[发明专利]一种聚酯短纤维生产过程中拉伸环节的去伪控制方法

说明书

本发明涉及一种聚酯短纤维生产过程中拉伸环节的去伪控制方法，初生纤维在经过集束环节形成工艺规定粗度的大股丝束后喂入集束拉伸机，集束拉伸机的纤维拉伸时的速度和温度采用去伪控制的速度‑温度耦合控制方法。在数据驱动的基础上，引入去伪控制算法对拉伸环节进行控制，该算法在候选控制器集合基础上，计算虚拟参考信号，根据性能指标辨识出当前采样时刻的非伪控制器，与其他数据驱动控制方法相比，去伪控制使系统具有较好的瞬时响应性能，还能够维持闭环系统的稳定性。根据去伪控制得到的非伪控制器参数，对其进行差分进化优化，经过差分变异、交叉和选择操作后，再将改进后的非伪控制器切换至闭环控制回路，可达到更好的控制效果。

技术领域

本发明属于自动控制技术领域，特别是涉及一种聚酯短纤维生产过程中拉伸环节的去伪控制方法。

背景技术

聚酯短纤维主要用于棉纺行业，单独纺纱或与棉、粘胶纤维、麻、毛、维纶等混纺，所得纱线用于服装织布为主，还可用于家装面料，包装用布，充填料和保暖材料。生产聚酯短纤维时，多根线条集合在一起，经给湿上油后落入盛丝桶。再经集束、拉伸、卷曲、热定形、切断等工序得到成品。拉伸环节在纤维生产后加工过程中扮演着极其重要的作用，直接决定着纤维最终的性能。传统控制方法分别对拉伸环节过程中的受变量利用PID控制器形成若干独立闭环回路进行控制，没有考虑变量之间的相互影响对综合控制效果的影响，调节手段单一，有其局限性，不利于产出高质量的纤维产品。

针对这种情况，采用数据驱动控制方法对碳纤维凝固过程进行控制。数据驱动控制是一种利用受控系统的在线和离线I/O数据以及经过数据处理而得到的知识来设计控制器的一种控制方法，有收敛性、稳定性保障和鲁棒性结论。基于受控系统的在线数据主要有同步扰动随机逼近控制(SPSA)、无模型自适应控制(MFAC)、和去伪控制(UC)这三种数据驱动控制方法。SPSA控制器设计较复杂(函数逼近器)，收敛速度较慢，且在闭环实验中要对控制器参数进行扰动，可能会导致废产品的出现。MFAC首先要对非线性系统建立动态线性化模型，根据控制输入准则函数得到控制律，再根据参数估计准则函数得到伪偏导数，继而得到控制方案，但是MFAC控制器参数变化对控制系统稳定性有较大影响。本发明引入另一种基于在线数据的数据驱动方法——去伪控制。

发明内容

本发明在数据驱动基础上，采用两级拉伸工艺对聚酯初生纤维进行拉伸，对于第二拉伸辊与定型辊之间的二级拉伸环节，引入去伪控制算法对聚酯短纤维生产过程中拉伸环节进行控制，该算法在候选控制器集合基础上，计算虚拟参考信号，根据性能指标辨识出当前采样时刻的非伪控制器，切换到控制回路中，既可以使系统具有较好的瞬时响应性能，还能够维持闭环系统的稳定性。差分进化算法(Differential Evolution,DE)是一种比较新颖的智能优化算法，对当前代数的种群在全局进行随机并行直接搜索。因为其原理易懂，结构简单，收敛速度快且优化效果出色而在实际工程项目优化技术中得到了极大的应用。在去伪控制基础上对其进行差分进化优化，进一步优化了控制效果。

一种聚酯短纤维生产过程中拉伸环节的去伪控制方法，所述拉伸环节中的拉伸方式为两级拉伸工艺，对于两级拉伸工艺中的第二拉伸辊与定型辊之间的二级拉伸环节，其纤维拉伸时的速度和温度采用去伪控制的速度-温度耦合控制方法，具体控制步骤为：

(1)初始条件：

a、初始输入：

速度实际输出y1(k)在采样时刻1～3的值y1(1)～y1(3)；

温度实际输出y2(k)在采样时刻1～3的值y2(1)～y2(3)；

速度非伪控制器输出u1(k)在采样时刻1～2的值u1(1)～u1(2)；

温度非伪控制器输出u2(k)在采样时刻1～2的值u2(1)～u2(2)；

初始化：