基于智能控制的直进式拉丝机控制系统.doc

基于智能控制的直进式拉丝机控制系统
赵　涛　周绍英　解　仑　李崇坚
摘　要　针对直进式拉丝机的特点，设计研制了智能控制器，保持拉丝机拉拔过程中的反拉力恒定。结果表明，该系统能有效抑制反拉力的波动，实时检测出拉模的磨损。
关键词　直进式拉丝机智能控制器反拉力
The control system based on intelligent control for
straight-wiredrawing machine
Xie Lun Li Chongjian
(Automation Research Institute of MMI)
Zhao Tao Zhou Shaoying
(Information Engineering College, University of Science and Technology Beijing
Beijing 100083)
　　Abstract Intelligent controller based on the characteristics of straightwiredrawing
machine is developed in order to keep the back pull tension constant. It can
resist all kinds of disturbance, keep the back pull tension constant and detect
die wearing rapidly.
　　Key words straight wiredrawing machine; intelligent controller; back pull tension
　　直进式拉丝机是世界上较有发展前途的拉丝设备，传统的普通直进式拉丝机均为直流驱动，且无过程控制环节，存在维护困难、控制精度差、反拉力波动严重等问题，难以实现高速及细丝拉拔，断丝堆丝现象经常发生。基于当前电气传动的发展趋势，结合宁夏石咀山钢铁厂改造项目，我们为一分厂6＃8-550型直进式拉丝机变频调速自动控制系统，按照智能控制原理结合现场的经验设计出专家控制器，并采用异步自学习控制的原理对其中的参数进行优化，以保证拉拔过程中金属秒流量相等，维持反拉力的恒定。应用结果表明，该控制器能有效抑制反拉力的波动，较好地满足了生产工艺的要求。
1　控制系统的构成
　　6＃直进式拉丝机是由原1＃机(3卷筒)、6＃机(5卷筒)合并组合改造而成的，因而其机械配比并不规则，其不规则部分要由电气系统来进行补偿及调节，这给电气系统的调节控制增加了不少难度。
　　我们采用工控机＋可编程序控制器的两级控制模式，对拉拔过程进行控制。选用8台变频器用于控制8台电机。在不增加机械装置的情况下，决定通过检测变频器直流侧电流的方法来反映反拉力的变化。按照专家控制的方法设计出针对本系统的专家智能控制器。系统框图见图1。

图1　控制系统框图
2　电控系统
　　由于直进式拉丝机本身是一个强耦和、非线性、时变的运动控制系统，我们采用定量和定性相结合的方法，利用人们的定性经验、逻辑推理能力和自学习的优点，构成基于智能控制器的直进式拉丝机控制系统。本系统的智能控制器由数据库、知识库、推理机和学习环节组成。
　　(1)数据库的建立
　　本系统采用速度匹配、反拉力微调的控制思想。在拉拔过程中保持金属秒流量相等，即
S1v1=S2v2=…=S8v8　　　　　　　　　　　　　　　　(1)
式中　vi——第i道次钢丝的前进速度；
　　　Si——第i道次钢丝的截面积。
　　令ni为对应异步电机的转速，则vi与ni之间存在比例关系：
vi=gini　　　　　　　　　　　　　　　　　　(2)
式中gi——第i道次vi与ni之间的比例系数。
　　此外，在稳定拉拔时，(2)式中ni与相应变频器的速度给定信号Ugdi间成一定的比例关系，即
ni=KciUgdi　　　　　　　　　　　　　　　　　　(3)
式中Kci——比例常数。
　　在实际生产中，为了保持钢丝拉拔速度不变，我们可以保持成品卷筒的速度不变，即以成品卷筒的拉拔速度为基准调节其余各卷筒的速度，以保持金属秒流量相等，那么操作人员所设定的钢丝拉拔速度即为成品卷筒的转速，则其余各卷筒的速度给定可以按照下式来确定：

