隨著我國飼料工業的飛速發展，飼料行業 [1] 的競爭也越來越激烈，雖然飼料配方的研製有了飛速的發展，但生產廠家卻無法快速準確的生產出高品質的產品，究其原因則是飼料企業所使用的配料生產係統過於落後，因此，改造現有落後的配料生產係統，使之能精確、快速生產不同配方的飼料已迫在眉睫。

1 配料係統的係統結構及硬件設計

原有的配料係統中存在很多問題[2-3] :1 ）大部分配料係統采用快慢速給料方式，多為單物料工作方式，不能實現連續配料，生產效率低。 2 ）多采用傳統控製算法更本無法滿足高精度的配料要求。 3 ）大部分配料現場工作環境惡劣，強度大，粉塵大，對工人的身體造成很大的危害。基於以上要求，新的配料係統必須要滿足以下幾個要求： 1 ） 改善工人的工作環境，降低工人的勞動強度，提高生產效率。 2 ）要適用於多種配方的配料以及連續配料，具備配方管理功能，可以隨時建立、修改、或刪除配方。 3 ）要實時采集數據，並具備記錄，打印，查詢等功能。 4 ）可以實時監控連續生產過程，隨時發現異常情況，發出報警。 5 ）具備存儲功能，顯示曆史數據。

基於以上要求，製定出的飼料廠配料係統的結構框圖如圖 1 所示。

本係統采用兩級分布式微機配料控製係統，上位機采用微型計算機，對生產線實現集中管理，通過上位機，可實現人機通訊，實時監控生產過程，實時采集數據，進行分類存儲，產生各種曆史報表。上位機與下位機采用 RS-232 或 RS-485串行總線進行通訊。 下位機采用以 PLC 為核心的控製器，實現物料的定量給料。

如圖 1 中上位機采用工業研華工控機，主要完成以下任務： 1 ）人機交互及管理； 2 ）實時監控國； 3 ）數據存儲及保密；4 ）報警； 5 ）打印； 6 ）通訊。

係統現場控製器采用 S7-200 PLC 控製：由它輸出控製量控製給料係統快慢速給料、給料器的起停、料倉門的開關等等相關控製開關的動作，另外要接受來自上位機發送的相關配料量，所以它是飼料配比係統的核心控製器件。

變頻器—異步機接受 PLC 發送的控製指令，調整電磁振動給料機的電機轉速，以實現變速給料。我們選用西門子公司的 MM440 變頻器。

給料器選用電磁振動給料機，根據頻率變化來控製料速度。

稱重傳感器用於實時測量稱量料鬥中物料的重量，考慮到稱重的精度及稱重傳感器量程的選擇，采用 3 個 BHR-4M應變式荷重傳感器並聯組秤的方式。

稱重采樣接口用於將稱重傳感器的稱重信號濾波、放大、模數轉換後轉換成數字信號在送入 CPU 。 它主要包括濾波器、放大器、模 / 數轉換器及控製命令寄存器等。 其中，放大器采用了超低漂移高精度運算放大器 OP07 。 為了保證係統的數據采集精度，模 / 數轉換器采用美國 MAXIM公司推出的模擬數字轉換器MAX111 芯片，具有 ±14 位的分辨率，不需要外加元件來解決溫漂和時漂的問題， 采用內部校準技術；線性度為 0.05% ，性能較好，可適用於精度要求較高的場合。

電源電路用於將交流電轉化為穩定的、並符合一定要求的直流電，它是整個係統的能量來源。

在自動配料係統中，上、 下位機之間的通信方式采用RS-485 。

在飼料生產現場，各種幹擾問題十分突出 . 本係統在硬件方麵采取了以下幾點抗幹擾措施 . 電容濾波、屏蔽傳輸、光電耦合、稱鬥排氣、互鎖控製。 所有硬件的設計在滿足係統的必要要求時還必須兼顧到軟件的設計，使得軟硬件的設計讓整個係統取得最好的性價比。

2 軟件設計

係統軟件包括上位機軟件設計和下位機軟件的設計。上位機軟件包括係統監控軟件和控製界麵的設計，下位機包括PLC 編程、數據采集、軟件濾波等軟件抗幹擾技術的應用。 整個係統軟件設計采用模塊化設計，方便使用、維護，從而提高整個控製係統的控製及管理性能。

下位機軟件設計主要考慮稱重信號的實時采集、傳輸、處理，各種開關量信號、控製量及時準確地傳送。 所以軟件設計要考慮 PLC 控製程序的編寫，數據采集以及相應的軟件抗幹擾技術。 由於篇幅有限下麵主要給出整個配料軟件流程圖如圖 2 所示。

