顾蓉,王宝忠,刘浪
(江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003)
摘要:在直流电镀工艺需要电源输出电流调节范围宽、输出电流值稳定的背景下,针对PID参数整定困难,积分分离的增量式PID阈值选定困难,智能算法结构复杂、不易实现这几个问题,首先改进了PID算法,然后将最小二乘法应用在PID参数整定中,最后将改进的PID算法应用在电镀电源的控制中,实现了对系统的精密控制。改进的PID算法结构简单,参数易于整定,阈值易于选取,仿真结果表明,改进的PID算法在电镀电源控制中取得了良好的效果。
教育期刊网 http://www.jyqkw.com
关键词 :增量式PID;PID参数整定;最小二乘法;电镀电源
中图分类号:TN05?34;TP301.6 文献标识码:A 文章编号:1004?373X(2015)15?0145?04
收稿日期:2015?01?18
0 引言
影响电镀质量的因素包括:阳极材料的质量、电镀液的成分、温度、通电时间、搅拌强度、析出的杂质、电流参数等[1],其中电源是电镀最主要的设备。不同的电镀工艺对电源的要求是不一样的,如镀铜,采用脉动直流电能提高镀层光亮度;相反,对于镀铬,就只能用直流电才能得到良好的镀层,如果有交流成份,铬镀层的亮度会降低,甚至发白,发雾,变灰,直流中所含的交流成份越大,这种现象就越严重。除用得很少的铝件交流氧化直接用可调低压交流电外,其他基本上都采用直流电源。任何镀液都有一个获得良好镀层的电流密度范围,获得良好镀层的最大电流密度称为电流密度上限,获得良好镀层的最小电流密度称为电流密度下限,这就要求电源的输出电流从开机开始迅速达到设定值并保持稳定,纹波系数小。使用符合要求的直流电源是精密电镀的基本要求。据此,对电镀电源的控制算法进行研究,以使电源响应速度快、纹波系数低、电流调节范围宽、稳定可靠。电镀电源的目标输出电流波形如图1所示。
1 系统仿真模型
利用Matlab/Simulink建立仿真模型如图2所示。
1.1 控制算法
PID控制器是目前应用最为广泛的一种控制器,它利用受控系统的输入输出数据来设计,结构简单,使用方便[2],因此本文拟采用PID算法控制电镀电源。PID算法原理框图如图3所示。
增量式PID 算法是对PID 算法公式进行变换得到的,由于增量式PID 算法具有计算量小,易于实现的优点,所以首先采用增量式PID算法。
1.2 增量式PID算法
增量式PID 算法中控制器的输出是系统控制量的增量Δuk。当系统的执行机构所需的不是控制量本身,而是控制量的增量时,应该使用增量式PID算法对系统进行控制。增量式PID的控制规律如下:
将增量式PID应用到系统中,设定值为4 000,得出仿真图如图4所示。
PID算法中的积分环节主要作用是消除静差,但如果积分作用参与了系统调节的整个过程,由于起始阶段系统偏差较大,很容易造成积分饱和,导致PID 公式的运算结果超过执行机构的最大控制量,使系统输出量存在较大的超调,甚至引起大的振荡[3],如图4所示。这样的电源存在诸如响应不够快、超调、稳定性不够好等问题,这样的电源应用在电镀生产中势必会影响产品质量。为改善超调和振荡问题,将积分作用从PID算法中分离出来,即改为采用增量式积分分离PID算法。
1.3 增量式积分分离PID控制算法
积分分离的具体做法是:当系统的输出误差较大时,积分作用不参与调节;当系统的输出误差较小时,加入积分控制来消除静差。其具体实现步骤如下[4]:
(1)根据实际情况,人为设定阈值ε > 0 ;
(2)当|error(k)| > ε 时,采用PD控制;
(3)当|error(k)| ≤ ε 时,采用PID控制。
增量式积分分离控制算法可表示为:
其中β 为积分项的开关系数。
将增量式积分分离PID算法应用到系统中,仿真得到如图5,图6所示波形,这两幅图为阈值分别是300和100,给定值分别为4 000 和600 时系统的输出电流波形。
由仿真图可知,增量式积分分离PID控制算法一定程度上解决了增量式PID算法中的超调和振荡问题,如图5中阈值为300时的情形,但是由于电镀电源输出电流大,调节范围宽,阈值设定就成了一个比较棘手的问题,对于小的设定值,阈值过大,达不到积分分离的目的,如图6所示,阈值为300时系统存在超调;对于大的设定值,阈值设定过小,系统可能进不了积分作用区间,会出现较大的残差,如图5所示,阈值为100时系统存在较大的静差,大约为200。仿真结果表明,对于调节范围宽的电镀电源系统,增量式积分分离PID控制算法不能兼顾各设定值下的系统输出电流波形。为了解决系统由于阈值选择不当而出现的超调或静差问题,拟改进增量式积分分离PID控制算法。
1.4 改进的增量式积分分离PID算法
即使是对于同一个系统,不同的输出值所允许的误差绝对值都是不一样的,系统通常会规定一个允许的误差百分比,即要求误差和设定值的比值在允许的范围内,据此,本文将系统给定值r 引入算法,利用误差error(k) 和给定值r 的比值作为开关系数的判断条件,将误差和给定值的比值叫做误差百分比,改进的增量式积分分离PID算法具体实现步骤如下:
(1)根据系统允许的误差百分比设定阈值ε > 0 ;
改进的积分分离PID 控制算法公式和增量式积分分离PID算法的公式无异,不同点在于开关系数的判断条件变为:
改进后的积分分离PID 控制算法仿真图如图7所示。
2 PID 参数整定
