氢粉碎工艺毕业论文.doc

目 录1氢粉碎工艺综述11.1引言11.2氢粉碎工艺的现状11.2.1国内氢粉碎设备现状11.2.2国外氢粉碎设备现状11.3氢粉碎工艺过程32课题提出的必要性52.1课题的目的52.2课题提出的必要性53课题研究技术路线53.1本课题研究的主要内容53.2模糊控制方式的确定63.2.1几种控制方案的比较63.2.2智能控制73.3模糊控制技术93.3.1模糊控制器的工作原理103.3.2模糊控制的几种算法比较133.4 模糊PID的基本原理143.4.1模糊PID参数调整原理143.4.2模糊PID参数调整规则153.5硬件部分设计思路163.6软件部分设计思路174课题中创新点195进度安排196参考文献191氢粉碎工艺综述1.1引言钕铁硼（NdFeB）是计算机、信息通讯、航天航空、办公自动化、家电等现代科学技术领域重要的功能材料，钕铁硼材料是已经产业化生产的磁性能最高、应用最广、发展最快的新一代永磁材料。氢粉碎工艺是一种有别于机械破碎的一种破碎物质的物理化学方法。钕铁硼氢粉碎工艺（Hydrogen Decrepitation Process）利用NdTeB相（主相）和富钕相吸收氢速度不同，不同相的膨胀系数不同，在Nd2TeB14相和富钕相交界处产生应力并形成微裂纹，导致合金破裂和粉化，粉化后的钕铁硼材料在接下来的的气流磨工序中更容易生成主晶粒完整的单晶粉末，有利于磁场取向成型磁体的高取向度。因此氢粉碎工艺是制备高性能磁体的必备手段。1.2氢粉碎工艺的现状1.2.1国内氢粉碎设备现状1992年我国开发出国产80kg级的钕铁硼氢粉碎设备。2001年陈虞才主导研发了GS1型的氢粉碎装置。国内有2家企业（烟台首钢磁性材料股份有限公司，北京磁源公司）按照岛津的模式克隆了2台氢粉碎处理炉。包头稀土研究院也研发了钕铁硼氢粉碎设备。1.2.2国外氢粉碎设备现状1日本岛津 MECTEM INC.该公司生产的真空氢粉碎处理炉是单炉周期式工作的，由于其具有良好的安全性和保养性，占据日本国内市场的90以上的份额，中国引进该设备34台。该设备在安全方面考虑的比较周到，真空机组使用罗茨泵二级机组，在真空脱氢地过程中罗茨泵对氢气的抽速比较低。缺点在于实际运行中工作周期比较长，氩气、氢气消耗的比较多。再加上炉内保温材料使用的是多孔的石墨保温材料，相当一部分氢气吸附在里面，所以脱氢时间很长。由于担心炉内水冷换热器长期使用过程中，腐蚀造成泄漏，故没有在氢气气氛下使用换热器，冷却时采用高压氩气在炉内通过循环风扇与炉壁换热的方式进行，这样一来冷却周期明显增长。处理500kg合金，脱氢工作真空度6Pa的工作周期为36个小时左右，平均日产330kg。为了保证安全，在吸氢炉内时没有任何驱动部件运动。氢粉碎炉结构如图11所示：图11氢粉碎炉结构示意图2德国NKE粉体技术有限公司该公司是一个咨询公司，该公司只提技术方案，其他是外委加工。设备采用内热周期式工作，与日本岛津不同点在于：为了提高吸氢效率，内桶可以旋转，但是由于在氢气气氛中传动，内部高温陶瓷轴承的寿命问题限制了产品的推广使用。3日本ULVAC日本ULVAC生产的是三室连续式真空氢粉碎处理炉，国内只引进2台。第一个室进行吸氢过程，然后传递到第二个室进行脱氢，最后在第三个室进行冷却。从钕铁硼吸氢脱氢冷却的过程中我们知道：三个工艺过程中工作时间是不同的，由于是串连式工作，所以三个工作室工作时间不能按照同一节拍工作而产生了木桶效应，节拍按照工作时间最长效率最低的那个工序进行，如果某个环节设备出现故障，全线都要停产排除故障。从国内、国外的钕铁硼（NdFeB）氢粉碎工艺的现状来看，工艺已经很成熟。国内、外稀土专业相关研究者比较系统的研究了在氢粉碎工艺过程中的规律以及温度、压力、表面状态、粒度对工艺的影响。研究发现：表面新鲜铸块和表面氧化的钕铁硼（NdFeB）铸块，氢粉碎过程都明显存在孕育期，但新鲜料块的孕育期较表面氧化铸块的孕育期短。 吸氢开始后，铸块的吸氢可分为3个阶段：第一阶段是富Nd 相吸氢为主的阶段，吸氢速度较慢；第二阶段是主相（）吸氢为主的阶段，吸氢速度很快；第 3阶段是铸块芯部和主芯相晶粒芯部吸氢，由于氢气扩散减慢，故该阶段吸氢速度最慢。 