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【摘 要】针对风力送丝控制系统所存在的问题，提出了一种新的模糊控制算法，并采用SCL高级语言将之在S7-300 PLC控制系统得到实现，明显减少了风力送丝烟丝输送速度的超调量以及调节时间。该算法采用离线计算与在线查表结合加权递推平均滤波的方式，运算量小，既具有传统PID 的控制经验的优点，也有模糊控制的自适应性，还能克服因干扰量引起的输出模糊量的跳变。通过实践证明，该算法具有响应快、稳态精度高、抗干扰和自适应能力强等优点，降低超调量至少2.5%，对于工程技术人员如何利用PLC实现高级控制方法具有较好的指导意义。
【关键词】风力送丝；模糊控制；加权滤波；结构化控制语言
卷接机组的风力送丝系统是利用一台高负压风机运行产生负压，根据卷烟机生产情况，适时、稳定的将烟丝从喂丝机输送到卷烟机的一整套设备及相关控制流程，以实现烟丝的输送、烟丝粉尘的吸除等工艺过程。每台机组的风路支管以并联的方式接入风力总管，风力送丝的参数按卷接机组本身的工艺要求来设定[1][2]。
由于可编程序控制器具有优越的实时性、高度的可靠性和面向工业控制对象等特点，因而风力送丝控制系统中，采用可编程序控制器不失为一种合理选择。
风力送丝控制系统是一种非线性、时变大、强耦合的多变量系统[1][2]。目前，风力送丝普遍采用PID控制器进行控制，PID参数整定值往往凭经验给定，不容易达到系统最好的控制效果。
将智能控制理论应用于风力送丝控制，不需求解系统复杂的数学模型，可以取得较好的控制效果，然而PLC在实现复杂控制算法时，开发工作量大。因此，用PLC实现先进或复杂的控制算法仍然是工业自动化领域的一个难点[3][4][5]。
1风力送丝控制系统技术难点及指标要求
为了确保安全运送烟丝的前提下，尽量下降烟丝造碎和水分及烟气散失，满足卷接设备的供丝需求，不缺丝、不堵丝，而且体系能安稳、节能运转，并匀速送丝，风力送丝控制体系应该充分考虑并遵循以下准则及技术要求：
1）风力送丝体系的设备装备才能满足烟丝风力柔软、平稳运送的要求。
2）选用实时控制手法，主动完成体系在不一样出产负荷条件下，送丝风力速度、压力的稳定、可靠。
3）风速设定规模需求在合理的规模以内，并选用实时控制手法，主动完成体系在不一样出产负荷条件下，送丝风力速度、压力的安稳、牢靠，吸丝口烟丝结构的稳定。
4）体系风力控制具有可调节性，确保起码机台的正常供丝，在变频节能的一起确保体系作业稳定。
5）料管风速（带烟丝）在确保烟丝正常供应的状况下﹤20m/s。
对于以上状况，这篇文章提出了一种新的模糊算法，它是在树立模糊查询表的基础上，联系加权递推平均滤波法的优势，再使用数学插值的方法来完成的。其算法简单明了、运算量小，完全可以在PLC上加以完成，使风力送丝的控制精度到达满意的效果。
2加权滤波模糊算法的设计思想
模糊控制使用从属函数和模糊合成规律思想，巧妙地综合了大家的实践经验，模拟人的思维决策过程来挑选控制规矩和策略，然后基本上摆脱了对控制目标数学模型的严重依赖性。且因为其控制规矩本质上对错线性的，所以它对进程参数变化不灵敏，鲁棒性好。这些优点使得它在一些传统控制理论不太见效的场合，能取得令人满意的控制作用[3][4][5]，因此在工業进程控制中得到了越来越广泛的使用。
2.1加权滤波模糊控制的基本原理
加权滤波模糊控制的基本原理如图1所示：
图1加权滤波模糊控制原理图
2.2模糊控制的实现
本文的模糊控制方法是经典的二维模糊控制，需要设计一个双输入单输出的模糊控制器[3][4][5]。
如图1所示，取模糊变量为：误差、误差变化率和控制量，在模糊控制规则表和查询表中分别表示为。取以及的论域为，其模糊集合都为：，隶属度函数取为高斯函数。
然后，通过离线核算取得模糊查询表，实践应用时通过查表的办法取得体系的控制输出。在运用查表法完成模糊控制时，首先要将输入的准确量转换到模糊量各自的论域当中，而后为了完成查表功用，还需要将通过尺度改换得到的值通过四舍五入变为整数量，这即是量化功用。
变量在体系中的实践改变规模称为根本论域，具有明晰性。根本论域和言语变量模糊状况的论域通常不一致[3][4][5]，因此有必要引入相应的改变因子，以完成所需的运算和控制。
本文定义4个比例因子，分别为误差变换因子，误差变化率因子，输出量变换因子。此外，为了实现查表，将论域中的变为，为查表变换因子。
