智能混凝土搅拌站系统的研究与应用

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摘要: 混凝土搅拌站是混凝土生产的主要场所，其中称重配料是混凝土生产的关键环节。称重配料系统的精确度直接影响着混凝土的质量。对于整个称重配料系统，控制策略的选取决定了搅拌站的生产效率和配料精度，根据以上问题，本设计以PLC为控制核心，模糊自适应PID算法为依托，实现配料称重系统的设计。

关键字：PLC，模糊PID算法，称重配料系统，混凝土搅拌站

中图分类号：TP273 文献标识码： A 文章编号：

Based on PLC fuzzy PID Concrete batching plants design and implementation

Zhang Huihui, Zhang Min，Ma Jiaming

(Qingdao Technological University, Shandong Qingdao, 266033)

ABSTRACT: Concrete batching plants is the major place of concrete production. What’s more, weighting and burdening is the key part in the process of concrete production. The accuracy of the weighing batching system affects the quality of concrete directly. For the entire weighing batching system, the selection of control strategy determines the production efficiency and the accuracy of batching plant. Based on the above issues, this design with PLC as the control core, realize the design of weighing batching system based on fuzzy adaptive PID algorithm.

KEY WORDS: PLC; Fuzzy PID algorithm; Concrete batching plants; Weighting and Burdening System

0引言

近年来，随着经济的高速发展，一系列基础性工程的开工建设以及城市化进程的加快，人们对各种产品也不断提出了新的要求。本设计采用模糊PID控制，达到智能控制效果。本文的重点在于用PLC实现模糊PID控制。

1混凝土配料生产过程原理介绍

本论文以旧建筑物拆迁的废弃建筑垃圾为原料，配合相关辅助原料，混合充分后切块、加压生产建筑再生砖为例，来阐述动态配料系统所要求的快速性及精确性。

2混凝土搅拌站控制算法分析

2.1 模糊PID控制技术

由于自动配料控制系统是一个时变的、非线性的控制系统，在非时变模型下有较好调节能力的传统PID算法难以达到理想的控制效果。此外常规的模糊控制器控制精度比较低并且有无法消除的盲区。因此，采用基于PLC的模糊控制系统进行控制，不但可以使控制系统的控制更加可靠，而且得到了很好的控制效果。

由图2可以看到，模糊自适应PID控制器以误差e和误差变化ec模糊控制器输入变量，以PID参数变化∆Kp、∆Ki、∆Kd作为模糊控制器的输出变量，将模糊控制和PID控制结合起来形成模糊自适应PID实现相应参数的在线调整。

图2模糊自适应控制器

图 3 模糊自适应仿真框图

图4 模糊控制器封装图

图5 模糊PID相应仿真曲线

在图3、图4、图5仿真调试的过程中，传统PID控制算法存在过渡过程时间与超调量之间的矛盾，若要超调量小则过渡时间增长，如果要求过渡过程快则必然出现较大的超调二者难以两全。而模糊自适应PID控制算法过渡过程的快慢几乎与超调无关，因而可以方便灵活的改变参数，以最快速度无超调(或很小的超调)进入稳态。从常规PID和模糊自适应PID控制的阶跃响应对比曲线中可以看出，系统在阶跃信号的激励下模糊自适应PID控制系统超调量要小的多，响应速度快，稳态误差小，具有更好的动态和稳态性能。仿真说明采用模糊自适应PID方法控制配料系统是合理有效的具有较高的可行性。

模糊PID控制的 PLC实现

程序设计流程图

在设计中，我们使用了OMRON公司的 CP1H-XA40DR-A型号的PLC。利用A/D模块将输入量采集到 PLC 中，利用D/A 模块实现执行元件的输出，模糊控制算发流程图如图6所示。

图 6 模糊控制算法流程图

首先把量化因子置入PLC的保持继电器中，其次将采样进来的输入量送入PLC的DM区，做限幅量化后再根据其对应的输入模糊论域中的相应元素，查模糊控制查询表，求出模糊输出量，诚意输出量化因子之后便得实际输出量，经D/A输出进行控制。[4]

模糊控制查询表查询程序设计

在图6中，最重要的一步就是模糊控制表查询，须经过模糊推理与逆模糊化运算得到一个13× 13的二维矩阵。在表1的一个模糊控制查询表的实例中，矩阵元素Ui（论域范围为-7～7）是输出控制量U的量化值，其由e、ec的输入量论域元素确定。

表1

将查询表元素逐行一次存储在PLC的保持继电器D2000～D2168中。

查询程序设计利用变址寄存器V，采用“基址+偏移地址”的寻址方法控制。假如e、ec的论域元素分别为M、N，则输出控制量u的位置为：表的首地址+13(M+6)+(N+6)。对应的梯形图如图7。[5]

图 7 查表程序梯形图

4. 结束语

本文通过简要介绍混凝土配料系统生产过程的原理，以及在该系统下经过编程,将模糊PID的程序设计方法在PLC上得到实现，满足控制系统时变、非线性的条件下，充分利用了PLC 控制系统可靠性高、 抗干扰能力强的特点,又通过PID提高了控制系统的智能化程度, 具有成本低、 控制效果好的优点, 其应用前景广阔。

参考文献：

[1] 孙江, 齐向东. 基于PLC模糊控制调速系统的研究[J].华电技术，2009(31):22-25.

[2] 郭宗仁等编著.可编程序控制器及其通信网络技术.人民邮电出版社，1999.

[3] 闻新, 周露, 李翔等. MATLAB神经网络仿真及应用[M]. 北京：科学出版社, 2003: 147-160.

[4] 王志凯,郭宗仁,李琰．用PLC实现模糊控制的两种程序设计方法[J].工业控制计算机，2002年第15 卷第2期.

[5] 龙迎春．基于 PLC的模糊控制器的设计[J]. 微计算机信息，2006年第22 卷第4-1期.

[6] L.Wang,W.Du, H.Wang,H.Wu. Fuzzy self-tuning PID Control of the Operation Temperatures in a Two-staged Membrane Separation Process[J]. Journal of Natural Gas Chemistry, 2008, (17):409-414.

作者简介：

张慧慧，女，1989年9月26日出生，籍贯山东省，研究生在读，青岛理工大学控制理论与控制工程专业。