在一定的温度范围内，温度越高，吸氢越快，越彻底，吸氢时间越短。 随着压力的增大，孕育时间越短，吸氢速度越快，吸氢量越大，吸氢完成所需时间越少。颗粒粒度越小，吸氢速度越快，吸氢越彻底，吸氢完成所需时间越短。 综上所述，温度和压力是钕铁硼（NdFeB）工艺过程中最关键的两个参数。但是在氢粉碎工艺中有关利用自动控制手段优化其工艺性能的相关文章尚未看到。因此研究一种适合该生产设备的自动控制装置有自动化专业研究的理论意义，对于高性能钕铁硼磁体的产业化发展也具有十分重要的意义。1.3氢粉碎工艺过程钕铁硼的氢粉碎（块到粉末）是一个可逆的化学反应过程，见下图：图21钕铁硼氢粉碎化学反应式由化学反应式我们可以知道：钕铁硼合金在吸氢过程中是一个放热反应，氢粉碎处理500kg合金吸氢反应时环境温度不超过160，吸氢过程中研究人员发现，吸氢压力越大吸氢速度也越快吸，氢过程大约需要24个小时左右。在此过程中不需加热，控制的主要参数就是反应炉吸氢的压力。钕铁硼合金的脱氢过程正好相反，在一定温度下氢才能从化合物中逸出。随着温度的升高，首先是氢从Nd2TeB14主相中逸出，在较高的温度下则从合金的富钕相中放出氢气。脱氢过程需要在真空高温（600左右，根据不同合金确定）的状态下进行，脱氢过程大约需要20个小时左右。在脱氢的过程中，控制的主要参数就是炉体内部的温度。 以下是日本岛津MECTEM INC.真空氢粉碎处理炉（500kg/炉）钕铁硼氢粉碎炉处理的典型工艺曲线如图22所示： 图22氢粉碎炉压力、温度曲线入炉装料后，在这个典型的钕铁硼氢粉碎处理工艺过程中，按照以下五个工序过程进行：(1)压力检查：先进行正压然后进行真空检查，确认正压及真空状态下不漏气进行下一步。(2)吸氢：从真空状态开始对炉体内充氢气到正压，保压一段时间，材料吸氢。这个工艺过程吸氢压力不超过0.2MPa，时间大约需要24个小时，吸氢过程中材料自身发热，炉内温度150左右，消耗氢气40Nm3以上（其中钕铁硼合金吸入30 Nm3，氢气炉体内存有10Nm3以上）。 (3)置换：吸氢结束后用氩气对系统进行彻底的置换，一般来说根据系统的容积用3倍以上体积的氩气进行置换，大约需要40min的时间，氩气消耗20m3以上。(4)脱 氢：置换结束后抽真空，然后开始在真空状态下进行加热脱氢，加热温度在600左右，这个过程比较长，大约需要20个小时左右。(5)冷却：脱氢结束后先通入氩气，然后通入氮气进行冷却,大约需要10个小时以上，冷却后出料。2课题提出的必要性2.1课题的目的本课题的目的就是在氢粉碎过程中，通过优化控制各种工艺参数，让钕铁硼铸块在吸氢阶段吸氢充分、快捷，尽量缩短孕育期；在脱氢阶段脱氢迅速、彻底（实际上不可能完全脱净）。显然，氢粉碎过程中钕铁硼铸块或铸片的吸氢量和脱氢量是压力和温度的函数。合理的控制氢粉碎过程中压力、温度等参数，将优化氢粉碎工艺，降低生产成本、提高产品质量、提升生产效率。而且，氢粉碎工艺与钕铁硼磁体微观结构、易磁化轴取向度及磁性能直接相关，所以，氢粉碎工艺的优化控制对提高钕铁硼磁体的永磁性能（剩磁、内禀矫顽力、最大磁能积）至关重要。虽然氢粉碎处理工艺（HD）问世至今，已被世界上许多钕铁硼生产厂家使用，但依据控制理论优化控制氢粉碎工艺过程还处在探索阶段，其瓶颈在于氢粉碎工艺中存在许多不能被检测到的复杂因素，以及氢粉碎不同材质在工艺各阶段的差异，无法用数学模型准确描述其运动规律。如何结合计算机技术和自适应技术，控制氢粉碎过程中的众多独立变量和相关变量，让钕铁硼铸块或铸片吸氢和脱氢更加充分、使氢粉碎工艺处理后的钕铁硼产品性能更佳，是本课题研究的目的。2.2课题提出的必要性氢粉碎工艺的计算机优化控制目前尚未见文献报道，所以本课题在自主的研究开发优化控制模型方面具有十分重要的意义。本项目的完成将在氢粉碎工艺的计算机优化控制方面有重大的技术突破，它可提升产品性能，增加产品附加值，为钕铁硼烧结磁体生产行业带来更佳的经济效益，同时也可扩大稀土贮氢材料的应用范围。3课题研究技术路线3.1本课题研究的主要内容吸氢压力控制模型和脱氢温度控制模型拟在常规PID控制的基础上，增加压力、温度预报和增益自适应功能，即依据所检测到的压力、温度、原料属性以及工艺阶段等参数，计算此刻的氢爆状态（类似于软传感器），同时预报下一时刻的合适压力或温度。