ۿf"https://www.laohuaishu666.com/t/sheji/" target="_blank" class="keylink">设计
2.1 PID控制原理
PID算法是工业现场最常用与最经典的算法之一。PID算法是将设定值R（t）与输出值u（t）的差值即稳态误差e（t）=R（t）-y（t）作为PID控制系统的输入值，通过u（t）=Kp+1Ti∫e（t）dt+Tdde（t）dt计算出的结果作为控制信号输出值。在控制系统中，只要调节比例系数（Kp）、积分时间常数（Ti）、微分时间常数（Td），即可实现PID算法控制[7]。
2.2 专家系统原理
专家系统又称为专家智能控制，是指将控制领域专家的知识、技术、经验与计算机程序相结合，使控制系统在未知或无人干预的情况下，用专家的思维和知识解决遇到的技术问题[8]。专家系统的主体框架由知识库与推理机构成，通过对控制领域知识（先进经验、动态信息、目标等）的获取与组织，按其控制策略，及时选用恰当的规则进行推理输出[9]，从而实现对实际对象的控制。而人机接口可方便实现鼓风机控制算法知识库的补充、问题反馈及算法移植等[10]。专家系统结构如图3所示。
2.3 专家PID设计原理
专家PID算法是在PID控制器基础上加入专家系统，通过专家系统的推理输出结果，从而控制PID的比例系数（Kp）、积分时间常数（Ti）、微分时间常数（Td）3个参数，实现对鼓风机喘振的控制。专家PID控制器结构框架如图4所示。
专家PID控制器的构成包括以下部分：
（1）控制规则：通过对采集的管网压力、气体出口流量、排气压力数据进行分析、处理，判断鼓风机此刻的运行状态，从而调节PID算法的比例、微分、积分参数值。
（2）数据采集：专家系统将采集的管网压力及气体出口流量储存到知识库中，并对数据进行分析、判断，以实现控制系统防喘振线的动态化，从而达到预测喘振的目的。
（3）参数组：在一定的喘振线下，参数组1应用于鼓风机输入值处于防喘振线5%～8%的安全裕度情况下，参数组2应用于鼓风机输入值接近或处于防喘振线的情况下，参数组3应用于鼓风机输入值处于喘振报警线的情况下，参数组4应用于鼓风机处于喘振的情况下。一旦参数组3与参数组4被启用时，即使鼓风机没有喘振，控制系统也会发出报警信号，从而达到预测喘振的目的。
（4）PID控制器：根据不同参数组的选择，直接对鼓风机防喘振阀进行控制。
设鼓风机输入信号值为Input（x），其中x为管网压力值或鼓风机气体口流量，Output为控制系统输出量，t为鼓风机数据采集的采样时间，r（t）为专家PID控制系统中输出值与输入值的静态差值，第k次与第k-1次的静态误差值分别为 r（k）、r（k-1）；N1、N2、N3、N4为常量（N1< N2 当r（t）≤N1时，此时静态误差较小，鼓风机在防喘振线的5%～8%安全裕度下运行，处于安全运行状态。为了保证控制系统的稳定性，应适当增加PID的比例系数与积分系数，适当选取微分系数，所以专家系统应选择参数组1。 当N1 当N2 当N3≤r（t）时，此时静态误差最大的鼓风机出现喘振，防喘振阀全部打开，应适当减小参数组4的比例系数与微分系数，增加积分时间，从而实现控制系统的最优化。 3 鼓风机防喘控制性能分析 通过分别对单一PID控制下与专家系统PID控制下鼓风机的气体出口流量、排气压力及喘振线数据进行采集、分析，得出鼓风机防喘控制系统在单一PID 算法与专家系统PID算法控制下的气体出口流量、排气压力、防喘振線一小时内的变化值，如图5～图7所示。由图可见，在一定时间内，鼓风机出口流量与排气压力在单一PID控制下的变化幅度较大，而在专家系统PID控制下的变化趋于稳定；同时，单一PID控制下的鼓风机防喘振线较为稳定，而在专家PID算法控制下的鼓风机防喘振线随鼓风机的机械特性处于不断变化的状态。 对采用单一PID防喘控制系统的鼓风机特性进行分析，发现在同样时间内，该系统鼓风机的气体出口量与排气压力波动性较大，而且某一时刻内，鼓风机气体出口流量与排气压力有突然减少的趋势，此时鼓风机有出现喘振的危险。而且无论鼓风机本身特性如何变化，防喘振线均是恒定值，不会随着鼓风机的机械特性变化而变化，可见鼓风机采用单一PID防喘控制系统稳定性差，对喘振的调节时间长，导致鼓风机喘振几率较高。 对于采用专家PID防喘控制系统的鼓风机特性进行分析，发现该系统的气体出口流量与排气压力比较稳定，对控制系统的调节相对较快，对复杂工业现场的适应能力较强，并且防喘控制系统稳定性较好，明显降低了鼓风机的喘振几率，提高了高炉冶炼安全性能。同时，控制系统的防喘振线可随着鼓风机机械特性的变化而变化，从而提高了鼓风机的工作效率，有效防止了喘振发生。因此，在实际工业现场，采用专家PID算法的鼓风机防喘控制系统比单一PID算法防喘控制系统的稳定性更强，更容易适应鼓风机所在的复杂工业控制环境。 4 结语 本文提出的鼓风机防喘控制系统将广泛应用的PID算法与专家系统相结合，弥补了单一PID算法稳定性差、超调时间长的缺陷。专家系统通过对采集的数据进行分析，不断修正防喘控制系统设定的喘振线，从而降低了鼓风机在运行中出现喘振的几率，保障了鼓风机的工作效率，提升了鼓风机防喘控制系统对复杂工业环境的适应能力。 参考文献： [1] 郑海生.高炉鼓风机防喘振控制系统的分析与研究[J].科技资讯，2014（4）：155-156. [2] 张娟，施洪亮，周琦.AV50-12高炉鼓风机防喘振控制系统的设计与实现[J].电气时代，2015（4）：54-56. [3] 黄丽梅，李鸣，张宇.基于PLC的鼓风机防喘振控制系统[J].电气传动，2012，42（8）：73-76. [4] LIU X Y， WANG P. Anti-surge control technologies of large-sized Chinese gas compression pump[J]. IJCSI International Journal of Computer Science Issues，2013，10（2）：118-120. [5] 李亚军.高炉鼓风机防喘振控制系统设计及控制策略[J].冶金动力，2015（7）：37-39，42. [6] 陈毅夫.高炉鼓风机防喘振控制方法的研究[D].杭州：浙江大学，2013. [7] 张煜东，吴乐南，王水花.专家系统发展综述[J].计算机工程与应用，2010，46（19）：43-47. [8] 卞玉涛，李志华.基于专家系统的故障诊断方法的研究与改进[J].电子设计工程，2013，21（16）：83-86，89. [9] 陶倩，马刚，史忠植.基于Agent的专家系统推理模型[J].智能系统学报，2013，8（2）：135-142. [10] 张晓冬，张志强，陈进，等.基于交互仿真的生产决策专家系统构建方法[J].计算机集成制造系统，2013，19（2）：404-410. （责任编辑：黄 健）
