基于单片机控制的生产线皮带运输系统设计-用于合并

基于单片机控制的生产线皮带运输系统设计摘要:在矿山、码头、冶金和化工等行业，广泛使用皮带运输机的皮带配料系统来进行测量和控制速度和物料的流量，皮带配料控制器性能的好坏直接影响到它的动态性能和配料精度。以往人们采用常规的PID控制方式来确定其输出，由于系统的过程参数可能发生变化，常规的PID控制难以整定，因此达不到良好的控制效果。根据皮带配料系统的特点和原理，采用智能控制中的模糊PID控制方法对其进行研究。在控制过程中，引入模糊控制机理，通过模糊调节，实现PID控制器参数的在线调整，增强了控制系统的稳定性以及对不确定性因素的适应性。，数万篇现成设计及另有的高端团队绝对可满足您的需要.本文对控制器进行了硬件和软件设计，分别介绍了CPU处理模块、数据采集模块、D/A转换模块、键盘显示模块、串行通信模块等硬件电路的设计方法和工作原理，对软件进行结构化分析，详细介绍了软件设计思想和各个功能模块的实现，并编写出相应的程序流程图，进一步增加了系统在硬件和软件两个方面的抗干扰能力的设计，从而使系统具有更好的稳定性。关键词：皮带配料系统：智能控制；模糊 PID 控制Abstract：Belt match­material system is used to measure and control the speed and material flow rate of the belt conveyer broadly in industry such as mine，dock，metallurgy and chemical industry. In the past，the traditional PID is used to control the output of belt match­materialsystem， the systematic process parameter may be changed， so it is dif6cult for the traditional PID controller to reach optimum control result. Based oncharacteristic and principle of belt match·materia1 system，Fuzzy­PID control is applied to belt match­material system. Fuzzy control is introduced in the control process， and by using it，on­line adjustment is carried out to the PID control，so as to strengthen the stability of the control system and the adaptability of the system to some Unstable factors。 The software design and hardware design are described. The circuital design procedures of hardware and operating principle are introduced including the CPU module，the data collecting module，the D/A module，the keyboard and display module，the communication module and SO on. The software is modularized. The designs idea of software and the realization of each funotion's module are introduced detailedly，and the corresponding procedure flow chart are compiled. The system's ability of anti­jamming measures of hardware and software are introduced，so the system has a good stability. Key words：Belt Match­Material System；Intelligent Control；Fuzzy­ PID Control 第一章绪论 1.1 设计的目的和意义皮带运输机中的皮带配料系统是一种用于测量和控制皮带运输机的速度和物料流量的实时控制系统。目前，它广泛应用于矿山、码头、冶金和化工等行业，例如我国水泥生产厂中熟料、生料的配送大多采用皮带配料控制系统。由于这些行业工作环境恶劣、电网电压波动大、生产线长和控制过程复杂，再加上我国现行的大部分设备简陋，远远满足不了生产的要求。以往人们常采用传统的PID控制方式来确定其输出。众所周知，常规PID控制算法是一种典型的先行控制算法，这种算法是基于被控对象的精确模型来确定其控制参数，一旦整定后，在控制过程中不再改变，虽然对被控对象参数变化有一定的鲁棒性，但是由于皮带配料系统中原料流量受到皮带传输机械及给料系统等多方面因素的影响，系统的过程参数可能发生了变化，因此，常规的PID控制难以整定，达不到良好的效果，甚至不能稳定工作。为了解决工程实际中出现的模糊性问题，传统的控制理论提出了许多对策。但是这些方法都直接或间接地依赖于受控对象或过程的数学模型，许多工业过程由于受很多因素的影响或过于复杂，要获得其精确的数学模型很难做到，即使做到了，又因为算法通常都很复杂，致使控制系统的实时性难以保证。可是在工业生产现场，一个熟练的操作人员却能对系统中的各种参数的变化做出正确的判断。通过手工操作，最终获得良好的控制效果，这就是模糊控制。模糊控制不需要被控对象精确的数学模型，而是依靠现场操作人员的经验和相关专家的知识，直接用语言型控制规则进行控制。具有对参数变化不敏感和鲁棒性强等优点，但其控制精度却不太理想。