R21文獻綜述基于PLC的啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)

基于PLC的啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)摘要在啤酒發(fā)酵控制中，發(fā)酵溫度的控制是最為重要的環(huán)節(jié)之一。目前針對啤酒發(fā)酵的控制技術(shù)已由傳統(tǒng)的手動控制發(fā)展為現(xiàn)代化的分布式自動控制，其控制方式和效率都得到大大的提升。在啤酒發(fā)酵溫度控制算法上也有了較大的進步。選用PLC控制以及智能控制算法與PID的結(jié)合成為當(dāng)前啤酒發(fā)酵中應(yīng)用最多也最為先進的控制技術(shù)。本文以基于PLC的啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)為研究課題，探討當(dāng)前啤酒發(fā)酵溫度控制技術(shù)與溫度控制算法，總結(jié)不同控制技術(shù)與算法的優(yōu)缺點，并結(jié)合當(dāng)前研究的重要成果對啤酒發(fā)酵溫度控制技術(shù)進行文獻綜述。關(guān)鍵詞：PLC；啤酒發(fā)酵；溫度控制1引言隨著工業(yè)經(jīng)濟的快速發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的不斷進步，高精度、智能化的自動控制技術(shù)已經(jīng)滲透到人們生活中的各個領(lǐng)域。啤酒生產(chǎn)過程是一個內(nèi)部復(fù)雜、多個領(lǐng)域技術(shù)交叉滲透的過程，其中涉及到生物化學(xué)、計算機科學(xué)、控制工程等方面的內(nèi)容[1]。為了生產(chǎn)更高質(zhì)量的啤酒，減少所需的勞動力，啤酒的生產(chǎn)技術(shù)需要進一步提高，在啤酒發(fā)酵過程中引入先進控制技術(shù)為此提供了一個解決途徑。啤酒的質(zhì)量取決于釀造過程。啤酒的釀造過程是一個相當(dāng)復(fù)雜，并跨越多學(xué)科多領(lǐng)域的控制過程[2]。而啤酒發(fā)酵是啤酒釀造過程中最關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)，是決定啤酒品質(zhì)最重要的一步。發(fā)酵控制系統(tǒng)的主要任務(wù)就是使啤酒發(fā)酵液的實際溫度，控制在和規(guī)定發(fā)酵溫度范圍內(nèi)，且相差的誤差需在允許范圍。過去的啤酒發(fā)酵過程，運用的是傳統(tǒng)的儀表與手工控制方式，受人為因素的影響，不可避免的會出現(xiàn)失控錯誤，甚至造成酸酒、凍罐等事故的發(fā)生，導(dǎo)致啤酒生產(chǎn)質(zhì)量差、生產(chǎn)效率低，很難控制啤酒的發(fā)酵過程[3]。此外，啤酒發(fā)酵本身也是一個放熱反應(yīng)，是通過調(diào)節(jié)發(fā)酵罐壁周圍管道內(nèi)的冷媒流量對發(fā)酵液體溫度進行調(diào)節(jié)。在傳統(tǒng)的啤酒生產(chǎn)中，溫度的控制是至關(guān)重要的，釀酒工人嚴(yán)格按照微生物的發(fā)酵溫度標(biāo)準(zhǔn)要求控制發(fā)酵溫度，通過人工手動的方式調(diào)整降溫氣閥，使其短時間內(nèi)迅速達到標(biāo)準(zhǔn)溫度，然而有時會因為人為因素導(dǎo)致控溫完全失調(diào)[4]。所以在造酒行業(yè)中控制發(fā)酵溫度過程的自動化水平，是一個具有價值的研究課題。2啤酒發(fā)酵溫度控制技術(shù)2.1手動控制手動控制方式，即工作人員通過觀測并記錄儀器、儀表中各工藝參數(shù)如溫度、壓力、液位、發(fā)酵液濃度等，并對比工藝要求，即使做出相應(yīng)調(diào)整，例如：當(dāng)現(xiàn)場發(fā)酵罐內(nèi)發(fā)酵液溫度高于設(shè)定值時，將冷媒閥開度調(diào)大一些，以實現(xiàn)降溫功能；而當(dāng)實際溫度小于設(shè)定值時，減小冷媒閥開度或者直接關(guān)閉，防止溫度持續(xù)降低，不符合控制要求。此種人為控制方式，由于存在較大誤差，無法保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性，且投入的人工勞動力過大，原料消耗過多。這種手動控制方式在未來自動控制技術(shù)逐步發(fā)展的情形下，將會被一步步地取代。與傳統(tǒng)手動控制方式不同，半手動控制方式在對溫度，濁度，電導(dǎo)率等過程量的采集時使用了智能儀表，再把這些過程量集中到控制室或現(xiàn)場的馬賽克上進行監(jiān)控，閥門和現(xiàn)場主要設(shè)備的啟?？