有关离线计算的内容本文中省略，请参考文献[3][4][5]等相关资料，本文只给出计算后得到的模糊控制查询表，如表2所示。表2中计算所得值均为调节风速调节阀开度所需的变化值，实际控制中，需要在前一时刻的控制量基础上，加上该值。
表2风力送丝风速模糊控制查询表
2.3加权递推平均滤波法
由于算术均匀滤波和去极值均匀滤波均存在滑润性和灵敏性的对立，由于，采样次数太少，滑润作用差；采样次数太多，灵敏度降低，对参数的改变趋势不灵敏。为和谐两者的联系，选用加权递推均匀滤波法。即对接连N次采样值分别乘上不一样的加权系数以后再求累加和。加权系数通常先小后大，以杰出后边若干采样的作用，来加强体系对参数改变趋势的辨识。各个加权系数均应是小于1的小数，且应满足总和等于1的约束条件。这样，加权运算以后的累加和即为有效采样值。
加权递推均匀滤波法适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的体系，比方风力送丝体系。可是关于纯滞后时间常数较小、采样周期较长、改变缓慢的信号的体系滤波效果不好。 2.4线性插值法
当模糊控制器将实际的接连模仿输入量模糊化时，会造成很多的信息丢失；其次，这类控制器在明晰化时，由于前后两个模糊量之间是离散的，输出的控制量必然会发生一个跃变，使得控制器的模仿量输出也发生跃变。这种不断的跳变对控制目标可能会发生不良后果。为进一步改进体系功能，引进线性插值法，使模糊化和明晰化的值都能够接连地按线性改变，然后能够有效地改进体系的控制功能。
线性插值的公式如式所示：
其中，假设是相邻两自变量的模糊值；是与之对应的因变量模糊值，则可将看做是的隶属度，如式所示：
于是，式可变为
对于如表2所示的控制量查询表，设两输入变量的量化值，而，则控制量可根据式导出的如下插值算法计算出来：
式中：
3算法的实现
在实践控制系统中，选用西门子S7-300系列的CPU317-2DP/PNPLC作为控制系统的中心，因为在PLC上完成杂乱控制算法时，假如运用梯形图或句子表言语开发工作量将会非常大，因而，本文选用了高级言语SCL（结构化控制言语）完成该算法，增强了算法的可读性和可移植性等，提高了开发效率。首要，树立控制算法所需的DB块DB100，将模糊控制查询表中的内容写入DB100中保留，以备查表运用。
然后，树立完成控制算法的功用FC100，主要内容如下：
FUNCTIONFC100：VOID
VAR_INPUT
Speed_Get：REAL；//实际值
Speed_Set：REAL；//设置值
E：REAL；//误差限（%）
E_Control：REAL；//控制量
END_VAR
VAR_OUTPUT
OutPut：REAL；//输出值
END_VAR
IFIn_Get<（Speed_Set+Speed_Set*E）ANDSpeed_Get>（Speed_Set-Speed_Set*E）THEN
RETURN；
END_IF；
Time_E：=TIME_TCK（）-Time_Old；//获取时间差
E_temp：=Speed_Set-Speed_Get；//求取误差
ED：=（E-E_Old）/DINT_TO_REAL（TIME_TO_DINT（Time_E））；//求取误差变化率
Time_Old：=Time_E；//存储时间值
E_Old：=E_temp；//存储误差值
Row：=DINT_TO_INT（REAL_TO_DINT（E_temp/K_E））+5；//求取行列值，偏移为5
Colum：=DINT_TO_INT（REAL_TO_DINT（ED/K_ED））+5；
DB300.Fuz_Control_Value：=In_Control+K_U*DB100.Fuzzy_Control[Row，Colum]；//输出值
最后，在OB1或者OB35中调用FC100，根据实际系统的运行情况，对相关参数进行微调即可。
4算法的使用效果及分析
在我厂的风力送丝体系改造中选用了该算法完成了风力送丝烟丝运送速度的控制。我厂共有两个风力送丝体系，每个体系均由一台高压离心大风机作为风力供应、除尘的动力源，全部体系处于负压作业状况。风机选用变频调速，主风管上设置压力传感器，依据体系风压改变，自动调节风机转速，要求每个体系都能确保风力的稳定性和可靠性；支管上设置孔板流量计及风速调节阀，实时检查及控制烟丝运送速度。为驗证算法的有效性和可靠性，别离选用了PID算法和加权滤波模糊算法进行风力送丝的控制，并将结果进行对比和剖析。将风速设定为16m/s，恣意采集一个机组的功能数据。关于风力送丝体系来说，其最主要的功能指标即是体系流量及支管风速的动摇规模，这两个性能将直接影响到系统的稳定性、生产工艺的可靠性以及烟支质量的合格率等[1][2][3]。设定系统流量为170000m3/h，设定机组风速为16m/s，控制得到的结果分别如图2、图3所示：