因此，本系统把PID算法和模糊技术结合起来，对皮带配料系统进行控制。通过模糊PID控制方法结合皮带配料系统的特点来模拟人的模糊推理和决策过程，实现非线性控制任务，更好的测量和控制皮带运输机的速度和物料流量，克服传统PID固定参数难以适应系统变化的缺点，避免配料系统由于皮带机械不稳定及给料不均匀引起的配料误差，使皮带配料系统能够达到根据现场要求在线修改，抗外部干扰能力强、配料精度稳定的特点，因此，具有广泛的应用前景。 1.2 皮带配料系统的概述在矿山、码头、冶金和化工等行业广泛存在着配料问题，配料就是将若干种物料按一定比例混合起来。以前，采用的是人工配料，因此，各种物料的重量是否符合预先设定的比例在很大程度上取决于操作人员的技能和工作责任心。这种早期的人工配料的做法明显存在效率低和精度不高的缺点。而且，人为的影响因素大，使得产品质量的稳定性差，品级合格率低，成本波动大，经济效益不尽人意。比如在最早的炼焦配料中完全依靠大量的人力来完成，劳动强度大而且粉尘的污染损坏了工人的身体健康和周围的环境。由于人工经验已不能满足现代化生产的要求，于是将皮带核子秤称重与皮带控制技术结合于一体，形成了皮带配料系统，它一方面能够边输送边称量各种固体散装物料，称出某一瞬间传送带所输送的物料重量和某段时间内输送的物料重量的总和；另一方面，可用于将几台秤上的几种原料按一定的比例混合起来即自动配料，其控制方法主要采用了自动控制技术。实践表明自动控制系统不仅自动化程度高，配料连续性好，操作人员劳动强度低，而且配料精度高，产品质量容易控制，还能实现动态物料的配比，自动和手动相结合，实现自动跟踪误差调整、自动称重、自动混合、自动显示的功能。目前皮带配料系统主要有三种类型： l、料门可调的带式称量器，即流到输送带上的物料流速可以控制，而输送带以恒定速度运动。早期的饲料加工厂设计大多采用这种方法。 2、带速可调输送的带式称量器，即输送带速度可变，而流至输送带上的物料流速恒定。3、物料流速和输送带速度均可调的带式称量器，也称为累积式称量喂料器，即输送带上的物料重量和带速均可以控制。本设计选用第二种类型作为研究对象。1.3智能控制的发展和应用自 1932 年 H.Nyquist 的有关反馈放大器稳定性论文发表以来，控制理论的发展已走过了 60 多年的历程。一般认为，前 30 年是经典控制理论的发展和成熟阶段，后 30 年是现代控制理论的形成和发展阶段。随着研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论已难以解决复杂系统的控制问题。智能控制是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而产生和发展起来的。从20世纪60年代起，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智能技术应用于控制系统。 1965 年，美籍华裔科学家傅京孙教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，1966 年，Mendel 进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。0967年，Leondes 和Mendel首先正式使用“智能控制”一词。 20 世纪 70 年代初，傅京孙、Glofis0 和 Saridis 等学者从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉的思想，并创立了人机交互式分级阶智能控制的系统结构。 20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规则控制研究上取得了重要进展。1974 年，Mamdani 提出了基于模糊语言描述控制规则的模糊控制器，将模糊集和模糊语言逻辑用于工业过程控制，之后又成功地研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器的智能化水平有了较大提高。模糊控制的形成和发展，以及与人工智能的相互渗透，对智能控制理论的形成起了十分重要的推动作用 20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。1986年，K.J.Astrom发表的著名论文《专家控制》中，将人工智能中的专家系统技术引入控制系统，组成了另一种类型的智能控制系统 ——专家控制。目前，专家控制方法已有许多成功应用的实例。在新的世纪里，智能控制的研究势头异常迅猛。智能控制的研究与应用己经涉及到众多领域，从高技术的航天飞机推力矢量的分级智能控制、空间资源处理设备的高自主控制到智能故障诊断与控制的重新组合，从轧钢机、汽车喷油系统的神经控制到家电产品的模糊控制。现在的智能控制已扩大到军事、高技术领域和日用家电产品等许多领域。目前实现智能控制常用的技术有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论和自适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。其中，模糊控制已成为实现智能控制的一种重要而又有效的形式。模糊控制的发展和研究现状：美国著名控制论学者 LotfiA.Zadeh 在 20 世纪 60 年代初期认为经典控制论过于强调精确性而无法处理复杂的系统，他认为。在处理生物系统时，需要一种彻底不同的数学——关于模糊量的数学，该数学不能用概率分布来描述，他的这些思想形成了模糊集合理论，并于1965年发表了《Fuzzy sets》这一开创性论文，为处理客观世界中存在的模糊性问题提供了有力的工具。在 20 世纪 60 年代后期，很多学者提出了许多新的模糊方法，如 Zadeh 于 1968 年提出了模糊算法的概念，1970年提出了模糊决策等，并于1973年发表了另一篇开创性的文章《分析复杂系统和决策过程的新方法纲要》，该文件建立了研究模糊控制的基础理论，在引入语言变量的概念的基础上，提出了用If­Then的规则来量化人类的知识。随着科学技术的迅猛发展，对自动控制系统的控制精度、响应速度、系统稳定性和适应能力的要求越