根据预报确定下一时刻的PID控制参数值，以实现工艺参数实时动态控制、提高吸氢、脱氢速率。考虑到实际中存在许多不能被检测到的复杂因素以及氢粉碎不同阶段的不同炉况特点，吸氢、脱氢控制模型拟采用模糊PID技术，以求取得控制的最佳效果。3.2模糊控制方式的确定3.2.1几种控制方案的比较温度、压力微机控制系统常用的控制方案有以下三类,经典控制方案、基于现代控制理论的设计方案和智能控制方案。 第一类:经典控制方案 经典控制方案可分为数字控制器的间接设计方案和数字控制器的直接设计方案。数字控制器的间接设计方案是一种根据模拟设计方案转换而来的设计方案。传统模拟系统中的控制器设计己有一套成熟的方法，其中以PID控制器为代表。PID控制器具有原理简单、易于实现、适用范围广等优点。将模拟控制器转换成数字控制器是用离散时间近似方法将一连续时间系统的控制规律离散为数字控制器的控制规律，其中为确保数字控制器与模拟控制器的近似，要适当选择采样周期。数字控制器的参数整定方法有扩充临界比例度法和扩充响应曲线法等。数字控制器的直接设计方案是根据对象的离散数学模型直接设计数字控制器的方法。其目标是要设计一个数字控制器使闭环系统达到所要求的性能，实现的方法基本上可以看成是极点配置问题。其主要的设计方法有最小拍控制算法、根轨迹法、模型跟踪法、达林算法和Smith预估器算法等。数字控制器的直接设计方案清晰明了，采样周期的选择范围扩大，在一定条件上，能获得较好的控制品质，有些算法，如Smith预估器算法对纯滞后比较有效。 第二类:基于现代控制理论的设计方案现代控制理论以线性代数和微分方程为主要的数学工具，以状态空间法为基础来分析和设计控制系统。状态空间法本质上是一种时域的方法，它不仅描述了系统的外部特性，而且描述和提示了系统的内部状态和性能。基于现代控制理论的设计方案是建立在对系统内部模型的描述之上的。它是通过数学方法对控制系统进行分析综合。控制规律的确定是通过极小化预先确定的性能指标函数或使控制系统满足希望的响应而推导出来的。此类设计方案主要有:系统辨识、最优控制、自校正控制等。这类设计方案适用范围广，适合于多输入多输出系统、某些非线性时变系统和一些具有随机扰动的系统。该方法理论严谨，控制系统的稳定性问题可以严格证明，性能指标能定量分析，得到的控制品质较好。但这类方法需要知道精确的被控对象的数学模型形式。对于许多结构复杂，随机干扰因素多而不易获取对象模型形式的系统，这类方法的使用受到了限制。 第三类:智能控制方案常规的PID控制方法主要是针对集中参数的线性动态系统，要求对象必须可以量化，且各种量化参数之间的关系能够用微分方程或差分方程来描述。因此，常规的控制方法在面对现代工业系统时就显得力不从心，智能控制正是在这样的背景下提出来的。PID控制适应性好，能满足相当多的工业控制对象，是目前在过程控制中应用得最为主要的一种控制方法。然而，它基于反馈原理，对于滞后大的过程，如温度控制，则稳定时间过长。另一方面，PTD控制算法要预先建立控制对象的数学模型。但是，生产过程中工况的改变、负荷的波动以及多扰动，非线性等因素引入的各种不确定扰动往往是随机的，它们对系统动态特性的影响很难归并到模型中，精确建模具有特殊困难。使得基于固定参数的PID控制的精度大大降低，原因是PID的三个参数随着各种因素的变化，已不再适合该控制对象。3.2.2智能控制在各种智能控制方法中，模糊控制、神经网络控制与遗传算法系统被视为三种典型的智能控制方法。模糊控制、神经网络控制、这两者之间的融合以及这两者与其它控制方法的交叉综合己经成为近年来智能控制研究的重点。现代工业系统具有如下一些特征:(I)复杂性:系统的结构和参数具有高维性、时变性、非线性等特征;(2)不确定性:系统及其外部环境具有许多未知的不确定因素;(3)高标准的性能要求:由于系统复杂，导致了控制目标的多样性和各种目标之间的矛盾，在设计控制器的时需要综合考虑各种因素。智能控制方案是一类无需人的干预就能够针对控制对象的状态自动地调节控制规律以实现控制目标的控制策略。它避开了建立精确的数学模型和用常规控制理论进行定量计算与分析的困难性。它实质上是一种无模型控制方案，即在不需要知道对象精确模型的情况下，通过自身的调节作用，使实际响应曲线逼近理想响应曲线。