式中　γi——比例增益；
　　　bi——经验常数。
　　γi作为该品种的生产参数储存在数据库中。对应于不同的钢丝品种以及操作人员设定的速度要求，控制系统按照相应的配比，给出各个卷筒在拉拔过程中的基准转速，以保证各拉模间的金属秒流量相等。
　　(2)知识库的建立
　　本系统的规则库可以分为3个子集：稳态速度给定规则集；动态过程保持反拉力恒定规则集；故障诊断规则集。对这3个规则集的建立描述如下。
　　1)稳态速度给定规则集
　　此规则集按照操作人员设定的品种代号、拉拔速度以及相应的速度匹配系数，给定系统运行时各卷筒的初始速度值。其规则如下：
[规则n]if拉拔品种为nand拉拔速度设定为Vnthen给出相应的速度匹配系数γ1n，γ2n，…，γ7n，相应的电流比值P1n，P2n，…，P7n；分别计算出各卷筒的拉拔速度的给定信号Ugd1，Ugd2，…，Ugd8。
　　2)动态过程保持反拉力恒定的规则集
　　拉拔过程中为保持反拉力的恒定，采用以经验数据为基础的各变频器直流侧电流的比值作为设定值进行动态控制。调节的过程为保证成品线的拉拔速度不变可采用逆调的方式。
　　本系统对其比值的误差e、误差变化量Δe及转速控制量Δu采用9个量化水平，即[－4，－3，－2，－1，0，1，2，3，4]，这些量化水平构成了论域中的要素。对9个量化水平的模糊集赋予以下的语言变量：PB=正大；PM=正中；PS=正小；ZE=零；NS=负小；NM=负中；NB=负大。这样可以构成以下的控制规则：
[规则1]ife=PBandΔe=NSthenΔu=NS；
　.
　.
　.
[规则19]if e=NB or NM and Δe=NB or NM or NS or 0 then Δu=PB
　　以上19条规则为拉拔过程中保持反拉力恒定，对各卷筒速度进行微调而应采用的策略。
　　由操作人员经验得到e、Δe及Δu的隶属度μ，从而可以建立一张控制规则表，以供控制时调用。例如对于规则19，所对应的模糊关系可表示为
R=[(NB＋NM)e×PBμ]×[(NB＋NM＋NS＋0)Δe×PBμ]
那么输出控制增量Δu可由下式求得：
Δu=min{max[μNB(i)，μNM(i)]，max[μNB(j)，μNM(j),μNS(j),μ0(j)]，μPB(i)}
　　式中i、j分别为测得的误差及其变化率的等级。同理可计算出其余各控制增量，而得到控制增量的模糊集合Δu采用最大隶属度判决方法，最后得到决策控制表。直进式拉丝机控制系统存在耦合，因此为了保持本系统的稳定运行，我们采用逐移速度补偿的方法实现本系统的解耦控制。
　　拉拔过程中卷筒速度的调节包括手动微调量ΔVir、反拉力恒定控制的微调量ΔVif以及下一道次卷筒送来的逐移量ΔVid，则第i卷筒的速度调节量可用式(4)、(5)来表述：
　　　ΔVi=ΔVir＋ΔVif＋ΔVid　　　　　　　　　　　　(4)
ΔV(i－1)d=Δqi×(ΔVir＋ΔVif)　　　　　　　　　(5)
式中Δqi——卷筒间的速比。
　　在实际控制过程中所有上述量都为百分数形式，以便于逐移，每个控制周期都计算逐移量。
　　3)故障诊断规则集
　　由两个部分组成：拉拔过程中拉模磨损的检测；系统控制故障的诊断。在拉拔过程中拉模磨损是一个渐进的磨损，可认为此时系统处于一个稳态的过程之中。由金属秒流量相等的原理，拉模磨损时相应各卷筒的转速与成品卷筒的转速之比将发生变化，那么拉模磨损时，卷筒间的转速比与品种设定中的给定转速比之差超过一定的范围，则可认为拉模磨损超差，发出报警信号，提示操作人员更换拉模。其规则可表示为
　　ifγ′i>γiandγ′i－γi>bthen第i拉模磨损，发出报警要求更换拉模
其中γi——由工程实际经验所得的卷筒间转速比值；
　　γ′i——当前所采集的卷筒间转速比值；
　　b——判定拉模磨损的阈值。
　　按照设备运行状态控制系统故障可分为3种类型：加速过程中的故障；减速过程中的故障；正常运行过程中的故障。
　　对于以上3类故障，可用如下规则加以判定。
[规则1]if加速过程中n＃卷筒变频器过流thenn＃卷筒动态转矩过大
[规则2]if加速过程中，n＃卷筒动态转矩过大thenn＃卷筒加速时间过短
.
　.
　.
[规则7]if拉拔过程中，n＃卷筒变频器过压且(n＋1)＃卷筒变频器过流then(n＋1)＃卷筒拉着n＃卷筒转动
[规则8]if拉拔过程中，(n＋1)＃卷筒拉着n＃卷筒转动thenn＃卷筒转速过低，发出报警并提高n＃卷筒的转速
　　(3)推理机
　　由于动态过程变化迅速，要求专家系统作出快速反应，因此过程控制专家系统必须满足实时性的要求。我们提出了渐进推理的方法，把专家系统分成几个层次，每一层都有自己的知识，有自己的规则库。处于低层的知识层，采用较简单的算法和较少的规则，以便在较短的时间内能够得到一个结论，然后把结果储存起来。一旦时间允许，则启动上一层。在高层的知识层中，则采用较复杂的算法和较多的规则，以便得到一个优化的结果。在本系统中我们将规则库分成4层，即品种设定规则、反拉力恒定规则、逐移量补偿规则、故障诊断。通过对这4层知识的渐进推理完成实施控制的要求。
　　(4)自学习环节
　　本控制器中我们采用了异步自学习控制，对智能控制器中的电流比值和速度比值进行不断地调整，使它们逐步逼近最佳值，从而逐步改进系统的性能以提高产品的产量和质量。
　　异步自学习控制是将迭代自学习控制和重复自学习控制统一起来，即第k次重复训练的迭代自学习控制系统，看成是对第k个重复周期的“间断”的重复自学习控制系统，且前者的训练时间等于后者的重复周期；将重复自学习控制系统的重复控制器视为一个记忆系统。其结构如图2所示。
　　异步自学习控制系统的特点主要体现在“学习因子”的选择上，因为学习因子将直接决定系统的学习稳定性(误差的一致性)和学习动态品质(学习收敛的速度)。因此，异步自学习控制系统的设计在某种意义上就是学习因子的设计。

