[发明专利]一种基于免疫机制的碳纤维凝固浴重构控制器有效

专利信息
申请号: 201410265188.2 申请日: 2014-06-16
公开(公告)号: CN104062903B 公开(公告)日: 2017-07-04
发明(设计)人: 丁永生;戴盛芳;任立红;郝矿荣 申请(专利权)人: 东华大学
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 上海天翔知识产权代理有限公司31224 代理人: 吕伴
地址: 201620 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 免疫 机制 碳纤维 凝固 浴重构 控制器
【说明书】:

技术领域

发明属控制器技术领域,涉及一种基于免疫机制的碳纤维凝固浴重构控制器。

背景技术

碳纤维原丝的生产是一个高度复杂的工业过程,以聚丙烯腈基碳纤维原丝的生产为例,其生产线包括原液聚合、喷丝、凝固浴、牵伸浴、预氧化与碳化等诸多环节,各环节间具有联动作用。其中,凝固浴是原丝生产最基本的环节,对最终的原丝结构与性能具有决定性作用。一旦凝固浴环节的稳定性或安全性受到威胁,整个原丝生产线的可靠性均会被严重影响。

由于任何工业生产过程都会具备一定的不确定性,对于碳纤维凝固浴控制系统,故障的潜伏往往不可避免,特别是长期执行控制任务的执行器机构,发生故障的概率相对较大。目前的凝固浴控制系统主要利用多个PID控制器分别对各控制变量进行单回路闭环控制,对于流量阀故障情况下的控制系统研究尚未涉及。如何最大程度地保证控制系统的安全性和可靠性,提高故障情况下凝固浴控制系统的稳定性,对提高碳纤维原丝的生产效益有很大意义。

重构控制理论,主要指当控制系统发生故障时,在线或离线地对控制器的结构和参数进行调整,使得故障后的系统性能尽量接近正常系统。目前重构控制技术主要应用于无人机等飞控系统中,实现飞行器故障情况下的容错控制,在工业生产过程中应用较少,目前也没有在碳纤维凝固浴控制系统中的应用先例。另外,现有的可重构控制技术都不具有在线记忆故障模式的功能,对于同样的故障情况难以快速应答。

发明内容

本发明针对现有碳纤维原丝生产过程在执行器故障情况下无法确保控制系统安全性与可靠性的不足,将生物免疫机制与重构控制理论相结合,提出了一种基于免疫机制的碳纤维凝固浴重构控制器,具体涉及将凝固浴控制系统类比为一个具有自稳功能的生物免疫系统,将控制系统的故障看作抗原入侵,将重构控制器的过程看作免疫应答,同时引入免疫监视机制、免疫记忆机制以及免疫学习机制,模仿免疫系统进行故障检测、控制器重构、控制策略记忆以及控制参数的进一步优化等步骤,实现了碳纤维凝固浴控制系统的执行器故障诊断及控制器快速重构等功能,使控制系统在执行器故障时能自动恢复稳定,全面保证系统的控制性能。

由于生物免疫系统具有自主监视、防御、自稳及自学习等功能,免疫机制中的免疫监视、免疫应答、免疫记忆以及克隆选择等机制,与重构控制系统具有相似的调控目标,因而可以将生物免疫机制与重构控制理论相结合,利用免疫系统的机理来设计能快速恢复稳态的重构控制系统。将生物免疫机制与可重构控制理论相结合,为碳纤维凝固浴的控制系统设计一个重构控制器,并将凝固浴控制系统类比为一个具有自稳功能的生物免疫系统,模仿免疫系统进行故障检测、控制器重构以及控制策略记忆等步骤,可以实现碳纤维凝固浴控制系统的快速重构,全面保证系统的控制性能。

本发明的一种基于免疫机制的碳纤维凝固浴重构控制器,所述基于免疫机制的碳纤维凝固浴重构控制器的控制对象为一个带有DMSO溶液入口、高温水入口、低温水入口及溶液出口的碳纤维凝固浴浴槽,各出入口均安装执行器即流量阀,各出入口的液体流量均通过流量阀调节,所述基于免疫机制的碳纤维凝固浴重构控制器包括:

一个多变量解耦控制器,由液面高度回路、温度回路和浓度回路各自的PID控制器及各自的解耦补偿器共同组成;每个回路中包含一个PID控制器和两个解耦补偿器,两个解耦补偿器分别用于抵消其他两个回路对该回路的耦合作用;

一个记忆抗体库的存储模块,用于记忆各流量阀的故障特性方程及其对应的控制策略,实现免疫系统中的记忆功能;所述的存储模块由三个记忆单元组成,分别为DMSO溶液流量阀记忆单元、高温水流量阀记忆单元与低温水流量阀记忆单元;所述的故障特性方程,指流量阀在故障情况下的输入输出特性方程;

一个监视抗原入侵的故障检测模块,用于在系统投运后对各流量阀的运行状态进行故障判断,实现免疫系统中的监视功能;

一个识别与清除抗原的决策模块,用于在检测到流量阀故障后从存储模块中搜索亲和度最高的故障特性方程并调用相应的控制策略对多变量解耦控制器进行重构,重构后计算各回路的绝对误差积分指标,并判断各回路的绝对误差积分指标是否过大,实现免疫系统中的应答和二次应答功能;

一个进化抗体的学习模块,用于在检测到绝对误差积分指标过大时,在线辨识实际故障特性方程以调整解耦补偿器,解耦补偿器调整完成后,再基于多目标免疫克隆选择算法对故障回路的PID控制器参数进行优化,最终将实际故障特性方程、调整及优化后的控制策略加入存储模块,实现免疫系统中的自适应学习功能;

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