智能控制系统有以下一些特点: (1)智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程。它适用于含有复杂性、不完全性、模糊性、不确定性和不存在己知算法的生产过程。 (2)智能控制具有信息处理和决策机构，它实际上是对人神经结构或专家决策机构的一种模仿。(3)智能控制器具有非线性。这是因为人的思维具有非线性，作为模仿人的思维进行决策的智能控制也具有非线性的特点。 (4)智能控制器具有变结构的特点。 (5)智能控制器具有总体自寻优的特点。常用的温度、压力控制根据应用场合和要求的性能指标有所不同。除了传统的 PID控制方法，近几年来快速发展的是将模糊控制、神经网络、遗传算法等智能控制方法应用于温控压力控制系统，包括智能控制与PID控制相结合及这些智能控制之间的结合。具体有如下一些方法：(1)模糊控制:模糊控制是基于模糊逻辑的描述一个过程的控制算法，它不需要被控对象的精确模型，仅依赖于操作人员的经验和直觉判断，容易应用。模糊温控的实现过程为:将控制对象的偏差和偏差率以及输出量划分为不同的模糊值，建立规则，将这些模糊规则写成模糊条件语句，形成模糊模型。根据模糊查询表，形成模糊控制算法。对输入量的精确值模糊化，经数学处理输入计算机，计算机由模糊规则推理做出模糊决策，求出相应的控制量，变成精确值去驱动执行机构，调整输入，达到调节温度，使其稳定的目的。(2)神经网络与PID的结合:神经网络是一种采用数理模型的方法模拟生物神经细胞结构及对信息的记忆和处理而构成的信息处理方法。人工神经网络以其高度的非线性映射、自组织、自学习和联想记忆等功能，可对复杂的非线性系统建模。该方法响应速度快，抗千扰能力强、算法简单，且易于用硬件和软件实现。在温度控制系统中，将温度的影响因素作为网络的输入，将其输出作为PID控制器的参数，以实验数据作为样本，在微机上反复迭代，自我完善与修正，直至系统收敛，得到网络权值，达到自整定PID控制器参数的目的，也就是神经网络整定PID参数的方法。(3)遗传算法与PID的结合:遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的全局优化搜索算法。它将生物进化过程中适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合，通过正确的编码机制和适应度函数的选择来操作称为染色体的二进制串0或1。引入了交叉和变异等方法在所求解的问题空间上进行全局的并行随机的搜索优化，朝全局最优化方向收敛。基于遗传算法温控系统的设计是将检测元件得到的温度信号送入单片机，单片机计算出偏差，用遗传算法来优化PID的三个参数，然后将控制量输出，也就是遗传算法整定PID参数的方法。(4)模糊控制与PID的结合:具体结合形式有多种，主要是Fuzzy-PID复合控制和模糊整定PID参数的方法。Fuzzy-PI复合控制:当偏差较大时采用模糊控制，响应速度快，动态性能好;偏差较小时采用PID控制，使具有好的静态性能。是一种模糊控制和PID控制的分阶段切换控制方法。模糊整定PID参数的方法:根据偏差和偏差变化率，由模糊推理来调整PID参数，也就是一种以模糊规则调节PID参数的自适应控制方法。(5)模糊控制与神经网络的结合:模糊控制所基于的专家经验不易获得，一成不变的控制规则也很难适应不同被控对象的要求。所以应使模糊控制向着自适应的方向发展。基于这样的要求，可以利用神经网络的学习能力来修正偏差和偏差变化率的比例系数，达到优化模糊控制器的作用，从而进一步改进实时控制的效果，有强的鲁棒性和适应能力。基于以上所述日前国内外的温度、压力控制方法的各自特点，以及温度这一物理参数变化缓慢，大惯性和大滞后的特点，本课题考虑采用模糊控制与PID控制相结合的模糊PID控制算法。3.3模糊控制技术模糊控制是上个世纪 70年代初建立在模糊数学基础上的一门较新的控制技术。自从1965年美国加利福尼亚大学控制论专家Zadeh提出模糊数学以来，吸引了众多的学者对其进行研究，其理论和方法日益完善。