李建軍，唐偉，李東
金發(fā)科技股份有限公司，廣東廣州 510663
摘要:對集中吸料系統(tǒng)原有的固定分組控制進行節(jié)能分析，通過對固定分組控制建立數學模型，確定了影響系統(tǒng)能耗的關鍵要點。在固定分組控制算法基礎上，提出了一種基于機臺聯(lián)網的動態(tài)分組與匹配優(yōu)化的智能方法，介紹了其優(yōu)點和關鍵技術，建立數學模型，實現(xiàn)智能控制的主要算法，分析結果表明該方法可穩(wěn)定的完成智能控制功能，降低了系統(tǒng)能耗。
關鍵詞:塑料數字化工廠;集中吸料;智能算法;動態(tài)分組;匹配優(yōu)化
集中吸料系統(tǒng)的工作原理是通過集中真空系統(tǒng)的羅茨風機進行恒壓控制[1]，并通過管道連接到生產機臺，實現(xiàn)成品的吸料控制，如圖1所示。在改性塑料行業(yè)，生產車間內有多條生產線，要求集中真空系統(tǒng)恒壓PH(單位MPa)能滿足總的運行機臺的負壓要求。集中真空系統(tǒng)的PH通過羅茨風機進行恒壓控制產生，生產機臺所需負壓與產量，產品特性等有關，為了減少設備投資及系統(tǒng)運行能耗，在設計時，集中真空系統(tǒng)的最小恒壓值滿足大多數機臺同時運行所需負壓即可。在生產運行時，在集中真空系統(tǒng)中，根據生產需求設定合適的恒壓值PH，在傳統(tǒng)設計中，采用固定分組法進行吸料，實現(xiàn)生產車間機臺成品吸料控制。
固定分組法通過對機臺進行分組控制，集中真空系統(tǒng)的負壓值只需要滿足分組內的機臺吸料需求，減少了系統(tǒng)設計冗余量。但是在實際應用中，存在以下問題:
1)分組提前設定，生產機臺的運行/停機狀況變化，很難進行分組變化。
2)生產線的設置參數不合理，機臺信息缺少與集中吸料系統(tǒng)的交互，導致吸料參數設置不合理。
3)系統(tǒng)能耗較大，主要在于負壓空損耗[2]導致的能耗浪費。
本文提出了新的智能算法，包括動態(tài)分組 [3-4]，機臺聯(lián)網及機臺匹配優(yōu)化三個部分內容，可降低集中吸料系統(tǒng)能耗，實現(xiàn)以下控制目標:
1)進行動態(tài)分組之后，負壓控制能滿足生產機臺運行/停機的變化。
2)通過生產機臺的聯(lián)網，自動優(yōu)化相關設置參數，實現(xiàn)智能降低能耗。
01 集中吸料系統(tǒng)原理與節(jié)能分析
1.1集中吸料系統(tǒng)結構及負壓需求
集中吸料系統(tǒng)使用固定分組法進行成品吸料控制，存在能耗浪費問題，本文對吸料系統(tǒng)原理及實際的負壓需求進行分析，確定節(jié)能要點。集中吸料系統(tǒng)的單個機臺成品吸料系統(tǒng)如圖2所示，成品斗內物料通過負壓吸料到緩存罐，然后放至在線混色罐，成品吸料速度與負壓值成負相關。機臺所需負壓Pi與實際產量為負相關，當產量較大時，負壓Pi值更小，才能保證生產成品及時送至在線混色罐中。
在機臺成品吸料系統(tǒng)中，負壓值Pi應該與產量相匹配，成品斗內物料堆積到一定的料位，通過負壓吸料至緩存罐，等待料位堆積一定料位時再次吸料，等待過程中機臺對負壓值大小無要求。如圖3，機臺負壓需求曲線描述了與產量相匹配的負壓值的變化情況，P1為產量較大時的需求負壓，P0為較小產量時的需求負壓，曲線P為與成品斗料位相關的負壓需求。
1. 2 固定分組法的節(jié)能分析
上文分析了單個機臺的實際負壓需求，集中吸料系統(tǒng)使用固定分組法對生產車間機臺進行分組時，組內機臺總的負壓需求僅進行了簡單計算，如式 (1) 。其中N為組內的機臺數量，機臺所需最小負壓值為Pi，保證了組內所有機臺同時運行時仍能夠實現(xiàn)成品吸料功能。
在實際控制系統(tǒng)中，組內機臺是否運行是由生產訂單確定的，分組內的機臺不運行時，負壓需求為零，運行機臺的負壓需求曲線Pi與圖3相似，則分組內的機臺實際負壓總需求PZ計算，如式(2) ，其中n為運行機臺數量，Pi為機臺i的實際負壓需求。
生產線的進行固定式分組時，通過對式(1)、(2)進行細化分析，將分組內的實際負壓總需求與恒定負壓值進行比較，其關系如圖4所示。從圖中可以看出PZ是根據機臺運行情況變化的曲線，而PH為集中真空系統(tǒng)設定的恒壓控制值，當出現(xiàn)機臺開機數量較小或成品吸料完成后的等待過程時，兩者之間存在明顯的差值（圖4中的陰影部分） ，維持此部分負壓所需要的能耗(圖4中陰影部分面積并不表示具體能耗數值) ，即為負壓損耗值。
如何降低集中吸料系統(tǒng)的負壓損耗值，如圖4所示，可以從PH和PZ兩個方面來進行梳理:
1) PH由集中真空系統(tǒng)進行恒壓控制，與分組內的運行機臺數量n有關，調整頻次較低，調整PH可以明顯降低系統(tǒng)能耗，但PH與n的關系還要進一步研究確定。