梢酝ㄟ^上位機手動操作[5]。半手動控制方式盡管解決了過程量監(jiān)控，閥門和主要設(shè)備在現(xiàn)場開關(guān)的問題，但是生產(chǎn)工藝參數(shù)仍然是通過人為來操作，所以啤酒質(zhì)量受到人為因素影響沒有得到根本的解決，質(zhì)量也就難以得到保證。過程中模擬量的記錄也是通過操作工來記錄，這樣的勞動強度同樣是非常大。因此，半手動控制在大型生產(chǎn)中是不能適應(yīng)的，只能局限于小型釀造廠。2.2半自動化控制半自動化控制方式，該方式增加了數(shù)據(jù)采集設(shè)備和上位機顯示設(shè)備。即將生產(chǎn)現(xiàn)場的溫度、壓力、流量等參數(shù)信息經(jīng)各類傳感器采集，并直接經(jīng)過上位機動態(tài)顯示出來。操作人員根據(jù)上位機顯示出的各類參數(shù)的狀態(tài)，對比工藝需求，來操控電磁閥的開啟、電機加減速及啟停等動作。這種方式一定程度解決啤酒生產(chǎn)自動化的問題，然而它仍然存在著許多的缺點。由于數(shù)據(jù)卡容易受到外部因素的影響，控制的精度和效果都不是很理想；系統(tǒng)的不穩(wěn)定常常會導(dǎo)致各種故障的出現(xiàn)；系統(tǒng)不能設(shè)置安全等級和權(quán)限會導(dǎo)致安全性問題的出現(xiàn)。因此，PC機+數(shù)據(jù)卡采集這種方式不能進行大規(guī)模的生產(chǎn)，必須要研發(fā)新的系統(tǒng)來取代。高艷麗（2010）在研究中再用集散控制系統(tǒng)進行啤酒發(fā)酵的自動控制，上位機采用PC機集中監(jiān)視、管理；下位機基于ARM處理器LPC2200的嵌入式系統(tǒng)啤酒發(fā)酵控制系統(tǒng)，它具備極低的功耗、獨特的加速結(jié)構(gòu)、有多個定時器，并且?guī)в蠥/D轉(zhuǎn)換等等，精簡了外部設(shè)備，能夠提高控制的精度及速度，并且在LPC2200內(nèi)采用雙自由度Smith預(yù)估器控制控制策略，實現(xiàn)對溫度的準(zhǔn)確控制，從而提高啤酒發(fā)酵的自動化制水平[6]。2.3分布式控制按照發(fā)酵的工藝要求，設(shè)計控制系統(tǒng)和監(jiān)測系統(tǒng)，稱之為分布式控制系統(tǒng)。分布式控制方式對生產(chǎn)過程的控制是一種在計算機控制多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)技術(shù)基礎(chǔ)上，添加先進控制算法的控制方式。由于，PLC具有非常高的穩(wěn)定性和可靠性，因此，分布式控制方式一般以PLC作為下位網(wǎng)絡(luò)控制單元；上位機網(wǎng)絡(luò)可兼容多種通訊協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，這樣便于信息集成管理和功能開拓。目前，我們大多采用的分布式控制系統(tǒng)為DCS（分布式控制系統(tǒng)）和FCS（現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)）。下位機一般采用PLC或單片機等直接操控各項設(shè)備的運轉(zhuǎn)，并且不間斷地讀取數(shù)據(jù)，將此數(shù)據(jù)通常是模擬量，經(jīng)過模/數(shù)轉(zhuǎn)換成為一個數(shù)字信號呈現(xiàn)給上位機。上位機通常使用工業(yè)PC機，它發(fā)出控制命令給下位機，下位機再將命令轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的時序信號控制各項設(shè)備運行。這樣就實現(xiàn)了上下位機的通訊。往往此控制方式還含有報警功能，和手動/自動切換功能，一旦控制系統(tǒng)發(fā)生意外情形例如：超壓、溫度超調(diào)、液位超限等，均會發(fā)出報警信息。此時可將自動擋切換成手動擋，工作人員可對具體故障進行分析和逐步排查[10]。此種控制方式基本實現(xiàn)了全自動化功能，控制精度高，大大降低了人工勞動力。當(dāng)然其相應(yīng)成本更高。陳奇峰，薛瑞，趙琳（2013）采用PLC及其多種擴展模塊，優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。采用人機界面，實時監(jiān)測現(xiàn)場溫度變化[7]。采用PID溫度控制算法，提高溫度的控制精度。實踐證明，該系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，控制精度高，適應(yīng)性強。