图2PID算法控制效果图图3加权滤波模糊算法控制效果
综上所述，根据系统的性能指标及生产的具体要求，对所得的数据进行比较和分析，可以得到结果如表3所示：
从表3的对比成果可以得出，两种控制方法均能达到出产的目标要求，可是加权滤波模糊算法控制作用显着优于PID算法控制作用：加权滤波模糊控制对风速改变显示了较好的控制作用，稳态性得到了较大的改善，呼应时刻大大削减，盯梢性能好，过渡进程平稳，超调也显着变小，使体系可以较快的进入稳定状况。
5结论
1）这篇文章探讨了如安在PLC上实现有用的模糊控制，是对如何将高档控制算法使用于PLC中有利测验，对于此类使用具有较好的指导意义。
（2）加权滤波模糊算法既具有传统PID的控制经历的长处，也有模糊控制的自适应性的特性，可以战胜传统控制大滞后性和数学模型难以建立的缺点。
（3）在实践使用中，该算法只需要进行简单的查表和插值运算，运算量小，风力送丝的各指功能改变显现了较好的控制效果：体系稳态功能得到了较大的改进，呼应时刻减少，盯梢功能好，过渡进程平稳，体系的超调也变小了，较快进入安稳状态。可见该算法彻底适用于一般的多变量耦合的生产进程控制，具有很好的实用价值。
参考文献：
[1]戴石良，李国荣等.卷接机组风力集中供给方式的研究与应用[J].烟草科技/设备与仪器，2004（10）.（DAI Shi-liang， LI Guo-rong， et al. Study and Application of Centralized Air Supplying Systems for Cigarette Makers[J].Tobacco Science，2004（10）.）
[2]张雄.卷烟厂风力送丝系统输送风速稳定性分析与控制研究[D].南华大学，硕士论文，2006，5.（ZHANG Xiong. Air velocity stability analysis and control studies of wind·power system in cigarette factory[D]， Nanhua University，2006（5）.）
【关键词】风力送丝；模糊控制；加权滤波；结构化控制语言
卷接机组的风力送丝系统是利用一台高负压风机运行产生负压，根据卷烟机生产情况，适时、稳定的将烟丝从喂丝机输送到卷烟机的一整套设备及相关控制流程，以实现烟丝的输送、烟丝粉尘的吸除等工艺过程。每台机组的风路支管以并联的方式接入风力总管，风力送丝的参数按卷接机组本身的工艺要求来设定[1][2]。
由于可编程序控制器具有优越的实时性、高度的可靠性和面向工业控制对象等特点，因而风力送丝控制系统中，采用可编程序控制器不失为一种合理选择。
风力送丝控制系统是一种非线性、时变大、强耦合的多变量系统[1][2]。目前，风力送丝普遍采用PID控制器进行控制，PID参数整定值往往凭经验给定，不容易达到系统最好的控制效果。
将智能控制理论应用于风力送丝控制，不需求解系统复杂的数学模型，可以取得较好的控制效果，然而PLC在实现复杂控制算法时，开发工作量大。因此，用PLC实现先进或复杂的控制算法仍然是工业自动化领域的一个难点[3][4][5]。
1风力送丝控制系统技术难点及指标要求
为了确保安全运送烟丝的前提下，尽量下降烟丝造碎和水分及烟气散失，满足卷接设备的供丝需求，不缺丝、不堵丝，而且体系能安稳、节能运转，并匀速送丝，风力送丝控制体系应该充分考虑并遵循以下准则及技术要求：
1）风力送丝体系的设备装备才能满足烟丝风力柔软、平稳运送的要求。
2）选用实时控制手法，主动完成体系在不一样出产负荷条件下，送丝风力速度、压力的稳定、可靠。
3）风速设定规模需求在合理的规模以内，并选用实时控制手法，主动完成体系在不一样出产负荷条件下，送丝风力速度、压力的安稳、牢靠，吸丝口烟丝结构的稳定。
4）体系风力控制具有可调节性，确保起码机台的正常供丝，在变频节能的一起确保体系作业稳定。
5）料管风速（带烟丝）在确保烟丝正常供应的状况下﹤20m/s。
