基于模糊控制技术的耦合温度控制系统刘操，张彩英 （日照职业技术学院，山东 日照 276826） 摘 要：风电叶片是风力发电机组的重要部件之一，而叶片大梁是风电叶片结构的主要力学构件，其性能的优劣对叶片的整体结构力学具有重要影响。大梁的生产过程对温度控制要求较高，需多区域同步升温，因此传统的温度控制方法已经无法满足目前的工艺要求。本文基于模糊控制理论，介绍了耦合温度控制系统在叶片生产过程中的应用，对其进行了过程分析和算法分析，并通过测试结果验证了系统的科学性。 关键词：叶片大梁；模糊控制；耦合；温度控制；试验验证 1 绪论现代工业生产日新月异，越来越多的控制对象难以建立精确的数学模型，传统的单输入单输出的温控控制系统已经不能适用于当今生产工艺的要求。风电叶片大梁的结构并非整体结构，而是由多区域组合而成，各区域内部敷设有单独的电阻丝、温度传感器和温控开关，并有独立的控制单元，各个区域的控制单元通过以太网与总控制器连接，简图如图1所示。  图1 控制器设置 在大梁的固化过程中，需多区域同时加热，且相邻区域的温度差值不允许超过2℃。 基于以上现状，本文提出单区域内采用模糊控制理论，各区域间通过耦合算法进行协同控制的整体控制思路，建立了一个耦合多组多输入多输出控制器的温度控制系统。单个控制器以温度传感器测量量为输入，以电阻丝功率电压为输出，以模糊规则表为逻辑依据。 模糊控制理论的源泉是总结某个控制问题的成功与失败，有效规避建立精确的数学模型，其具有高度逼近自然人的逻辑方式，其主要语句为If…then…。模糊控制的基础原理如图2所示。图中yr为系统设定值，y为系统输出值，其均为未模糊化的清晰值。 运用模糊控制的首要工作就是模糊化。在大梁的单区域温度控制中，我们将大梁的加热温度划分为｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝六个温度区域，这样就把温度这一精确量转变为了模糊集的标示符和模糊语言值；接下来是数据库，数据库和语言控制规则是其两大主要组成部分。模糊推理机中最常用的Mandani推理方法，包括规则激活、凝结隶属度和综合输出三个过程。所谓清晰化，即模糊化的反过程，将输出的语言的模糊量转换到精确的数值。广泛应用的清晰化方法：面积重心法、最大隶属度法和加权平均法。本文中使用加权平均法。  图2 模糊控制系统 模糊推理的重要一环是模糊规则的建立。在本文中，通过大量的实际问询、现场试验和理论推导，制定出了一整套的控制规则，例如：如果大梁温度属于负大时，电阻丝以全功率的方式进行；如果大梁温度属于零时，电阻丝加热功率为0；如果大梁温度属于正大时，电阻丝加热功率为0，并且温控器报警。如果温度升温速度过快，降低电阻丝加热功率。具体的模糊控制规则表和隶属度函数如图3所示。 NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB分别代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大（表1）。  图3 模糊规则表和隶属度函数图 表1  2 耦合温度控制系统设计由于风电叶片在制造过程中，有多段组接而成，为了保证大梁整体的力学性能，在大梁的生产加热阶段，需要均衡控制各区域的温升速度及温差比例，防止出现过大的温度差，因此，对象耦合的控制系统设计成为风电叶片大梁生产的重要节点。 智能多变量解耦是今年来刚刚发展起来的一门控制理论，它以神经网络解耦控制算法为代表，在多变量控制领域取得了不错的发展成果。 解耦是把各个回路之间的多输入多输出系统，转变为多个相互独立的单变量系统。实际装置中，系统之间的耦合通常可以通过3条途径予以解决：（1）在设计控制方案时，设法避免和减少对系统有害的耦合；（2）选择合适的调节参数，使各个系统的频率错开，以减少耦合；（3）设计解耦控制系统，使各个控制系统相互独立。 多变量系统能够成功解耦的重要条件是:系统的闭环传递矩阵为对角矩阵。但由于解耦前，系统的开环矩阵必为开环矩阵，因此为了达到解耦的目的，必须在多变量控制系统中引入解耦补偿装置。具有补偿装置的多变量解耦控制框图，如图4所示。 其中系统闭环传递矩阵，为系统开环传递矩阵，为解耦补偿装置的传递矩阵，为控制矩阵。 解耦控制算法的综合算法一般分为3种：对角线矩阵综合法、单位矩阵综合法和前馈补偿综合法。 图4 多变量解耦控制 3 实验验证为了验证本系统的科学性和实用性，在连云港中复连众公司大梁生产3号线进行了实际应用。本条线生产的大梁长度为75m，分为6个区域，生产过程中分为5个阶段进行加热，每个加热阶段均为均衡。每个区域由英飞凌XC164CS单片机电路板作为控制单元，通过PT100温度探头实时读取区域内温度，最后各控制器之间通过以太网组网。上位机由VB编写的界面，本界面具有实时显示曲线和在线实时纪录的功能。试验现场如图5所示。 图5 试验现场 为了检验该系统在大温差范围和小温差范围的控制特性，设定控制水温度为76℃，取水温变化的23～50℃阶段和73～76℃阶段进行试验，分别如图6和图7所示。 图6 自适应模糊PID控制算法控制图（起始阶段） 图7 自适应模糊PID算法控制图（稳定阶段） 从图6可以得出，在大温差阶段时，控制系统对水温进行加热，效率较高，大约只需要2小时即可完成升温过程。在升温过程中，速度会有逐渐变慢的趋势，这是由于水温加热是通过热传导进行，随着叶片温度的上升，水介质与叶片之间的温差逐渐变小，导致热传导效率降低。另外，在温度上升的过程中，会有上下起伏现象，这是因为叶片胶质固化是一个放热过程，会产生反向散热，这也从侧面体现了水加热的优点，不仅能放热，特定情况下还可以吸热，保证了叶片型腔内部温度的稳定性7可以得出：采用自适应模糊理论控制的加热器，在初始加热阶段，由于温差仍然较大，因而控制器的输出功率依然很大，加热器保持较高效率，温度能够稳步上升。当到达设定温度后，加热过程明显减速，控制器根据温度起伏范围，实时改变加热器功率，保证温度控制趋于平稳，误差维持在2℃左右，完全符合风电叶片后固化工艺要求。 参考文献： [1]Herbert G M J, Iniyan S, Sreevalsan E, et al. A review of wind energy technologies[J]. Renewable sustainable Energy Reviews, 2007, 11 (6):1117～1145. [2]Lu L, Yang H X. Burnett J. Investigation on wind power potential on Hong Kong islands: An analysis of wind power and wind turbine characteristics[J].Renewable Energy, 2002, 27(1):1～12. [3]陈进，王旭东，沈文忠，等.风力机叶片的形状优化设计[J].机械工程学报，2010，46(3)：131～134. [4]Hansen M O L, Sorensen J N, Voutsinas, et al. State of the art in wind turbine aerodynamics and aeroelasticity[J].Progress in Aerospace Sciences, 2006, Vol.42(4): 285～330. [5]张晓明. 风力发电符合材料叶片的现状与未来[J].纤维复合材料，2006, 11(2):60～63. [6]戴春晖，刘钧，曾竟成，等.复合材料风机叶片的发展现状及若干问题的对策[J].玻璃钢复合材料，2008, 2(1)：53～56. 中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1671-0711（2017）04（下）-0101-03 |
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