1974年英国学者Mamdani将模糊集合理论用于蒸汽机的自动控制后，模糊控制在工业过程、交通管制、家用电器、机器人、航天航空等诸多自然科学和社会科学的各个领域都得到了广泛的应用，被认为是简单，有价值并且实用的新型控制技术之一。模糊控制实际上是一种基于知识的无模控制方法，模糊动态系统建模和分析的基本思想是用具有算法结构的语言模型对不确定、大惯性、参数飘逸大，并且高度复杂的动态系统进行足够准确的定性描述。它又是来源于工业过程控制中的一类高级控制算法，它基于模糊集合理论，模仿人的控制经验，运用模糊推理方法，根据输出直接映射出被控对象的控制量，它不依赖于对象的数学模型而实现了人类某些智能，使它显示出了较强的生命力和吸引力，并很快被工业控制界广泛应用。然而，单纯的模糊控制也存在着一定的缺陷。 精度不太高。这主要是由于模糊控制表的量化等级有限而造成的，通过增加量化等级数目虽可提高精度，但查询表将过于庞大，须占用较大空间，使运算时间增加。实际上，如果模糊控制器不引人积分机制，原则上误差总是存在的。自适应能力有限。由于量化因子和比例因子是固定的，当对象参数随环境的变迁而变化时，它不能对自己的控制规则进行有效地调整，从而使其良好的性能不能得到充分地发挥。易产生振荡现象。如果查询表构造不合理，或量化因子和比例因子选择不当，都会导致系统振荡。针对上述问题人们也提出了许多改进方案，设计出各种各样高性能模糊控制器，大多获得了成功应用。3.3.1模糊控制器的工作原理模糊控制器(FC-Fuzzy Controller)也称为模糊逻辑控制器(FLC-Fuzzy Logic Controller)，由于其所采用的模糊控制规则是由模糊理论中模糊条件句来描述的，因此 模糊控制器是一种语言型控制器，故也称为模糊语言控制器(FLC-Fuzzy Language Controller)。模糊控制器是以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量和模糊逻辑推理作为控制算法的数学工具，利用计算机数字控制技术来实现的一种智能控制器。把人的经验用模糊条件语句表示，然后用模糊集合理论对语言变量进行量化，再用模糊推理对系统的实时输入状态进行处理，产生相应的控制决策。这就是模糊控制器的工作过程。其基本结构如图3-1所示。 由图可以看出，模糊控制器主要由四个基本部分组成，即模糊化接口、知识库、模糊推理机、精确化（解模糊）。（1）模糊化接口：测量输入变量（设定输入）和受控系统的输出变量，并把它们映射到一个合适的响应论域的量程，然后，精确的输入数据并变成为适当的语言值或模糊集合的标识符，本部分可视为模糊集合的标记。（2）知识库：涉及应用领域和控制日标的相关知识，它由数据库和语言控制规则库组成，数据库为语言控制规则的论域离散化和隶属函数提供必要的定义，语言控制规则标记控制目标和领域专家的控制策略。（3）推理机：是模糊控制系统的核心，以模糊概念为基础，模糊控制信息可通过模糊蕴涵和模糊逻辑的推理规则来获取，并可实现拟人决策过程，根据模糊输入和模糊控制规则，模糊推理求解模糊关系方程，获得模糊输出。（4）精确化：起到模糊控制的推断作用，并产生一个精确的或非模糊的控制作用，此精确控制作用必须进行逆定标（输出定标），这个作用是在对受控过程进行控制之前通过量程变换来实现的。在整个模糊控制系统中，其控制步骤为：计算机中断采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e。一般选取误差e作为模糊控制器得一个输入量。把误差信号e得精确量进行模糊化得到模糊量，误差得模糊量可用相应得模糊语言来表示。至此，得到了误差e的模糊语言集合得一个子集E，再由E和模糊控制规则R（模糊关系），根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量U为 式中U为一个模糊量。为了对被控对象施加精确的控制，还需将模糊量U转化为精确量，这一步在图3-1中称为反模糊化处理。得到了精确的数字控制量后，经数模转换为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行控制。然后，不断中断对被控量进行采集和控制，就实现了对被控对象的模糊控制。