楊欣慧（2014）針對傳統(tǒng)控制方法中通過單回路來控制發(fā)酵器內(nèi)各點溫度，控制電路復(fù)雜，控制參數(shù)單一，維護率高，調(diào)節(jié)效果不好的缺點，應(yīng)用PLC完成了對啤酒發(fā)酵的全程溫度控制[8]。分布式控制方式應(yīng)用于啤酒釀造自動化，不但保證啤酒的質(zhì)量，避免過多的人為因素的參與，降低了操作工的勞動強度，而且提高了在面對釀造過程中處理特發(fā)事件的能力。因為分布式控制方式不但可以按照工藝參數(shù)和流程的設(shè)定對過程中的泵，攪拌機，電動閥門進行動作和對過程中的模擬量進行監(jiān)測，并且自動記錄和儲存有用的過程參數(shù)，而且對于過程中各種超、欠壓、溫度超額、閥門故障、液位超限等進行報警，同時系統(tǒng)中各個設(shè)備設(shè)有“手動”和“自動”兩種方式，當(dāng)出現(xiàn)故障報警是，人為可以對它進行操作，從而達到理想的控制效果。這種方式是現(xiàn)代大型生產(chǎn)的主要方向，許多的大型啤酒廠都正在使用。黃清鋒（2014）以啤酒生產(chǎn)中的發(fā)酵過程為工程背景，利用PLC實現(xiàn)了對啤酒發(fā)酵過程中的發(fā)酵溫度進行控制，發(fā)酵罐的溫度控制選擇了檢測發(fā)酵罐的上、中、下三段的溫度，通過調(diào)節(jié)電磁閥的開啟程度來實現(xiàn)發(fā)酵罐溫度的自動控制[9]。張松宇，楊文斌，邢偉華（2018）以S7-400PLC控制器和BRAUMAT平臺為硬件基礎(chǔ)，開發(fā)了啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了人機交互，該硬件平臺已投入生產(chǎn)，運行結(jié)果表明系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，能夠?qū)崿F(xiàn)對溫度的精準(zhǔn)控制[10]。3啤酒發(fā)酵溫度控制算法針對現(xiàn)階段啤酒發(fā)酵過程的溫度控制問題，目前采用的控制算法大體有以下幾種：PID控制算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法、模糊控制算法等，或者是幾種算法相結(jié)合的方法。3.1PID控制PID控制器具有結(jié)構(gòu)簡單、控制參數(shù)調(diào)整方便等優(yōu)點，但是應(yīng)對啤酒發(fā)酵溫度控制問題時，存在參數(shù)整定耗時長，參數(shù)不準(zhǔn)確且無法針對不同的溫度環(huán)境實時的修改控制器參數(shù)等問題，在實際的生產(chǎn)中往往需要現(xiàn)場人員經(jīng)常進行手動干預(yù)，導(dǎo)致控制精度低，超調(diào)量大、響應(yīng)時間長等問題，導(dǎo)致生產(chǎn)質(zhì)量不穩(wěn)定[11]。實際上，啤酒發(fā)酵是一個帶有大時滯，強藕合性和非線性的過程，而且對于其數(shù)學(xué)模型難以精確建立的情況下，PID控制很難獲得理想的控制效果，甚至?xí)a(chǎn)生不穩(wěn)定。PID控制基本規(guī)律只有三個：比例（P）控制、積分（I）控制和微分（D）控制。單獨的比例（P）控制也稱“有差控制”，輸出的變化與輸入控制器的偏差成比例關(guān)系，偏差越大輸出越大。單純的比例控制適用于擾動不大，滯后較小，負(fù)荷變化小，要求不高，允許有一定余差存在的場合。工業(yè)生產(chǎn)中比例控制規(guī)律使用較為普遍。比例積分（PI）控制目前應(yīng)用最為廣泛的一種控制器，多用于工業(yè)生產(chǎn)中液位、壓力、流量等控制系統(tǒng)。由于引入積分作用能消除余差，彌補了純比例控制的缺陷，獲得較好的控制質(zhì)量。但是積分作用的引入，會使系統(tǒng)穩(wěn)定性變差。對于有較大慣性滯后的控制系統(tǒng)，要盡量避免使用。比例微分（PD）控制比單純的比例作用更快。尤其是對容量滯后大的對象，可以減小動偏差的幅度，節(jié)省控制時間，顯著改善控制質(zhì)量。3.2模糊控制模糊控制不需要建立精確的數(shù)學(xué)模型，模糊規(guī)則來源于操作員的控制經(jīng)驗或相關(guān)專家的知識，用這些相關(guān)經(jīng)驗建立模糊集合，通過這些模糊集合來對實際的現(xiàn)場進行控制。啤酒發(fā)酵過程的反饋是通過傳感器來進行測量的，發(fā)酵罐內(nèi)的生物代謝過程無法建立準(zhǔn)確的模型，所以在這方面模糊控制可以進行很好的補充，進而在精度上得到了提升，控制效果得到了顯著的提高，但是模糊理念是范圍性的估計，模糊規(guī)則表需要提前設(shè)計，不能實時的根據(jù)實際的需求進行更換，控制精度并不一定能完全達到標(biāo)準(zhǔn)，具有一定的缺陷[12]。