基于DCS的氧化铝沉降泥层高度模糊控制的实现

程江涛，刘俊杰，侯伟军

（杭州和利时自动化有限公司，浙江 杭州 310018）

DCS控制系统在氧化铝生产上应用广泛，DCS控制算法多数停留在常规控制，对于大惯性、大滞后等工艺对象控制效果不佳。模糊控制是完全仿操作人员控制经验基础上设计的控制系统，因此不需要建立数学模型，使一些难于建模的复杂工业过程的自动控制成为可能。只要人工控制下这些过程能过正常运行，将人工操作的经验归纳程模糊控制规则，就能设计出模糊控制系统。本文以氧化铝沉降槽泥层高度为对象，基于HOLLiAS-MACS DCS控制平台，开发相应的模糊控制器实现了泥层高度的自动控制。

1 基于DCS的泥层高度模糊控制的设计

二维模糊控制器的两个输入变量选用受控变量和输入给定的偏差E和偏差变化EC，由于它们能够较严格地反映受控过程中输出变量的动态特性，因此，在控制效果上要比一维控制器高很多，是目前采用较广泛的一类模糊控制器。在二维模糊控制器中分离槽泥层高度为目标变量，底流泵转速作为受控变量，泥层高度设定值和实际测量值差值为误差，建立误差E、误差变化率EC及控制量U的模糊集及其论域。

2 DCS的泥层高度模糊控制的实现

2.1 设计模糊控制器

在DCS中采用高级语言ST开发单变量二维模糊控制器，定义误差E、误差变化EC及控制量U的模糊集及其论域。E、EC和U的模糊集均为：{负大NB，负小NS，零Z0，正小PS，正大PB}。本控制器采用梯形隶属度函数来确定论域内元素对模糊语言变量的隶属度。

本模糊控制器设计包含3个算法块：模糊控制器块（FuzzyControl）、隶属度计算块（CalMDegree）、梯形隶属度计算块（Trapmf），将复杂的运算分类并模块化，降低编程难度。其中隶属度计算块中调用梯形隶属度计算块，模糊控制器块调用隶属度计算块。模糊控制器块为最终设计的模糊控制器，见图1中的FuzzyControl。

2.2 变量定义

变量定义包含I/O变量和内部变量，如表1。变量表中过程值为DCS采集的现场仪表的实际测量值，调节输出值为DCS输出给底流泵的控制值，用于控制底流泵转速。

表1 变量定义

2.3 设计控制方案

在HOLLiAS-MACS DCS控制器算法中建立控制方案页，语言选用功能块图CFC。算法计算分3部分，偏差计算、变化率计算、模糊运算，见图1。

图1 控制算法

模糊运算是核心算法，通过调用模糊控制器块（FuzzyControl）实现，该模糊控制器块已封装，只需将定义的变量连接到对应的引脚即可。

2.4 设计监控画面

本模糊控制设计1个操控画面和1个参数设定画面见图2。操控画面负责操作控制，可选择手动和自动模式；参数设定画面实现模糊集规则库的设定。规则库通过现场实际生产中的各种工况以及操作人员经验不断积累修正形成，最终达到自动优化控制的目的。

图2 监控画面

2.5 测试应用及结果分析

在应用测试中，根据图3的测试曲线可以看出在设定值不变的情况下，当过程值高于设定值时输出值会变大以加大底流泵转速降少过程值；当过程值低于设定值时输出值会变小，以减小底流泵转速增加过程值。实际运行中只要对图2中规则库参数不断调整修正，控制将逐渐平稳，最终实现自动控制。

图3 控制曲线

3 结语

基于全新一代HOLLiAS-MACS DCS控制系统开发设计的模糊控制器，实现了对大惯性、大滞后对象的控制，将工艺操作人员的经验应用到了控制算法中，对其它相关类似控制在DCS上的应用提供了借鉴。