随着计算机技术的发展，人们利用人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中，根据现场实际情况，计算机能自动调整PID参数，这样就出现了智能PID控制器。这种控制器把古典的PID控制与先进的专家系统相结合，实现系统的最佳控制。这种控制必须精确地确定对象模型，首先将操作人员（专家）长期实践积累的经验知识用控制规则模型化，然后运用推理便可对PID参数实现最佳调整。基于模糊控制器自身控制行为的参数整定法是一种不依赖于对象的数学模型，而是根据自身的控制行为来调整控制参数的方法。系统的控制行为表现为偏差 e和偏差变化率ec。PID控制是由比例作用、积分作用、微分作用三部分组合而成的，其中积分作用是对象过去受控效果的总和，比例作用是过去控制效果的现时表现，而微分作用是对未来控制作用的需求，因此PID控制律是根据对象对控制作用的历史效果、现时表现及未来需求的综合来确定控制律，并不是靠对象的具体数学模型来决定的。常规PID控制器就是P, I, D三种作用的线性组合Kp,Ki,Kd为常值)。理论和实践证明，即使是整定得很好的PID参数值，系统响应的快速性与超调量之间也存在矛盾，二者不可能同时达到最优，且系统在跟踪设定值与抑制扰动方面对控制参数的要求也是矛盾的。如果我们根据控制行为的反映-偏差e、偏差变化率ec、偏差和e的大小来动态的改变Kp，Ki, Kd，也就是将PID控制规律变为比例、积分、微分作用的非线性组合形式，则实现了PID控制器整定的智能性，控制器也根据e、ec、 e自动地校正Kp, Ki,Kd,从而获得良好的控制效果。由于操作者经验不易精确描述，控制过程中各种信号量及评价指标不易定量表示，模糊理论即是解决这一问题的有效途径，所以人们运用模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息（如评价指标、初始PID参数值等）作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况（专家系统的输入条件），运用模糊推理，即可自动实现对PID参数的最佳调整，这就是模糊自适应PID控制。目前模糊自适应PID控制器有多种结构形式，但其工作原理基本一致。3.3.2模糊控制的几种算法比较模糊控制有如下几种控制算法：模糊PID复合控制:它一方面利用了模糊控制算法简单、快速、鲁棒性强的特点，另一方面又利用了PID控制算法稳态控制精度高、有完整的理论基础的特点。自适应模糊控制:自适应控制器是同时执行系统辨识和控制任务的，而自适应模糊控制器的本质是通过对控制器性能的观察，作为控制决策，并用语言形式描述策略。Zadeh的模糊集理论是设计自适应模糊控制器的重要工具，它将描述外部世界的不精确的语言与控制器内部的精确数学表示联系起来。用语言表示的策略要比用精确的数学表示的策略简单、方便而且灵活。自适应控制运用现代控制理论在线辨识对象特征参数，实时改变控制策略，使控制系统的品质指标保持在最佳范围内，但其控制效果的好坏取决于辨识模型的精确度，这对于复杂系统是非常困难的。T-S模糊逻辑控制：模糊TS模型是针对不确定非线性系统建模的一个重要工具，目前已经在系统辨识及其控制中得到了广泛的应用，并形成了模糊控制领域中重要的方向之一。Takagi和Sugeno提出了著名的TS模糊系统模型为解决非线性系统控制问题提供了新途径，而且得到了严格的稳定性证明。TS模糊模型的前件为模糊的，后件为确定的线性方程，它将线性系统理论与模糊理论相结合来解决非线性系统鲁棒稳定性问题。专家模糊控制:专家模糊控制是专家系统技术和模糊控制技术相结合的产物，把专家系统技术引入模糊控制之中，目的是进一步提高模糊控制器的智能水平。它一方面保持了基于规则方法的价值和用模糊集处理带来的灵活性，同时把专家系统技术的表达、利用知识的长处结合起来。神经模糊控制:神经模糊控制是神经网络技术与模糊逻辑控制技术相结合的产物，是指基于神经网络的模糊控制方法。综合考虑到控制必须满足简单、稳定和易于实现等几个因素，本课题拟选用模糊PID控制方式。3.4 模糊PID的基本原理3.4.1模糊PID参数调整原理基于模糊逻辑推理的PID控制器是以控制专家整定PID控制器参数的经验和知识为基础，通过对系统过渡过程模式的在线识别，对PID参数进行自整定，其结构如图32所示。 