试结果表明BWF控制的实质性改进其中，M带是皮带（包括惰轮）的质量，M材料是散装材料的质量，它们在很大程度上导致系统惯性的变化。J齿轮1，J齿轮2和J滑轮分别是齿轮1， 齿轮2和皮带轮的惯性。齿轮1和齿轮2是齿轮箱相互啮合且齿比为1:48 的内齿轮。2.皮带称重给料机系统的建模植物BWF系统的设计参数如表1所示。其中TL是齿轮箱之前的皮带负载扭矩，T莱克是直流电动机看到的等效 负载扭矩，g是重力引起的加速度。由于在电枢中感应的反电动势以及在定子和电枢上提供的电压， 电动机施加电磁转矩TM。等式（6）和（7）定义反电动势Eb和TM。TM= KbIa和Kb= KIe(6)其中K是电动机转矩常数。电枢中产生的反电动势Eb与励磁电流（或磁通量）和角速度成比例。E = K i.e. E = TM w表格一皮带称重给料机系统参数序号设计参数符号技术指标1.标签编号/服务WIC-101磷矿石2.产能/最大进给速度020 MT/h3.皮带轮CC长度3000毫米4.皮带轮直径D200毫米5.主动皮带长度L2500毫米的物料床6.环带磅6400毫米（长）X 1000毫米尺寸（宽）7.摩擦系数0.3因子8.机械效率770.99.齿轮箱比I1: 48 (N1/N2)10.齿轮1/齿轮2变速箱变速箱77G0.66效率11.电机额定转速150弧度/秒12最大场电压已经直流210 V13.励磁电流即直流0.2314.电枢电压弗吉尼亚州最大240 V DC15.电枢电流a满载时15 A DC16.电枢电阻镭5.98欧姆17.电枢电感啦0.276H18.电机转矩常数Kb/Kt1.219.电机惯量m0.0221千克220.电机粘滞摩擦系数Bm0.011牛顿米图3.不同运行速度下的实际BWF增益。直流电动机开发了电磁转矩TM，以克服等效负载转矩T莱克，等效 惯量J当量和摩擦力，如图（9）所示。其中F当量等于BWF系统的摩擦系数。2.2.确定BWF系统的等效摩擦系数BWF系统是一种以非常慢的速度运行的多旋转系统。BWF电动机 在满载情况下通常以额定RPM的2530运行。因此，在BWF系统中， 随着速度的增加和润滑性的提高，旋转零件的轴承之间的初始摩擦的影响将是显着且非线性的。BWF系统的非线性可以通过记录和分析其运行数据（电枢电压， 电枢电流，皮带负载，电动机RPM）来建立，这些数据在稳态条件 下可在面板上获得。如果我们计算由/ Volts表示的BWF系统增益，并在Y轴上绘制相同的增益，而在X轴上绘制相应的电动机速度，则会在MS Excel中获得XY图，如图3所示。散点图清楚地表明了非线性实线描绘了最合 适的趋势线，并具有将X和Y变量相关的非线性相关方程。可以看出， 当机器以较低的速度（1320 rad / s）运行时，系统显示出较低的增益0.40.5 rad / s / volts，而在较高的速度下则提高到约0.60.7 rad / s / volts （3040 rad / s）。这种现象可归因于摩擦力的变化，该摩擦力在较低速度时较高，并随着速度增加而减小。接下来，让我们尝试使用（10）给出的稳态转矩方程，基于运行数据来识别BWF电机所看到的摩擦转矩。tM = kbia = t莱克 + tf(10)其中Tf是电动机由于摩擦而看到的转矩，由下式给出tf= f当量(11)T莱克由（5）给出。MS Excel中图4中的XY图描绘了在不同BWF速度下计算出的摩擦转矩Tf的散点图。该图突出显示了BWF系统在Stribeck摩擦由于速 度低而突出的区域中运行。黑色实线代表显示负指数关系的最佳拟合曲线14，这说明了图2中获得的非线性响应。在较高速度下， 斯特里贝克摩擦主要是BWF增益增加的原因。图4.不同运行速度下的BWF摩擦扭矩。预计如果系统速度增加到超出运行范围，则粘性摩擦将起作用。但是，出于建模的目的，我们可以用一条直线近似最佳拟合指数线。然后可以通过计算该线的斜率来推导平均摩擦系数，从而得出：F当量= 0.026Nms /弧度组合系统方程（2）（11），我们可以构建系统模型，如下图 5所示。该系统配有常规的PI控制器，用于皮带/电机的速度控制。 用Kg / m表示的皮带负载乘以皮带长度表示皮带上的物料负载， 进而为模型提供负载扭矩。J当量是模型中系统在电动机电枢处的总 等效惯量，由公式（2）给出。2.2.PI控制器的响应首先应通过逐步更改Va来在没有PI控制器的情况下在线测试模型， 以获得开环反应曲线。为了获得PI控制器的参数，即Kp（比例增益） 和Ki （积分增益）的最佳值，如果我们具有开环S型响应的Zeigler Nichols反应曲线法，可以采用系统15。根据先前捕获的Va 从0到100 V DC阶跃变化的开环响应，计算出最佳PI控制器参数（Kp= 1.49 和Ki= 30）10,16 。对于上述PI控制器参数，如图6所示，捕获了速度参考值从0到22 rad / sec的阶跃变化时系统的动态响应。从阶跃响应中可以看出，带有PI控制器的系统显示出两个过冲， 并在1.4 s后稳定在设定点。该响应表明针对给定工厂（皮带称重给料机）增益，具有四分之一振幅阻尼的最佳控制器调整。但是，如图3所示，皮带称重给料机的增益随着运行速度的变化而不断变化。基于此，我们可以预测，由于皮带称重给料机系统表现出的非线性增益， 针对较低的设定点/负载进行调整的PI控制器将对较高的设定点/负载 产生较高的过冲，反之亦然。参考文献17强调了Ziegler-Nichols 调谐PI控制器无法为高阶和/或非线性系统提供令人满意的性能。3. 带级联的PI模糊逻辑自适应控制器的研制。pi鉴于PI控制器在BWF应用中的局限性，建议对常规PI控制器进行修 改，使其增益（即比例增益K 和积分增益K ）根据模糊条件根据模糊规则进行连续调整。速度误差e和速度误差信号变化0.6。e。传统上，模糊逻辑控制器（FLC）在瞬态条件下工作良好，而比例加积分（PI） 控制器更适合于消除稳态条件下的失调。此外，由于系统的增益存在变化，因此建议根据工作点进一步调整PI-FLC增益的稳定性。建议
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