图2　异步自学习控制系统
　　若将学习因子取为PID控制规律，就成为PID型异步自学习控制系统，其异步自学习控制律为

式中α、β、γ分别是比例、微分、积分“学习因子”。
　　由于直进式拉丝机电控系统为线性定常系统，因此我们可以令上式中的β=γ=0，即采用“P”型异步自学习控制的方法对系统中各卷筒间的转速比值和电流比值进行学习。学习因子α的取值范围在[0，1]之间。
3　应用效果
　　上面从工程实际出发，以专家经验为依据，设计了专家智能控制器，保证拉拔过程中金属秒流量相等和反拉力的恒定。在此基础上，我们对系统进行仿真并作出结果分析。
　　本系统于1997年12月投入现场运行，并通过了宁夏回族自治区科委的鉴定。以下为原料线径有瞬时波动时，本系统通过调节作用维持反拉力恒定的试验分析。
　　由于盘条不可避免会有线径不均匀，在线间焊接处经常会有一突起或由于削尖打磨后会使线径减小，这都会造成拉拔负载的扰动变化，图3是当原料截面积增加ΔS0，扰动长度为L时，各卷反拉力仿真图。Q1～Q4为各卷筒间的反拉力，如Q1表示1＃卷筒与2＃卷筒间的反拉力，Q1～Q4不是严格按照从小到大的顺序排列的，仅示意其在系统中的大小及其受扰后的变化情况。

图3　线径波动(ΔS0=2％S0)时系统反拉力波形
　　由图3知，当4＃拉模处原料截面突然增加ΔS0时，4＃卷筒拉拔力增加，则4＃电机负载加大，引起4＃电机转速波动(下降)，从而反拉力Q3变化，此时3＃、4＃卷筒间的电流比值发生改变，专家控制器采用逆调的方式调节各卷筒的转速，使反拉力Q1，…，Q4维持在恒定值不再继续变化。当原料线径恢复S0后，系统调节作用使反拉力继续保持恒定，从而保证拉拔过程的正常进行。
　　本文设计的智能控制器，能有效地抑制反拉力的波动，实现对拉模磨损的实时检测，在线优化控制参数，从而提高了控制的精度，改善了产品的质量。
作者简介：邹肇村男1931年生教授级高级工程师主要从事仪表自动控制的工程设计。
作者单位：北京科技大学信息工程学院（赵　涛　周绍英）
　　　　　冶金部自动化研究院（解　仑　李崇坚）
参考文献
1　王顺晃.智能控制系统.北京：机械工业出版社，1995.30～40
2　Werner H Hulak,Martin Rechberger.Automating cable extrusion with computer controls.Wire World International,1987,29(4):15～18
3　孙增圻.智能控制理论与技术.北京：清华大学出版社，1997.35～50