它是在PID算法基础上增加了偏差e与偏差变化率ec的计算，并将在工艺分析和操作经验基础上总结的专家知识，以产生式语句 if(条件) then(结果)的形式组成知识库，经模糊合成推理形成模糊查询矩阵。如果在某一采样时刻观察到响应曲线模式与所期望的模式不同，则可根据模式状态变量 E和EC.通过实时调整机构在知识库中搜索相应的模糊推理矩阵，并进行参数调整，直到其输出达到期望的响应模式为止。PID参数的模糊自动调整思想是依据被控对象的响应在采样时刻的偏差e和偏差变化率ec两个因素来确定参数调整量的极性和大小的。本质上同时兼顾了被控对象响应的“静态性能”(是高于还是低于给定位)和响应的“动态性能”(是靠拢还是偏离给定位)两个因素，既看现状，也看动向。其算法过程是利用对应的规则集将控制指标(条件)模糊化，然后将它与知识库中的模糊规则进行匹配(即判断控制指标与规则集的条件部分是否相同)，如有规则被匹配，则执行该规则的结果部分，就可得到相应的参数调整量。因此有实际控制系统的响应值(精确值)到模糊规则集的条件(模糊量)的转化过程(即模糊化)和其规则的操作值(模糊量)到实际的调整系数(精确量)的转化(判决)过程。模糊PID控制算法，可采用PID控制器与模糊控制器并联方式，大偏差时采用模糊控制，小偏差则用自整定PID控制，既提高了控制精度，又消除了极限环振荡，从而使二者的优点得以充分发挥，并且，重要的是PID的三个参数可以自动整定而不需要人工调整，实现了最佳控制。3.4.2模糊PID参数调整规则 参数自调整模糊PID控制器就是找出在不同时刻PID三个参数与偏差e和偏差变化率ed之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec，再根据模糊控制原理来对三个参数进行在线修改，以满足不同e和ec对控制参数的不同要求，而使被控对象有良好的动、静态性能。PID 调节器的控制规律为: ，为比例系数，为积分系数; 为微分系数;、 分别为偏差和偏差变化率.由前人的经验得知被控过程对参数Kp, Ki, Kd的自整定要求如下: 当偏差|e|较大时，为了加快系统的响应速度，应取较大Kp;同时为了避免由于开始时偏差e的瞬时变大可能出现的微分过饱和而使控制作用超出许可的范围，应取较小的Kd;同时为了防止系统响应出现较大的超调，产生积分饱和，应对积分作用加以限制，通常取Ki=0，去掉积分作用。 当|e|和|ec|处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，Kp应取得小一些，Ki的取值要适当，这种情况Kd的取值对系统响应的影响较大，取值要大小适中，以保证系统响应速度。 当|e|较小即接近于设定值时，为使系统有良好的稳态性能，应增加Kp和Ki的取值，同时为了避免系统在设定值附近出现振荡，并考虑系统的抗干扰性能，Kd的取值是相当重要的。一般是当|ec|较小时，Kd可取大一些;当|ec|较大时，Kd应取小一些。 偏差变化|ec|的大小表明偏差变化的速率，|ec|值越大，Kp的取值越小， Ki取值越大。模糊自整定 PID 参数控制器目的就是要根据 E和 EC 的变化而自动调整 PID 参数,因而必须要找到Kp, Ki, Kd和 E、EC之间的对应关系,根据上述参数整定原则以及专家的经验,可得到一系列的规则。因而必须要找Kp, Ki, Kd和 E、EC之间的对应关系,根据上述参数整定原则以及专家的经验,可得到一系列的规则。由于S7200PLC具有PID指令，将比例系数Kp、积分时间Ki、微分时间Kd存入指令表的适当位置，即可调用PID指令执行PID控制。本课题在工艺特点及其控制要求基础上，提出了基于模糊PID的氢粉碎工艺中温度、压力控制方法。即将模糊控制与传统的PID控制结合，用模糊控制理论来整定PID控制器的比例、积分、微分系数，建立参数模糊规则表，通过模糊合成推理算法获得模糊控制决策表，提高该工艺的控制精度。并通过MATLAB软件对其进行模拟仿真，以期达到令人满意的效果。3.5硬件部分设计思路PLC是一种专门为在工业环境下应用而设计的数字运算操作的电子装置。