啤酒發(fā)酵過程由于具有一定的復(fù)雜性、時變性和不確定性的過程，且過程中的決策條件和結(jié)果都具有模糊性，因此，在傳統(tǒng)控制難以取得較好控制品質(zhì)的情況下，選擇模糊控制方式實現(xiàn)啤酒發(fā)酵溫度控制是解決問題合適的方法，但是這種方式的缺點在于其控制等級是有限的，因此控制精度不高，存在一定靜差。3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是仿生物神經(jīng)科學(xué)理論提出來的，本質(zhì)是通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練（網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值和閥值的改變和調(diào)整）建立輸入和輸出的映射關(guān)系，從而建立數(shù)學(xué)關(guān)系，解決實際的控制、擬合、優(yōu)化的問題，可以應(yīng)對非線性、不確定對象的問題。正是因為強大的自學(xué)習(xí)能力和黑箱操作特性，受到了廣大學(xué)者的關(guān)注。在啤酒的發(fā)酵過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可充當(dāng)控制器使用，或者用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決發(fā)酵系統(tǒng)中的參數(shù)優(yōu)化和系統(tǒng)建模等問題[13]。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有它的缺點：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值在實際的生產(chǎn)或?qū)嶒炛型枰欢ǖ慕?jīng)驗，不同的權(quán)值對系統(tǒng)的影響非常大；全局搜索能力一般，有些情況易陷入局部極小值，從而導(dǎo)致收斂速度慢；得出結(jié)果容易被學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的好壞所影響。正因如此，在實際中往往不會單一使用。在啤酒發(fā)酵控制過程中，相對于傳統(tǒng)常規(guī)控制技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有很大的優(yōu)越性和發(fā)展?jié)摿?。因為以神?jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為基礎(chǔ)的單神經(jīng)元PID自適應(yīng)控制具有簡單的結(jié)構(gòu)，良好的穩(wěn)定性及易于計算的特點，并且由單神經(jīng)元PID自適應(yīng)控制組成的系統(tǒng)有在線學(xué)習(xí)、自適應(yīng)性和抗干擾能力。劉廣瑞，畢競鍇，黃真（2012）針對啤酒發(fā)酵溫度控制過程的大慣性、大時滯及非線性等特點，將傳統(tǒng)模糊PID控制算法進行優(yōu)化并改進，提出了模糊PID智能控制算法，當(dāng)偏差較大時采用響應(yīng)速率快的模糊控制，偏差較小時采用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法，MATLAB仿真結(jié)果證實，該控制算法提高了啤酒發(fā)酵溫度控制過程的靜態(tài)誤差和動態(tài)響應(yīng)速度，并且具有適應(yīng)環(huán)境變化的學(xué)習(xí)能力[14]。呂寧、徐佳等（2016）在不同的啤酒發(fā)酵階段，選擇分階段的遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值，克服了溫度階段性改變對控制器穩(wěn)定性的影響，用優(yōu)化訓(xùn)練好的權(quán)值進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的在線整定過程，克服了傳統(tǒng)PID易產(chǎn)生大超調(diào)的影響，快速地確定PID控制器的參數(shù)，再由PID控制器來控制啤酒發(fā)酵的溫度[15]。3.4智能控制算法與PID進行結(jié)合各種控制算法都有各自的優(yōu)點和缺點，在實際的生產(chǎn)中往往會出現(xiàn)幾種控制理論相結(jié)合，取長補短的情況。近年來，針對將智能控制應(yīng)用到復(fù)雜的控制系統(tǒng)中這一想法，引發(fā)了越來越多人的關(guān)注，比如模糊理論與PID相結(jié)合構(gòu)成模糊PID控制算法，提高了精確度，控制效果也得到了顯著的提升。