產(chǎn)品分類(lèi)
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實(shí)驗室儀器
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- 保存實(shí)驗樣品用設備
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暫無(wú)數據,詳情請致電:18819137158 謝謝!
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干化試驗機度數自扼制摹擬新型運算研討
[2012/12/11]
真空冷凍干燥機與其它干燥方法一樣,要維持升華干燥的不斷進(jìn)行,必須滿(mǎn)足兩個(gè)基本條件,即熱量的不斷供給和生成蒸汽的不斷排除。在開(kāi)始階段,如果物料溫度相對較高,升華所需要的潛熱可取自物料本身的顯熱。
基于參數自適應模糊PID控制的真空冷凍干燥過(guò)程控制根據參數自適應模糊PID控制器的原理,用于PID參數調整的模糊控制器采用二輸入三輸出的形式,如4所示。該控制器是以e和ec作為輸入,以△Kp、△Ki、△Kd作為輸出。將系統誤差e和誤差變化率ec變化范圍定義為模糊集上的論域,其論域均為{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},其模糊子集為{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB},同樣設定輸出量KP,KI,KD的論域為{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,},其模糊子集為{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB}。其隸屬度函數均為三角形如5所示。
隸屬函數在本控制系統中,要求系統對各種擾動(dòng),反應要快,對其參數的調節也要盡可能的快,因此根據參數Kp、Ki、Kd對系統輸出特性的影響情況以及工程人員的實(shí)際操作經(jīng)驗,針對不同的e和ec總結出了Kp、Ki、Kd整定的模糊控制規則表:表1△Kp的模糊規則表:表2的模糊規則表:表3的模糊規則表:根據模糊規則,應用模糊合成推理可得到PID參數的修正量,代入如下自調整算式計算出新的PID參數:其中:為采用常規整定方法得到的Kp、Ki、Kd的預整定值。
系統的近似模型在2所示凍干試驗機干燥箱內,設在dt時(shí)間內倉內溫度升高dT0(t),由能量守恒定律可得熱平衡方程如下:其中:是物料溫度升高所吸收的熱量;是在dt時(shí)間內通過(guò)倉壁向環(huán)境散出的熱量;是dt時(shí)間內物料中的冰升華所需的熱量;是dt時(shí)間內抽真空物質(zhì)減少所帶走的熱量;P(t)dt是dt時(shí)間內加熱器輸入的熱量。
整理得到(1)由(1)式看出,真空冷凍干燥系統是一個(gè)一階慣性系統,由于等參數難以確定,所以很難給出精確的數學(xué)模型。通過(guò)試驗可用如下模型近似:4仿真分析在實(shí)際凍干試驗機系統的溫度控制過(guò)程中,分為升華干燥和解析干燥2個(gè)階段,升華干燥階段根據物料的不同,溫度期望值控制在-30~-10℃左右;解析干燥階段溫度期望值控制在40℃左右。6是通過(guò)對系統近似模型進(jìn)行MATLAB仿真的結果,溫度期望值控制在40℃,因此誤差在系統起始時(shí)有最大值40℃,制定其溫度控制范圍為±0.5℃,根據現場(chǎng)的實(shí)時(shí)監測,確定在一個(gè)采樣周期內的誤差變化范圍為±0.3℃,變換因子可定為ke=12,kec=20。在PID控制中,Kp=0.02,Ki=0.005,Kd=0.2。
仿真結果從仿真曲線(xiàn)和性能指標可以看出,與常規PID控制相比,參數自適應模糊PID控制方式獲得的響應曲線(xiàn)具有較好的跟隨性,反應時(shí)間加快,調節時(shí)間得到了明顯改善,因此在系統具有延遲及模型結構和參數不確定的情況下,參數自適應模糊PID控制具有更佳的控制效果。
結論本文將模糊控制理論應用于凍干試驗機的溫度控制系統中,設計出了參數自適應模糊PID控制器,對具有非線(xiàn)性、大滯后等特征的溫度系統具有很好的控制作用,彌補了傳統的PID控制的不足。
基于參數自適應模糊PID控制的真空冷凍干燥過(guò)程控制根據參數自適應模糊PID控制器的原理,用于PID參數調整的模糊控制器采用二輸入三輸出的形式,如4所示。該控制器是以e和ec作為輸入,以△Kp、△Ki、△Kd作為輸出。將系統誤差e和誤差變化率ec變化范圍定義為模糊集上的論域,其論域均為{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},其模糊子集為{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB},同樣設定輸出量KP,KI,KD的論域為{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,},其模糊子集為{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB}。其隸屬度函數均為三角形如5所示。
隸屬函數在本控制系統中,要求系統對各種擾動(dòng),反應要快,對其參數的調節也要盡可能的快,因此根據參數Kp、Ki、Kd對系統輸出特性的影響情況以及工程人員的實(shí)際操作經(jīng)驗,針對不同的e和ec總結出了Kp、Ki、Kd整定的模糊控制規則表:表1△Kp的模糊規則表:表2的模糊規則表:表3的模糊規則表:根據模糊規則,應用模糊合成推理可得到PID參數的修正量,代入如下自調整算式計算出新的PID參數:其中:為采用常規整定方法得到的Kp、Ki、Kd的預整定值。
系統的近似模型在2所示凍干試驗機干燥箱內,設在dt時(shí)間內倉內溫度升高dT0(t),由能量守恒定律可得熱平衡方程如下:其中:是物料溫度升高所吸收的熱量;是在dt時(shí)間內通過(guò)倉壁向環(huán)境散出的熱量;是dt時(shí)間內物料中的冰升華所需的熱量;是dt時(shí)間內抽真空物質(zhì)減少所帶走的熱量;P(t)dt是dt時(shí)間內加熱器輸入的熱量。
整理得到(1)由(1)式看出,真空冷凍干燥系統是一個(gè)一階慣性系統,由于等參數難以確定,所以很難給出精確的數學(xué)模型。通過(guò)試驗可用如下模型近似:4仿真分析在實(shí)際凍干試驗機系統的溫度控制過(guò)程中,分為升華干燥和解析干燥2個(gè)階段,升華干燥階段根據物料的不同,溫度期望值控制在-30~-10℃左右;解析干燥階段溫度期望值控制在40℃左右。6是通過(guò)對系統近似模型進(jìn)行MATLAB仿真的結果,溫度期望值控制在40℃,因此誤差在系統起始時(shí)有最大值40℃,制定其溫度控制范圍為±0.5℃,根據現場(chǎng)的實(shí)時(shí)監測,確定在一個(gè)采樣周期內的誤差變化范圍為±0.3℃,變換因子可定為ke=12,kec=20。在PID控制中,Kp=0.02,Ki=0.005,Kd=0.2。
仿真結果從仿真曲線(xiàn)和性能指標可以看出,與常規PID控制相比,參數自適應模糊PID控制方式獲得的響應曲線(xiàn)具有較好的跟隨性,反應時(shí)間加快,調節時(shí)間得到了明顯改善,因此在系統具有延遲及模型結構和參數不確定的情況下,參數自適應模糊PID控制具有更佳的控制效果。
結論本文將模糊控制理論應用于凍干試驗機的溫度控制系統中,設計出了參數自適應模糊PID控制器,對具有非線(xiàn)性、大滯后等特征的溫度系統具有很好的控制作用,彌補了傳統的PID控制的不足。