它采用可以编制程序的存储器，用来在其内部存储执行逻辑运算、顺序运算、计时、计数和算术运算等操作的指令，并能通过数字式或模拟式的输入和输出，控制各种类型的机械或生产过程。PLC及其有关的外围设备都应该按易于与工业控制系统形成一个整体，易于扩展其功能的原则而设计。PLC具有读、写输入输出（I/O）值的实时性；保证执行和继续操作的鲁棒性和可靠性；保护控制代码和执行不受外来影响；功能独立，保证控制响应的专一性等优点。基于该系统对于温度、压力的控制要求，设计时拟采用西门子公司的可编程控制器S7200PLC。系统的硬件框图，如图33所示：用一个PC机与S7200PLC通过PC/PPI电缆相连接，实时监控系统运行状况。根据现场需要扩展了一个模拟块EM231采集现场实时的温度、压力数据；扩展若干I/O模块，以满足开关量的输入、输出的要求。3.6软件部分设计思路通过对系统的了解和大量资料的查阅，我们知道该系统主要是对温度和压力两个参数的控制，而且这两个控制量并不是同时控制的，如图上图34所示。压力控制是在第2个工序吸氢的过程中进行的，在吸氢过程中是放热反应，不需加热。只要控制好充入氢气的压力保持在195200KPa,，大约46个小时。温度控制是在第4个工序脱氢的过程中进行的，在脱氢的过程中，只是要求一定的温度和时间，即温度保持在600，大约20个小时。各个工序是顺序进行的，在软件设计的过程中按时间先后，顺序控制各个参数。结合模糊控制算法，通过适当的控件，控制好压力和温度这两个主要的参数，就可以达到满意的控制效果。本系统主程序采用模块化设计的方法，压力控制程序原理如下图32所示。包括A/D、D/A转换、数字滤波、超压报警、模糊PID控制子程序、模糊控制器程序实现和数字触发部分。温度控制与压力控制思想相似。4. 课题中创新点1）：基于OPC技术。利用MATLAB OPC T001一box实现了MATLAB与MCGS的实时通讯。 根据氢粉碎工艺参数（如压力、温度、材质等）对产品性能的影响，开发研制吸氢脱氢优化控制模型。5进度安排2007.92008.11文献阅读与理论学习。熟悉本系统的控制要求，比较传统控制理论与现代控制理论的优缺点，选定模糊PID控制作为本系统的控制策略。2007.122008.3通过对相关算法分析，研究模糊PID控制算法在氢粉碎控制中的应用，通过仿真结果的对比提出适合本系统控制特性的模糊PID控制器设计方法。2008.42008.6应用STEP7 软件环境对氢粉碎控制工艺的软件编程、仿真。2008.72008.10应用Active X控件开发模糊PID控制算法模块，并在氢粉碎生产现场实际的系统上进行控制实验。2008.112009.2应用西门子WINCC软件，实现对现场数据的实时监控。整个控制系统硬件、软件的组合，现场实验。2009.32009.6对关键问题、设计技术等进行研究总结，联系实际应用，完善课题研究，整理、撰写论文。6参考文献1罗阳,陈虞才,新技术、新设备在NdFeB稀土磁体生产中的应用之二合金的氢爆及气流粉碎.技术扫描2娄树普,陈蓓新,王强.国内外真空氢粉碎装置现状及发展趋势.第八届全国真空冶金与表面工程学术会议论文集3杨刚,刘颖.NdFeB合金选择氢爆的研究.中国稀土学报.20054覃强.模糊PID温度控制方案的仿真优选及其实现.硕士学位论文.北京:中国科学院电工研究所.2002.5模糊PID温度控制方案的优选及实现硕士学位论文.北京：中国科学院电工研究所6胡锦晖,胡大斌.PID 参数模糊自整定控制器的设计与仿真研究. 海军工程大 学学报. 2005年2月,17,17吴良宏.氢在NdFeB生产中的应用.上海钢研.1996第2期8姜忠良,陈秀云,陈晓东.氢爆工艺对 NdFeB磁体的微结构和永磁性能的影响.中国稀土学报.2001,19,39赵伟雄,黄莉丽.高性能钕铁硼永磁体制备工艺的研究.广东有色金属学报.2006第16卷第4期10邵红，李川香.一种基于Fuzzy-PID的温度控制系统.自动化仪表.200211祝景汉,氢爆碎工艺在NdFeB磁体生产中的应用.金属功能材料.1996 12贺琦军,李卫、潘伟.稀土永磁材料的吸/脱氢研究进展. 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