对于以上状况，这篇文章提出了一种新的模糊算法，它是在树立模糊查询表的基础上，联系加权递推平均滤波法的优势，再使用数学插值的方法来完成的。其算法简单明了、运算量小，完全可以在PLC上加以完成，使风力送丝的控制精度到达满意的效果。
2加权滤波模糊算法的设计思想
模糊控制使用从属函数和模糊合成规律思想，巧妙地综合了大家的实践经验，模拟人的思维决策过程来挑选控制规矩和策略，然后基本上摆脱了对控制目标数学模型的严重依赖性。且因为其控制规矩本质上对错线性的，所以它对进程参数变化不灵敏，鲁棒性好。这些优点使得它在一些传统控制理论不太见效的场合，能取得令人满意的控制作用[3][4][5]，因此在工業进程控制中得到了越来越广泛的使用。
2.1加权滤波模糊控制的基本原理
加权滤波模糊控制的基本原理如图1所示：
图1加权滤波模糊控制原理图
2.2模糊控制的实现
本文的模糊控制方法是经典的二维模糊控制，需要设计一个双输入单输出的模糊控制器[3][4][5]。
如图1所示，取模糊变量为：误差、误差变化率和控制量，在模糊控制规则表和查询表中分别表示为。取以及的论域为，其模糊集合都为：，隶属度函数取为高斯函数。
然后，通过离线核算取得模糊查询表，实践应用时通过查表的办法取得体系的控制输出。在运用查表法完成模糊控制时，首先要将输入的准确量转换到模糊量各自的论域当中，而后为了完成查表功用，还需要将通过尺度改换得到的值通过四舍五入变为整数量，这即是量化功用。
变量在体系中的实践改变规模称为根本论域，具有明晰性。根本论域和言语变量模糊状况的论域通常不一致[3][4][5]，因此有必要引入相应的改变因子，以完成所需的运算和控制。
本文定义4个比例因子，分别为误差变换因子，误差变化率因子，输出量变换因子。此外，为了实现查表，将论域中的变为，为查表变换因子。
有关离线计算的内容本文中省略，请参考文献[3][4][5]等相关资料，本文只给出计算后得到的模糊控制查询表，如表2所示。表2中计算所得值均为调节风速调节阀开度所需的变化值，实际控制中，需要在前一时刻的控制量基础上，加上该值。
表2风力送丝风速模糊控制查询表
2.3加权递推平均滤波法
由于算术均匀滤波和去极值均匀滤波均存在滑润性和灵敏性的对立，由于，采样次数太少，滑润作用差；采样次数太多，灵敏度降低，对参数的改变趋势不灵敏。为和谐两者的联系，选用加权递推均匀滤波法。即对接连N次采样值分别乘上不一样的加权系数以后再求累加和。加权系数通常先小后大，以杰出后边若干采样的作用，来加强体系对参数改变趋势的辨识。各个加权系数均应是小于1的小数，且应满足总和等于1的约束条件。这样，加权运算以后的累加和即为有效采样值。
加权递推均匀滤波法适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的体系，比方风力送丝体系。可是关于纯滞后时间常数较小、采样周期较长、改变缓慢的信号的体系滤波效果不好。 2.4线性插值法
当模糊控制器将实际的接连模仿输入量模糊化时，会造成很多的信息丢失；其次，这类控制器在明晰化时，由于前后两个模糊量之间是离散的，输出的控制量必然会发生一个跃变，使得控制器的模仿量输出也发生跃变。这种不断的跳变对控制目标可能会发生不良后果。为进一步改进体系功能，引进线性插值法，使模糊化和明晰化的值都能够接连地按线性改变，然后能够有效地改进体系的控制功能。
线性插值的公式如式所示：
其中，假设是相邻两自变量的模糊值；是与之对应的因变量模糊值，则可将看做是的隶属度，如式所示：
于是，式可变为
对于如表2所示的控制量查询表，设两输入变量的量化值，而，则控制量可根据式导出的如下插值算法计算出来：
式中：
3算法的实现
在实践控制系统中，选用西门子S7-300系列的CPU317-2DP/PNPLC作为控制系统的中心，因为在PLC上完成杂乱控制算法时，假如运用梯形图或句子表言语开发工作量将会非常大，因而，本文选用了高级言语SCL（结构化控制言语）完成该算法，增强了算法的可读性和可移植性等，提高了开发效率。首要，树立控制算法所需的DB块DB100，将模糊控制查询表中的内容写入DB100中保留，以备查表运用。
然后，树立完成控制算法的功用FC100，主要内容如下：
FUNCTIONFC100：VOID
VAR_INPUT
Speed_Get：REAL；//实际值
Speed_Set：REAL；//设置值
E：REAL；//误差限（%）
