正是由于此缘故,在本设计中就需要增加第四个被控变量—温度变化的增量。这使得设计中的控制逻辑在温度变化时的反应,要强于温度处于稳态时。该变量的设定值为零,这就意味着控制系统将努力把温度稳定在其绝对设定值上。 反应器的控制方案为上述四个被控变量设计了三个子集,应用于其测量误差,以将变量控制在其设定值附近。这些被控变量的误差子集分别是:小负(NS),零(ZE),及小正(PS)。
系统设计为输出变量使用了五个子集,以适应四个被控变量的各种不同组合。用以描述控制变量变化的子集分别是:中负(NM),小负(NS),零(ZE),小正(PS),中正(PM)。
该设计还包括对产品流量及
表1显示了A组分和B组分流量的变化规则,以控制产品流量和组成成分。(此处的正误差表示测量值高于设定值)。
矩阵的交叉点即定义了规则的逻辑。例如,如果同时出现总流量的正偏差(PS)和A组分流量的负偏差(NS),那么就需要少量减小Fa(NS),并且同时中量减小Fb(NM)。上述逻辑总共有9种组合形式。每种组合形式对应的规则会同时产生两个控制动作。
表2也给出了一种类似的规则集,用于控制产品温度及其变化增量。
例如,当温度的偏差是正值(PS),但是温度的变化却是负值(NS)时,那蒸汽的流量就要保持不变(ZE)。这儿总共也有9种组合方式,但每种方式只对应一个控制动作。由于蒸汽流量既不影响产品流量,也不影响产品的组成成分,因此这一部分逻辑不需要进行任何解耦处理,以改变各组成成分的流量。
以四秒为采样间隔,该模糊逻辑控制器先对系统输入进行模糊化,然后对模糊化的输入应用上述两种规则集,产生模糊化的输出变量,继而又将模糊输出变量进行解模糊化,得到所有三个被控流量的增量变化。
模糊逻辑控制的性能
考虑以往控制应用中相同的产品流量和组成成分的变化,趋势图显示了采用模糊逻辑控制的响应结果。
当然,在此处的应用,模糊逻辑已经提供了足够好的控制。然而问题是,将该控制方案与同一工况下的基本调节控制和先进调节控制进行对比的结果如何?
表3说明,模糊逻辑控制的性能指标在总体上比以上任意一种调节控制方案都差,但是除了其中一项指标—在产品产量变化的情况下产品组成成分的控制更好,该表给出的指标为0.003。该指标比先进调节控制的要好五倍,这是由于保持组成成分不变的需求在该方案中非常直接明了,两种组分的流量回路具有相同的动态特性,并且反应器的过程特性是一个纯滞后环节。只要控制逻辑以合适的比例同时改变两种组分的流量,产品组成成分完全能够维持不变。
考察其它任一评价指标,模糊控制系统都相对较差。这是由于逻辑规则的设计中缺乏针对温度控制进行前馈的对应项,当产品产量变化时,温度控制的性能指标为1.35,比先进调节控制差48倍。在产品产量变化时,温度几乎会下降到规格允许的最低限120°F,甚至有可能产出不合格产品。
由于设计中并未包括产品组成成分变化这一参数www.cechina.cn,因此逻辑中无法为组成成分的控制提供等价的微分功能。其结果是:对产品组成成分的设定值变化采用模糊逻辑控制CONTROL ENGINEERING China版权所有,其性能指标比基本调节控制要差,具体数值是2.7比1.79。因为温度控制逻辑与简单反馈控制基本相同控制工程网版权所有,并且温度变化变量允许采用微分响应的控制动作,所以在组成成分设定值变化时,模糊逻辑控制下的温度指标与基本调节控制的很接近,但还是比先进调节控制要差很多。
我们也可以采用简化的模糊逻辑控制器。例如,如果产品产量和组成成分的控制逻辑中不包含解耦功能,那么在功能上此时的总体解决方案就基本等效于不带微分功能的简单PID回路,而其各方面的性能指标都会更差。
同样,我们还可以使用更复杂的模糊逻辑控制器,例如,为组分流量的变化增加一个变量,以便在温度控制的规则集里加入前馈逻辑。类似地,我们可以对逻辑进行拓展,包括产品组成成分变化和/或流量变化等变量,或者与组分温度相关的变量。然而CONTROL ENGINEERING China版权所有,随着设计中每增加任何一个新的变量,所有可能的组合类型及其规则的数量都