2) 負壓總需求PZ實質上是運行機臺的負壓需求值Pi進行綜合計算后的曲線，前文可知，負壓需求值Pi與生產過程相關，其變化較快，通過固定式分組法很難調整PZ曲線，需要使用更加智能的算法來對PZ進行調整，降低系統(tǒng)能耗。
02 集中吸料系統(tǒng)節(jié)能數學模型
2. 1 節(jié)能組合模型
對于集中吸料系統(tǒng)來說，降低系統(tǒng)能耗的重點在于降低系統(tǒng)負壓損耗值，從前文可知，集中真空系統(tǒng)和集中吸料系統(tǒng)的控制均可以降低系統(tǒng)能耗，但本文主要把集中系統(tǒng)吸料作為控制目標。圖4中，對于分組內的N條生產線，T為PH調度周期[5](假定為分組內的運行機臺數量n變化為一個調度周期) ，由于系統(tǒng)負壓損耗S與負壓總需求PZ和恒壓值PH的偏差有關，系統(tǒng)負壓損耗S最小的目標函數數學模型為:
式中，假定調度時間T內PH值不變; kn-系統(tǒng)恒壓值PH的損耗計算系數; kn-運行機臺數n有關。
本文中集中真空系統(tǒng)進行變頻恒壓控制，兩者關系如圖5所示: 1) kn為損耗負壓計算系數，吸料使用負壓設為1，kn值大于1; 2)當機臺運行數較少時，系統(tǒng)負壓損耗較高; 3)當運行機臺數量增加時，集中真空系統(tǒng)負壓損耗系數降低。4)在機臺數量不變化時，負壓損耗系數基本不變化，為方便進行節(jié)能分析，假定調度周期T內，kn值為恒值。
由式(2)中，對PZ進行替換，可得出新的數學模型，見式(4)，前式(3)中，運行機臺數量必屬于分組內的機臺，使用μi作為機臺運行狀態(tài)，見式(5)
前文已經敘述了降低系統(tǒng)能耗的兩個方面，除了降低系統(tǒng)負壓損耗S外，若能夠降低系統(tǒng)恒壓值PH，從圖4可知，PH需要滿足運行機臺的吸料負壓需求，聯(lián)合式(2) ，建立數學模型，見式(6)、(7) 。
2. 2 節(jié)能模型智能算法
集中分料系統(tǒng)控制車間所有機臺的成品吸料，假設車間機臺總數量為M，分組內的機臺數量為N，一般情況下，分為2組進行成品吸料控制，圖6為車間機臺進行固定分組時的負壓需求圖，未運行機臺負壓需求為零。本節(jié)詳細介紹智能算法的實際運用。
2. 2. 1 動態(tài)分組算法
圖6中，分組1和分組2中各有3個機臺，其中P6機臺未運行，其負壓需求值為0。依據式(4)的數學模型，分組2中負壓損耗值更大，若PH未進行調試，則依據式(7) ，系統(tǒng)能耗也更高。本文提出了通過動態(tài)分組算法，對分組進行調整，確保組內的機臺全部為運行機臺，建立如下數學模型:
式中，i-運行機臺編號; j-分組編號; k-組內編號; M-機臺總數量; N-分組內機臺數量。
2. 2. 2 機臺聯(lián)網
從上文可以看出，動態(tài)分組算法主要是對分組內的機臺進行調整，從圖6中可以看出，機臺的負壓需求曲線均不相同，負壓需求主要與產品產量，物料特性等有關，使用kpi表示機臺i的負壓吸料系數，當產量較高時，kpi值也更高。
在式(11)中，kmin為最小產量機臺系數(通常默認為1) ，ki為機臺i與最小產量機臺產量比值 (≥1) 。
2. 2. 3 機臺匹配優(yōu)化
通過對圖6的機臺負壓需求曲線進行簡化計算，當吸料時負壓值Pi為恒值，當等待吸料時，負壓值Pi為0，當負壓滿足吸料要求后，可根據負壓吸料系數Kpi對機臺吸料時間與等待時間進行匹配優(yōu)化［3］，可以降低系統(tǒng)恒壓值PH。
03 智能算法求解與分析
智能算法求解過程如下:
1) 根據機臺總數量M，分組內的機臺數量為N，根據式8，計算分組數量j。
2) 通過系統(tǒng)聯(lián)網，確定運行機臺數量n，并按照式8，式9，進行動態(tài)分組編號。
3) 通過各機臺產量信息，確定機臺的吸料負壓系數kpi，對機臺的吸料與等待時間進行優(yōu)化。
04 結論
本文通過對集中吸料系統(tǒng)進行分析，提出了新的智能算法，降低集中吸料系統(tǒng)的能耗，需要從PZ和PH兩個方面進行處理，解決了固定分組法存在的能耗損失問題。本文提出的智能算法通過對機臺實際負壓需求曲線進行分析，使用動態(tài)分組方法確保分組內的機臺數量為最大允許值，可以減少系統(tǒng)的負壓損耗值，在通過機臺聯(lián)網的情況下，根據機臺實際產能情況，合理的匹配分組內不同機臺的吸料時間和等待時間，降低系統(tǒng)的恒壓值，減少了系統(tǒng)的能耗。
通過本文介紹的控制算法，只需要設置根據機臺運行情況，機臺產量信息，實現(xiàn)智能的集中吸料系統(tǒng)控制，是一種比傳統(tǒng)的固定分組法控制更行之有效的節(jié)能方法，應用范圍更加廣闊，符合數字化工廠的建設需求。
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