基于环境自学习的气动调节阀控制算法研究

气动阀门定位器广泛应用于化工、能源、油气、水处理、造纸等工业领域,不过气动阀门在环境变化中往往出现漏气等现象,其性能大大下降,在对传统五步开关控制算法分析的基础上,提出了一种基于环境自学习的控制算法。改进后的控制算法中所有的控制参数均通过参数自整定获得,提高了算法的通用性。参数自整定方法能够检测漏气,当漏气量超过一定阈值,系统进行报警,当漏气量在一定范围内则自动辨识出行程类型、端点位置、最大超调量、最佳PWM占空比和补偿PWM等参数,为改进后控制算法的控制参数选择提供依据。闭环控制算法同样增加了环境自学习功能,根据环境的变化实时改变补偿PWM,并更新到闭环控制算法中。通过对气动调节阀进行漏气模拟试验,并借助智能阀门定位器监控平台对控制算法进行了实现和验证,实验结果表明改进后的控制算法缩短了阀位调整时间,在全行程范围内基本避免了振荡现象的产生。