1 引言
近10年來，雖然我國的啤酒裝備配套水平有很大提高，但和國外相比，由于起步較晚，尤其是成套設備，差距較大。自動化程度低，因而產(chǎn)品效率較低，生產(chǎn)質(zhì)量也不高，啤酒能耗較大，這都是我國啤酒工業(yè)急待解決的問題。本論文經(jīng)過認真調(diào)研、分析，對目前國內(nèi)外較先進的啤酒發(fā)酵工藝控制系統(tǒng)進行了綜合比較與評價，同時，又充分考慮企業(yè)的綜合實力、現(xiàn)狀與發(fā)展等因素，此控制系統(tǒng)結構選定IPC——PLC DCS即工業(yè)控制計算機與可編程序控制系統(tǒng)。并提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊自適應PID控制算法，解決了啤酒發(fā)酵過程的純滯后過程、大慣性、和非線性等問題。
2 啤酒發(fā)酵工藝控制
2.1啤酒發(fā)酵工藝曲線
啤酒發(fā)酵的工藝曲線對質(zhì)量有直接影響。啤酒口味和實際要求的不同，啤酒的發(fā)酵工藝曲線也就不同，但是對于確定好的啤酒發(fā)酵工藝，就應嚴格按照工藝曲線去控制溫度和壓力等，這樣才能保證啤酒的質(zhì)量。啤酒發(fā)酵工藝曲線如圖1—1所示。
2.2 啤酒發(fā)酵溫度控制
在啤酒發(fā)酵過程中，酵母的發(fā)酵性能受發(fā)酵溫度的影響。由于發(fā)酵中有熱量釋放出來，因而使發(fā)酵中的麥汁溫度上升，同時促使酶反應加速。酵母的發(fā)酵性能必須限定在一定范圍內(nèi)，這就是實際發(fā)酵操作中的控制工作。啤酒溫度控制原理如圖1—2。
3 IPC-PLC DCS 的設計
本系統(tǒng)為上下兩級遞階結構。具體構成如圖1—3所示。
主要包括以下幾方面：
（1）. 上、下位計算機：控制上位機采用兩臺工業(yè)控制計算機，由于控制對象較多，并兼顧今后系統(tǒng)升級的需要，所以，下位機采用四臺中型PLC。
（2）. 接口硬件包括：開關量的I/O 采用PLC的DI、DO模塊;溫度、壓力、液位采用A/D轉(zhuǎn)換模塊;考慮到下位機需要與上位機進行串行通信，選用日本立石電機公司的OMRON C200HE系列可編程控制器。上下位機通信采用RS—232接口。1#下位機配置如圖1-4所示。
（3）. 顯示系統(tǒng)，包括大型模擬屏，以及上位機彩色監(jiān)視器。
4 控制算法的設計
啤酒生產(chǎn)發(fā)酵過程的控制算法很多，比較常用的是PID控制算法。在實際生產(chǎn)現(xiàn)場中，PID參數(shù)整定與自整定的方法也很多，但往往難以實施或不太理想，常規(guī)PID控制器參數(shù)常常整定不良，性能欠佳，對運行工況適應性差。本論文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊自適應PID控制方案。本控制系統(tǒng)結構如圖1—5。
它主要包括四個部分：
（1）. 傳統(tǒng)PID控制結構 由PID控制器和廣義被控對象構成一個典型的閉環(huán)控制系統(tǒng)，只是此時的PID參數(shù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)在線修改。
（2）. 模糊量化模塊 對系統(tǒng)的狀態(tài)變量進行歸檔模糊化和歸一化處理。
（3）. 辨識網(wǎng)絡NN1 它主要用于建立被控系統(tǒng)的辨識模型，為NN2提供必要的信息。
（4）. 神經(jīng)網(wǎng)絡NN2 根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)，調(diào)節(jié)PID控制器的參數(shù)以期達到某種性能指標的最優(yōu)。
5 仿真實驗
考慮到啤酒發(fā)酵過程中的諸多因素，即被控對象是參數(shù)時變的非線性系統(tǒng)。針對以上提出的自學習控制算法，對被控對象進行仿真。仿真圖見圖1-6。通過與圖1-1進行比較可以看出基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊PID控制系統(tǒng)能通過在線學習，不斷改善對系統(tǒng)的控制性能，具有較高的擬人智能性。
6 結 論
本控制系統(tǒng)應用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊PID控制算法，使IPC-PLC分布式控制系統(tǒng)具有良好的執(zhí)行精度，且抗干擾能力強，使溫度曲線得到較好的擬和，在實際生產(chǎn)中應用取得了令人滿意的效果。
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