摘 要：隨著工業(yè)控制對象的日趨復(fù)雜，傳統(tǒng)的PID控制已無法滿足要求。文中介紹了一種基于Lonworks現(xiàn)場總線的模糊控制系統(tǒng)，給出了系統(tǒng)的三層結(jié)構(gòu)。并以化工生產(chǎn)過程中的溫度控制器為實例，介紹了模糊控制智能節(jié)點的設(shè)計方法。控制效果與傳統(tǒng)的PID控制相比有明顯的改善。 關(guān)鍵詞：Lonworks總線，模糊控制，智能節(jié)點，溫度 Abstract: As the objects become more and more complex ,traditional PID controller can’t have a satisfactory result.In this paper，one fuzzy-control system based on Lonworks-bus is introduced.And The three-layer structure of Lonworks is given. By a case of temperature controller in chemical process, a method for smart node utilizing fuzzy control is also introduced.And the control effect has got better than traditional PID controller. Key words: Lonworks-bus, fuzzy control, intelligent node, temperature 1.引言 　　在化工生產(chǎn)中，溫度通常是一個重要的控制參數(shù)。對于一些過程比較復(fù)雜，工藝要求精準(zhǔn)的化工生產(chǎn)過程，采用傳統(tǒng)的PID控制方式很難克服過程擾動的影響。如針對特定的工藝情況，總結(jié)控制經(jīng)驗，制定一套有效的模糊控制策略，則可實現(xiàn)對溫度的精確平穩(wěn)控制。 　　現(xiàn)場總線是一種全分布式智能、雙向的串行數(shù)字通訊鏈路，它直接溝通生產(chǎn)現(xiàn)場的測量控制和執(zhí)行設(shè)備以及更高層次的自動化控制設(shè)備，是一種開放式控制系統(tǒng)。其中LON（Local Operating Networks）總線是美國ECHELON公司于1991年推出的一種功能全面的局部操作網(wǎng)絡(luò)，廣泛應(yīng)用于冶金、化工、電力以及樓宇自動化等領(lǐng)域中，實現(xiàn)系統(tǒng)的全面網(wǎng)絡(luò)化現(xiàn)場測控。若將模糊控制與LON現(xiàn)場總線相結(jié)合，建立一套基于Lonworks技術(shù)的模糊控制系統(tǒng)，則既可以實施現(xiàn)場級的模糊控制，又可以實現(xiàn)復(fù)雜模糊算法的上位機控制。 　　本文以某化工廠一個化學(xué)反應(yīng)生產(chǎn)過程為例[3]，介紹了一種基于Lonworks技術(shù)的溫度模糊控制系統(tǒng)，詳細(xì)介紹了其中智能節(jié)點的設(shè)計方法。該化學(xué)反應(yīng)生產(chǎn)過程是：先將幾種化工原料按一定比例混合，制成混合料，再向其中加入另一種化工原料A，發(fā)生化學(xué)反應(yīng)生成所需的產(chǎn)品。為保證產(chǎn)品的質(zhì)量和產(chǎn)量，工藝控制的最佳溫度為T℃。由于是放熱反應(yīng)，所以采用調(diào)節(jié)冷凍水流量來控制反應(yīng)溫度。此溫度控制系統(tǒng)具有非線性、時變、有噪聲干擾、純滯后等特性，難以用精確的數(shù)學(xué)模型描述，因此傳統(tǒng)的PID控制方式，很難取得好的控制效果。 2. 溫度模糊控制系統(tǒng)設(shè)計 　　2.1 模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) 　　在工藝控制的要求和特點的基礎(chǔ)上，同時分析了大量生產(chǎn)過程中溫度、原料A加入速度和冷凍水溫度等歷史曲線數(shù)據(jù)，并對熟練操作人員的操作經(jīng)驗進行了歸納整理，最后確定了“三輸入——單輸出”的溫度模糊控制系統(tǒng)。 　　輸入變量： 　　（1）反應(yīng)溫度：t，單位：℃ 　　（2）反應(yīng)溫度的變化量：△t：t（n）-t（n-1），單位：℃。