E_Control：REAL；//控制量
END_VAR
VAR_OUTPUT
OutPut：REAL；//输出值
END_VAR
IFIn_Get<（Speed_Set+Speed_Set*E）ANDSpeed_Get>（Speed_Set-Speed_Set*E）THEN
RETURN；
END_IF；
Time_E：=TIME_TCK（）-Time_Old；//获取时间差
E_temp：=Speed_Set-Speed_Get；//求取误差
ED：=（E-E_Old）/DINT_TO_REAL（TIME_TO_DINT（Time_E））；//求取误差变化率
Time_Old：=Time_E；//存储时间值
E_Old：=E_temp；//存储误差值
Row：=DINT_TO_INT（REAL_TO_DINT（E_temp/K_E））+5；//求取行列值，偏移为5
Colum：=DINT_TO_INT（REAL_TO_DINT（ED/K_ED））+5；
DB300.Fuz_Control_Value：=In_Control+K_U*DB100.Fuzzy_Control[Row，Colum]；//输出值
最后，在OB1或者OB35中调用FC100，根据实际系统的运行情况，对相关参数进行微调即可。
4算法的使用效果及分析
在我厂的风力送丝体系改造中选用了该算法完成了风力送丝烟丝运送速度的控制。我厂共有两个风力送丝体系，每个体系均由一台高压离心大风机作为风力供应、除尘的动力源，全部体系处于负压作业状况。风机选用变频调速，主风管上设置压力传感器，依据体系风压改变，自动调节风机转速，要求每个体系都能确保风力的稳定性和可靠性；支管上设置孔板流量计及风速调节阀，实时检查及控制烟丝运送速度。为驗证算法的有效性和可靠性，别离选用了PID算法和加权滤波模糊算法进行风力送丝的控制，并将结果进行对比和剖析。将风速设定为16m/s，恣意采集一个机组的功能数据。关于风力送丝体系来说，其最主要的功能指标即是体系流量及支管风速的动摇规模，这两个性能将直接影响到系统的稳定性、生产工艺的可靠性以及烟支质量的合格率等[1][2][3]。设定系统流量为170000m3/h，设定机组风速为16m/s，控制得到的结果分别如图2、图3所示：
图2PID算法控制效果图图3加权滤波模糊算法控制效果
综上所述，根据系统的性能指标及生产的具体要求，对所得的数据进行比较和分析，可以得到结果如表3所示：
从表3的对比成果可以得出，两种控制方法均能达到出产的目标要求，可是加权滤波模糊算法控制作用显着优于PID算法控制作用：加权滤波模糊控制对风速改变显示了较好的控制作用，稳态性得到了较大的改善，呼应时刻大大削减，盯梢性能好，过渡进程平稳，超调也显着变小，使体系可以较快的进入稳定状况。
5结论
1）这篇文章探讨了如安在PLC上实现有用的模糊控制，是对如何将高档控制算法使用于PLC中有利测验，对于此类使用具有较好的指导意义。
（2）加权滤波模糊算法既具有传统PID的控制经历的长处，也有模糊控制的自适应性的特性，可以战胜传统控制大滞后性和数学模型难以建立的缺点。
（3）在实践使用中，该算法只需要进行简单的查表和插值运算，运算量小，风力送丝的各指功能改变显现了较好的控制效果：体系稳态功能得到了较大的改进，呼应时刻减少，盯梢功能好，过渡进程平稳，体系的超调也变小了，较快进入安稳状态。可见该算法彻底适用于一般的多变量耦合的生产进程控制，具有很好的实用价值。
参考文献：
[1]戴石良，李国荣等.卷接机组风力集中供给方式的研究与应用[J].烟草科技/设备与仪器，2004（10）.（DAI Shi-liang， LI Guo-rong， et al. Study and Application of Centralized Air Supplying Systems for Cigarette Makers[J].Tobacco Science，2004（10）.）
[2]张雄.卷烟厂风力送丝系统输送风速稳定性分析与控制研究[D].南华大学，硕士论文，2006，5.（ZHANG Xiong. Air velocity stability analysis and control studies of wind·power system in cigarette factory[D]， Nanhua University，2006（5）.）