烘丝过程烟丝含水率的MFA控制

烘丝过程中烟丝含水率的变化具有较强的非线性、不确定性和大滞后特性,同时存在干扰和噪声,运用常规的PID算法难以达到期望的控制效果。采用无模型自适应控制器(MFA)并结合渐进辨识(ASYM)方法对烘丝过程的烟丝含水率控制系统进行了改造,建立了前馈和含水率对象的数学模型,提高了模型的精度。利用MFA的自适应和抗滞后功能,减小了烟丝含水率的波动幅度,降低了“干头干尾”的数量,提高了卷烟生产质量。

预测PI和准预测PI控制算法在片烟复烤机上的应用

采用传统的PID控制算法对打叶复烤中的片烟复烤机进行控制,由于烤房温度波动大,难以保证冷房含水率与出口含水率稳定。为此,采用预测PI和准预测PI控制算法对其进行控制以保证控制品质和精度。烤房温度是大惯性、大滞后过程,采用预测PI控制算法可以避免调节速度慢、波动大的问题;冷房含水率与出口含水率均为多输入单输出过程,按照频率域准则将多输入单输出过程简化为单输入单输出的组合积分过程,并采用自适应抗干扰的准预测PI控制算法进行控制,使生产完全闭环自动控制,烤房温度、冷房含水率和出口含水率的控制精度均能达到设定值的±0.3%,满足了工艺要求。两家打叶复烤厂的应用结果表明,采用预测PI和准预测PI控制算法后,片烟含水率稳定地达到规定的工艺技术指标,提高了控制精度,实现了闭环全自动操作,无需操作人员的人工干预,减轻了劳动强度,返料次数由原来的每班至少2次减少为0,降低了能源消耗。