式中：t（n）為當(dāng)前第n采樣時刻的反應(yīng)溫度，t（n-1）為前一個采樣時刻的反應(yīng)溫度，采樣周期設(shè)為5s。 　　（3）原料A加入速度：v，單位：kg/h 　　輸出變量：冷凍水流量調(diào)節(jié)閥門的開度：u 　　2.2 各模糊變量的模糊子集 　　①反應(yīng)溫度t的基本論域為[（t-t0）,（ t+t0）]，其模糊子集T的論域為[-4，4]，t0為生產(chǎn)中可能達到的最大溫度偏差;②反應(yīng)溫度的變化量△t的基本論域為[-3℃，3℃]，其模糊子集△T的論域為[-3，3];③原料A加入速度v的基本論域為[0，1200kg/h]，其模糊子集V的論域為[-2，2];④冷凍水閥門開度u的基本論域為[0，100%]。各對應(yīng)模糊關(guān)系見表1、2、3。其中t1、t2、t3、t4為控制中可能的溫度偏差，且t0>t4>t3>t2>tl。u的精確值將在控制規(guī)則中直接給出。 　　表1 反應(yīng)溫度t與其模糊子集T的模糊關(guān)系 　　表2 反應(yīng)溫度變化量△t與其模糊子集△T的模糊關(guān)系 　　表3 原料A加入速度v與其模糊子集V的模糊關(guān)系 　　本系統(tǒng)共建立了60條模糊控制規(guī)則。根據(jù)控制規(guī)則，最后得到下面的模糊控制查詢表[3]，見表4。其中UF為考慮原料A加入速度v時為確定閥門開度u而引入的中間值，它與原料A加入速度的模糊子集V的關(guān)系見表5。 　　表4 模糊控制量u（%）查詢表 　　表5 UF與原料A加入速度的模糊子集V的關(guān)系 [align=center] 圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖[/align] [align=center] 圖2 溫度控制節(jié)點結(jié)構(gòu)圖[/align] 3.系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計 　　系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，共包含三大部分：上位機、LON總線和智能節(jié)點。其中： 　　上位機主要負(fù)責(zé)LON網(wǎng)絡(luò)的安裝、維護和管理，可對溫度進行實時監(jiān)控。同時建立測量值數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)進行存檔和歸表以便查詢、打印。上位機還可作為Web服務(wù)器與Internet相連，實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。 　　智能節(jié)點主要包括溫度控制節(jié)點和溫度測量節(jié)點。溫度測量節(jié)點對溫度進行測量并對非線性值進行線性化處理，使得到的數(shù)值有足夠的精度和線性度，并定期將溫度對應(yīng)的數(shù)字量發(fā)送到LON總線上交上位機處理。溫度控制節(jié)點采用模糊控制算法對冷水閥進行控制，并負(fù)責(zé)各采樣點溫度采樣值的顯示與上傳。 4.智能節(jié)點硬件設(shè)計 　　智能節(jié)點采用的Neuron芯片是可帶外存儲器的MC143150。其片內(nèi)有三個CPU，即：網(wǎng)絡(luò)CPU，應(yīng)用CPU和介質(zhì)訪問CPU。它們與I/0口驅(qū)動電路、定時器、片內(nèi)存儲器、網(wǎng)絡(luò)通訊接口通過8位數(shù)據(jù)總線和16位地址相連。該芯片有11個可編程的I/0口對象。通過引腳的不同配置，為外部硬件提供靈活的接口，實現(xiàn)不同的I/0對象。 　　4.1溫度控制節(jié)點的設(shè)計 　　溫度控制節(jié)點主要包括：Neuron芯片MC143150，外帶的程序存儲器，D/A轉(zhuǎn)換，執(zhí)行機構(gòu)，顯示電路和總線收發(fā)器等，如圖2所示。D/A轉(zhuǎn)換選用MAX7228，顯示電路由MAX7219及相關(guān)的驅(qū)動電路構(gòu)成，執(zhí)行機構(gòu)包括AD694及其相關(guān)的外圍電路。執(zhí)行機構(gòu)是角行程電動執(zhí)行機構(gòu)，應(yīng)用于冷水閥控制。模糊推理所用的知識庫數(shù)據(jù)存放于神經(jīng)元芯片的E2PROM存儲器中，有一組初始值。系統(tǒng)運行期間可以通過LON總線從上位機獲取新的控制參數(shù)，從而完成控制參數(shù)的更新。 　　