PID算法的三个参数是应用该算法的重点和难点,它们共同决定系统最终的控制效果[5]。工程上,PID 控制器的参数常常是通过试凑,或者通过实验经验来确定。这些方法不仅耗时,还依赖专家经验。利用Matlab可以在系统投入运行前对系统进行仿真,在此基础上,虽然不能准确建立系统的数学模型,但是可以降低系统的不确定性[6]。要了解系统,首先要了解系统的输入输出关系。通过对系统进行仿真得出了一组输入输出数据,如表1所示。系统的输入为PWM波的比较值,输出为电流大小。
根据表1中的数据,利用最小二乘法将数据拟合成曲线,如图8所示,其中横坐标为输入,纵坐标为输出,单位为安培(A)。
系统的输入输出关系为:
在系统中输入为控制算法的计算结果,输出为系统的稳定值。首先整定比例系数,为方便比例参数整定,将拟合曲线的方程式简化为f (x) = 0.5x。仅在比例作用下,比例系数Kp 和系统的稳定值m 的关系为:
仅在比例作用下,系统最终存在静差,值为r - m,将该静差取为给定值的1%,即系统仅在比例作用下最终输出电流达到给定值的99%,m = 99% r,经计算得Kp = 198,Kp 取200。这样仅在比例作用下,系统最终大致会稳定在99% r 处。当系统的输出值达到给定值的99% 时,即在|error(k) /r | ≤ 1%时,加入积分调节,由于开关电源是一个非线性系统,即便经过计算,但在比例作用下系统输出值也还并不十分确定,因此阈值要留有一定的裕量,因此取阈值为1.5%,即ε = 0.015。由于积分作用受到了限制,积分参数的整定变得相对容易,由于比例作用下系统的静差很小,经试验,Ki 取各数量级的值均能达到良好的控制效果,其中Ki 取1效果最佳。最后整定微分系数,由于微分作用的存在,系统可能会出现较大的波动,于是给微分作用进行限幅,经整定,Kd 取1最为合适[7]。
3 仿真结果及分析
首先将给定值设为2 000,调节给定值到4 000,再调节到3 000,系统仿真结果如图9及图10所示,其中图10为图9的细节图。
从仿真结果可以看出,应用改进算法的PID,系统对于各给定值既无超调也无静差,只是在稳定值附近有微小波动,和增量式积分分离PID 算法相比,该系统阈值的选取容易很多。
以模糊算法为例,将改进的PID算法与模糊自适应PID算法分别应用到电镀电源系统中,并对效果进行比较[6]。图11 为改进的PID 算法控制效果与模糊自适应PID 算法的控制效果对比图,给定值均为4 000。图12为系统稳定后放大的输出电流图。
如图11,图12 所示,系统采用改进的PID 算法时,稳定时间约为0.006 s,稳定后波动约为±3,纹波系数<1‰,采用模糊自适应PID算法时,稳定时间约为0.02 s,稳定后波动约为±4;和采用模糊PID 算法的系统相比,采用改进的PID算法系统响应更迅速,运行更稳定。且一般模糊逻辑系统的设计存在两个棘手的问题:一是隶属函数个数、形状的确定及其坐标位置的调节;二是模糊规则的确定[8?9],设计过程较复杂。相比来说,改进的PID算法结构简单,易于实现和应用。
4 结语
综上所述,改进的增量式积分分离PID算法结构简单,易于实现;PID 参数易于整定;阈值选取简单;纹波系数低;不必采用智能算法,省去了规则的制定,减少了系统的运算量,系统响应更快。采用改进后的PID 算法,由于系统反应速度快(毫秒级),对于网电及负载变化具有极强的适应性,输出误差大约为0.1%,电源的控制精度高,电流稳定,对于使用直流电镀工艺的产品,有利于提高产品质量[10]。
在后续的工作中,将在系统中加入智能学习算法,自学习系统的输入输出关系,利用学习到的信息来整定PID参数,智能化地提高PID算法对系统的控制效果,实现系统的全面智能精确控制。
教育期刊网 http://www.jyqkw.com
参考文献
[1] DATTA M. Electrochemical processing technologies in chip fab?rication:challenges and opportunities [J]. Electrochimica Acta,2003,2(48):2975? 2985.
[2] 晏静文,侯忠生.学习增强型PID控制系统的收敛性分析[J].控制理论与应用,2010,27(6):761?768.
[3] 刘金琨.先进PID控制Matlab仿真[M].3版.北京:电子工业出版社,2013.
[4] 傅信.过程计算机控制系统[M].西安:西北工业大学出版社,1995.
[5] 何佳佳,侯在恩.PID 参数优化算法[J].化工自动化及仪表,2010,37(11):1?4.
[6] 王素青,姜维福.基于Matlab/Simulink的PID参数整定[J].自动化技术与应用,2009,28(3):24?28.
[7] 曾豪勇,周思柱,易文君.基于Matlab 的增量式PID 参数整定[J].工业控制计算机,2014(6):69?70.
[8] 艾学忠,金炳涛.具有安全监管的锂电池矿灯智能充电技术的研究[J].化工自动化及仪表,2010,37(2):100?101.
[9] 艾学忠,金炳涛,柳仁禹.精密智能电镀电源的设计[J].吉林化工学院学报,2013,30(11):76?78.
[10] 付瑞玲,乐丽琴.基于Matlab/Simulink的PID参数整定[J].工业控制计算机,2013,26(8):75?76.
作者简介:顾蓉(1989—),女,江苏泰兴人,硕士研究生。主要研究领域为电力电子。
王宝忠(1956—),男,江苏太仓人,副教授,硕士研究生导师。主要研究领域为电力电子。
刘浪(1990—),男,四川南充人,硕士研究生。主要研究领域为电力电子。