遺傳算法與PID相結(jié)合構(gòu)成遺傳PID控制器，用遺傳算法優(yōu)化PID的參數(shù)，讓整定的PID的參數(shù)更加的準(zhǔn)確，并且PID的參數(shù)可以在線修正，可以應(yīng)對具有時變性特點的被控對象。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)的能力，它與PID進行結(jié)合，構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法，通過改變網(wǎng)絡(luò)層之間的權(quán)值，進而達到改變輸出控制參數(shù)，這一點正好可以彌補PID的不足，解決了時變性和大時滯的問題。啤酒發(fā)酵過程中，當(dāng)溫度偏差較大時采用模糊控制，響應(yīng)速度快，動態(tài)性能好；當(dāng)溫度偏差較少時采用PID控制，是靜態(tài)性能更好，滿足系統(tǒng)的控制精度。因此，模糊與PID復(fù)合控制比它們的單一控制具有更好的控制特性，對于啤酒發(fā)酵來說，是一種更加優(yōu)良的控制算法。但這種算法對于系統(tǒng)強禍合性起到的作用非常有限，沒有實現(xiàn)解決發(fā)酵過程中的強禍合問題。徐玲，徐保國（2013）針對啤酒發(fā)酵溫度控制為純滯后溫度控制對象，采用具有Smith預(yù)估功能的免疫模糊PID控制器進行控制，該控制器將Smith預(yù)估和免疫PID控制相結(jié)合，利用生物免疫算法進行PID參數(shù)的在線自適應(yīng)調(diào)整，由模糊控制器逼近免疫PID的非線性函數(shù)，并用遺傳算法優(yōu)化控制器的控制參數(shù)；系統(tǒng)仿真結(jié)果證實了該控制方法將調(diào)節(jié)時間加快了650s，超調(diào)量由原來的40%下降至0[16]。苗榮霞、王彬（2016）為提高某啤酒廠發(fā)酵過程中溫度控制的自動化水平以及降低溫度穩(wěn)態(tài)偏移量，采用參數(shù)自整定模糊PID控制方法，設(shè)計了一套基于可編程邏輯控制器的自動監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)了發(fā)酵溫度的精確控制以及發(fā)酵過程中難以整定的溫度參數(shù)的在線修改，結(jié)果表明：啤酒發(fā)酵溫度的參數(shù)自整定模糊PID控制使溫度響應(yīng)速度較傳統(tǒng)PID控制方式提高了35%[17]。徐云鵬（2017）利用PLC技術(shù)和智能化PID控制算法相結(jié)合的方式研究開發(fā)了一個發(fā)酵罐溫度自動控制系統(tǒng)[18]。李鑫，張煜星，高博（2018）針對啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)具有時變性、非線性和滯后性的特征，運用傳統(tǒng)控制方法不能實現(xiàn)啤酒發(fā)酵溫度精確控制的問題。引入論域伸縮因子，設(shè)計變論域模糊PID控制器，實現(xiàn)PID參數(shù)在線精細(xì)整定；以S7-1200PLC控制器和KTP1000觸摸屏為硬件基礎(chǔ)，開發(fā)啤酒發(fā)酵自動控制系統(tǒng)，實現(xiàn)人機交互。啤酒發(fā)酵試驗結(jié)果表明：啤酒發(fā)酵溫度控制誤差為±0.09℃，控制精度為0.75%，溫度控制系統(tǒng)穩(wěn)定性好、精度高，提高了啤酒質(zhì)量[19]。4總結(jié)本課題針對基于PLC的啤酒發(fā)酵溫度控制問題，結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)文獻，梳理了當(dāng)前啤酒發(fā)酵溫度控制技術(shù)及溫度控制算法研究現(xiàn)狀。啤酒發(fā)酵溫度控制技術(shù)經(jīng)歷了由手動控制、半自動化控制，到分布式自動控制的階段，其控制算法也逐步由單一的PID控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制控制，發(fā)展至智能控制算法與PID結(jié)合算法。啤酒發(fā)酵溫度控制技術(shù)日漸成熟。啤酒發(fā)酵過程中發(fā)酵溫度的變化具有時變性、非線性、大時滯性和強關(guān)聯(lián)性等復(fù)雜特性，因此啤酒發(fā)酵過程中的溫度控制成了控制的難點，傳統(tǒng)的單一控制算法已經(jīng)無法適應(yīng)日益精確的控制工藝要求和不斷增大的發(fā)酵罐體積。因此，以PLC為核心的分布式控制方式結(jié)合智能控制算法的控制系統(tǒng)研發(fā)成為當(dāng)前研究的趨勢。

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