IPC-PLC DCS在啤酒發(fā)酵過程中的應(yīng)用

摘 要：本論文介紹了啤酒發(fā)酵工藝過程，并針對發(fā)酵過程具有大慣性、時滯和非線性等特點，本文采用IPC-PLC DCS即工業(yè)控制計算機(jī)與可編程序控制器分布計算機(jī)控制系統(tǒng)，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊PID控制算法，實現(xiàn)了整個發(fā)酵工藝按預(yù)定的溫度曲線進(jìn)行，提高了啤酒的質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：IPC-PLC DCS 啤酒發(fā)酵 模糊自適應(yīng)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1 引言

　　近10年來，雖然我國的啤酒裝備配套水平有很大提高，但和國外相比，由于起步較晚，尤其是成套設(shè)備，差距較大。自動化程度低，因而產(chǎn)品效率較低，生產(chǎn)質(zhì)量也不高，啤酒能耗較大，這都是我國啤酒工業(yè)急待解決的問題。本論文經(jīng)過認(rèn)真調(diào)研、分析，對目前國內(nèi)外較先進(jìn)的啤酒發(fā)酵工藝控制系統(tǒng)進(jìn)行了綜合比較與評價，同時，又充分考慮企業(yè)的綜合實力、現(xiàn)狀與發(fā)展等因素，此控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)選定IPC——PLC DCS即工業(yè)控制計算機(jī)與可編程序控制系統(tǒng)。并提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊自適應(yīng)PID控制算法，解決了啤酒發(fā)酵過程的純滯后過程、大慣性、和非線性等問題。

2 啤酒發(fā)酵工藝控制

　　2.1啤酒發(fā)酵工藝曲線

　　啤酒發(fā)酵的工藝曲線對質(zhì)量有直接影響。啤酒口味和實際要求的不同，啤酒的發(fā)酵工藝曲線也就不同，但是對于確定好的啤酒發(fā)酵工藝，就應(yīng)嚴(yán)格按照工藝曲線去控制溫度和壓力等，這樣才能保證啤酒的質(zhì)量。啤酒發(fā)酵工藝曲線如圖1—1所示。

　　2.2 啤酒發(fā)酵溫度控制

　　在啤酒發(fā)酵過程中，酵母的發(fā)酵性能受發(fā)酵溫度的影響。由于發(fā)酵中有熱量釋放出來，因而使發(fā)酵中的麥汁溫度上升，同時促使酶反應(yīng)加速。酵母的發(fā)酵性能必須限定在一定范圍內(nèi)，這就是實際發(fā)酵操作中的控制工作。啤酒溫度控制原理如圖1—2。

3 IPC-PLC DCS 的設(shè)計

　　本系統(tǒng)為上下兩級遞階結(jié)構(gòu)。具體構(gòu)成如圖1—3所示。

　　主要包括以下幾方面：

　　（1）. 上、下位計算機(jī)：控制上位機(jī)采用兩臺工業(yè)控制計算機(jī)，由于控制對象較多，并兼顧今后系統(tǒng)升級的需要，所以，下位機(jī)采用四臺中型PLC。

　　（2）. 接口硬件包括：開關(guān)量的I/O 采用PLC的DI、DO模塊;溫度、壓力、液位采用A/D轉(zhuǎn)換模塊;考慮到下位機(jī)需要與上位機(jī)進(jìn)行串行通信，選用日本立石電機(jī)公司的OMRON C200HE系列可編程控制器。上下位機(jī)通信采用RS—232接口。1#下位機(jī)配置如圖1-4所示。

　　（3）. 顯示系統(tǒng)，包括大型模擬屏，以及上位機(jī)彩色監(jiān)視器。

4 控制算法的設(shè)計

　　啤酒生產(chǎn)發(fā)酵過程的控制算法很多，比較常用的是PID控制算法。在實際生產(chǎn)現(xiàn)場中，PID參數(shù)整定與自整定的方法也很多，但往往難以實施或不太理想，常規(guī)PID控制器參數(shù)常常整定不良，性能欠佳，對運行工況適應(yīng)性差。本論文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊自適應(yīng)PID控制方案。本控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1—5。

　　它主要包括四個部分：

　　（1）. 傳統(tǒng)PID控制結(jié)構(gòu) 由PID控制器和廣義被控對象構(gòu)成一個典型的閉環(huán)控制系統(tǒng)，只是此時的PID參數(shù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)在線修改。

　　（2）. 模糊量化模塊 對系統(tǒng)的狀態(tài)變量進(jìn)行歸檔模糊化和歸一化處理。

　　（3）. 辨識網(wǎng)絡(luò)NN1 它主要用于建立被控系統(tǒng)的辨識模型，為NN2提供必要的信息。

　　（4）. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN2 根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)，調(diào)節(jié)PID控制器的參數(shù)以期達(dá)到某種性能指標(biāo)的最優(yōu)。

5 仿真實驗

　　考慮到啤酒發(fā)酵過程中的諸多因素，即被控對象是參數(shù)時變的非線性系統(tǒng)。針對以上提出的自學(xué)習(xí)控制算法，對被控對象進(jìn)行仿真。仿真圖見圖1-6。通過與圖1-1進(jìn)行比較可以看出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊PID控制系統(tǒng)能通過在線學(xué)習(xí)，不斷改善對系統(tǒng)的控制性能，具有較高的擬人智能性。

6 結(jié) 論

　　本控制系統(tǒng)應(yīng)用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊PID控制算法，使IPC-PLC分布式控制系統(tǒng)具有良好的執(zhí)行精度，且抗干擾能力強(qiáng)，使溫度曲線得到較好的擬和，在實際生產(chǎn)中應(yīng)用取得了令人滿意的效果。

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