4.2溫度測量節(jié)點的設(shè)計 　　溫度測量節(jié)點的結(jié)構(gòu)如圖3所示。包括神經(jīng)元芯片MC143150，程序存儲器，溫度傳感器，光電耦合器MOC3020，A/D轉(zhuǎn)換電路ADC0809， FTT-10A收發(fā)器等。 [align=center] 圖3溫度測量節(jié)點結(jié)構(gòu)圖[/align] 5.智能節(jié)點軟件設(shè)計 　　節(jié)點應(yīng)用程序用Neuron C語言編寫。Neuron C是神經(jīng)元芯片的專用語言，是ANSI C的擴展，并增添了一些較強的功能，如網(wǎng)絡(luò)變量類型，事件調(diào)度語句等。神經(jīng)元芯片的任務(wù)調(diào)度是事件驅(qū)動的。當(dāng)一個給定的條件變?yōu)檎鏁r，與該條件相關(guān)聯(lián)的一段代碼被執(zhí)行。該智能節(jié)點的軟件設(shè)計包括主程序、A/D轉(zhuǎn)換程序、D/A轉(zhuǎn)換程序、顯示子程序、控制算法子程序等，下面以查表法實現(xiàn)模糊控制為例，給出部分源代碼[2]： 　　signed short fc（float-type＊input1）｛ 　　…… //設(shè)置局部變量 　　if（mcc==1） 　　sp=sp1; 　　pe=e; //記下偏差的上一個狀態(tài) 　　fl_sub（input1，&sp，&e）; //計算偏差get e 　　fl_neg（&range_e，&f1）; //對偏差限幅 　　if（fl_it（&e，&f1）==TRUE） 　　ce=f1; 　　else if（fl_gt（&ce，&range_ce）==TRUE） 　　ce=range_ce; 　　fl_ mul（&e，&f1_6,&f1）; //對偏差進行量程變換 　　fl_div（&f1，&range_e，&f1）; 　　fl_add（&f1，&f1_6，&f1）; 　　fl_ round（&f1，&f2）; //對變換后誤差進行四舍五入 　　rol=low-byte（1ro1）; 　　fl_mul（&ce，&f1_6，&f1）; //對偏差變化值進行量程變換 　　fl_div（&f1，&f1_6，&f1）; 　　fl_add（&f1，&f1_6, &f1）; 　　fl_round（&f1，&f2）; //對變換后的偏差變化值四舍五入 　　lcow=fl_to_ulong（&f2）; 　　cow=low_byte（1cow）; 　　table_u=table[ro1][cow]; 　　…… 　　fl_from_ulong（ltable_u，&f1）; //對查表結(jié)果進行量程變換 　　fl_mul（&f1，&range_dtu，&f2）; //查模糊控制表 　　fl_div（&f2，&f1_6，&f1）; 　　…… 　　return f_out;//返回輸出控制增量 [align=center] 圖4 溫度曲線對比[/align] 　　本系統(tǒng)投入運行后，取得了比傳統(tǒng)單回路PID控制方式更好的控制效果，見圖4中的溫度曲線對比。從圖中可看出，模糊控制過渡過程時間短，超調(diào)量小，達到了工藝生產(chǎn)的要求。 6.結(jié)束語 　　模糊控制技術(shù)在我國已廣泛應(yīng)用于工業(yè)過程、家用電器等領(lǐng)域，但模糊控制技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用還不多見。本文將Lonworks技術(shù)與模糊控制技術(shù)結(jié)合起來，通過上位機實現(xiàn)實時測控，在實際應(yīng)用中取得了良好的控制效果。該系統(tǒng)還可充分利用主機資源，使模糊控制算法位于上層，從而可以綁定多個設(shè)備節(jié)點，以便于構(gòu)造不同的模糊控制器。控制參數(shù)可以通過人機界面由用戶輸入，通用性強、操作靈活便捷，為模糊控制生成器與現(xiàn)場設(shè)備的集成提供了一種有效的途徑。 　　本文作者創(chuàng)新點：將Lonworks技術(shù)與模糊控制技術(shù)結(jié)合起來，給出了智能節(jié)點的設(shè)計方法和實例，通過計算機實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控，能遠(yuǎn)程實施溫度測控，在應(yīng)用中取得了良好的控制效果。 參考文獻 　　[1]付曉峰等. 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