上位機操作係統選用 windows xp ， 數據庫選用 access 2003 ，監控軟件采用組態王（ KingView ），對現場進行實時監控。 包括主監控畫麵設計、用戶加密設置、生產批次設置等，並通過組態軟件實現上下位機的通信。采用 VB6.0 實現控製軟件設計，以良好的人機界麵形式主要完成配方管理、配料批次設置、配料秤管理以及其他設備管理。

3 提高配比精度的控製算法

該配料係統采用變頻器控製電磁振動給料器的給料速度，物料通過給料器采用進料式倒入稱重料鬥中，當給料設備停止動作後的一瞬間，空中還有一部分物料沒有落入稱量料鬥，這部分物料成為落差，落差的大小隨物料的特性不同而不同，這就造成最終的測量重量與設定值不符，這也是配料誤差產生的最主的原因也是最難消除的。通過對配料係統分析建立數學模型如下：

上式中， G 為物料重量， n 為給料器頻率， K 為采樣次數，T 為采樣的周期。

模型中涉及到的參數比如料鬥的直徑、高度、給料器的參數都可實測，但物料的容重中即空中料柱單位體積的重量則無法確定，會隨溫度、濕度及物料的不同而不同，故采用傳統 PID 控製無法達到高精度的要求，文中采用在 PID 控製的基礎上引入蟻群算法 [5]，蟻群算法是根據仿生進化算法提出的一種源於大自然生物世界的仿生類算法，在很多尋優問題上得到很好的結果，具有良好的魯棒性，算法靈活，很容易應用於其他能被表達為在圖表上尋優的問題上，故可將 PID 控製的 3 個參數 KP 、 Ti 及 Td 用圖表的形式表示， 通過蟻群算法尋優來動態調節控製參數，步驟如下：

1 ）先要將 KP 、 Ti 及 Td 這 3 個有待優化的參數用圖表的形式表示，用 5 位有效數字去表示每一個參數，其中小數點後有 4 位，小數點前有一位，最簡單的圖表形式就是用坐標軸來表示，為每隻螞蟻設一個數組，該數組有 15 個元素，代表該螞蟻走過的縱坐標的數值。 令時間 t=0 和迭代次數 N=0 ， τ0 =0 。

2 ） 將 m 個螞蟻置於各自的初始化區域， 並將該點放至tabuk 中，每個螞蟻按照式（ 2 ）所示轉移概率移動。

3 ） tabu k 是否滿，是繼續往下，否轉第（ 2 ）步

4 ）記錄各螞蟻的目標函數 J K （ j=1，2 …… m ），並記錄 PID控製器最優解。

5 ）按式（ 3 ）所給出的螞蟻信息素更新規則進行更新。

τij（ t+n）=（1-ρ）·τij（t）+Δτij （3）

6 ）循環次數 Ni+1 。

7 ）若 Ni 小於預定迭代次數則轉向第 2 步。

8 ）輸出 PID 控製最優解。

其中，目標函數 J K 要能體現被控係統的性能，控製係統的性能好壞體現在穩、準、快上，所以在著我們就用係統單位階躍響應時的穩態誤差 e ss ，上升時間 t r 以及調整時間 t s ，作為衡量標準，構建目標函數，根據譚冠政等人在 2004 年的相關研究結果[2]，目標函數為式（ 4 ）：

J K =κ0（e ss /e ss0 ）+κr（t r / t r0）+κs（t s /t s0） （ 4 ）

上式中，κ0、 κr、 κs 為各項指標的加權係數， 通常可為 0.5 、0.1 、 0.3 ， e ss0、 t r0、 t r0為采用 Z-N 法得到的係統性能指標。

4 係統仿真結果

我們采用 MATLAB 軟件工具箱 Simulink ，根據式（ 8 ）對配料係統進行仿真後按上述步驟尋優在實驗中，蟻群算法的參數選擇是非常重要的，根據相關研究取參數 [6] α=2 ， ρ 在 0.5~0.9 之間， m=5 ， Q=100 ， 尋優終止條件為兩次最優結果小於0.001 ，初始信息素 τ 0 =0 ，為驗證蟻群算法的適應性，采用不同的物料容重進行測試：

1 ）取參數 α=2 ， ρ=0.8 ， m=5 ， Q=100 ， ψ=200 kg/m 3 ，設定值為 100 kg 時，迭代次數為 7 ，實際值與給定值相差0.02 kg ，達到很高的控製精度。 如圖 3 中曲線（ 1 ）所示。

2 ）但當比重增大 10% 即 ψ=220 kg/m 3 時，迭代次數增大為 10 ，實際值與給定值相差0.03 ，控製精度仍然很高，但迭代次數增加了 3 次，配料速度有所降低，如圖3 中曲線（ 2 ）所示。

3 ）而當比重增大 50% 時，迭代次數需要 20 次，控製精度略有下降但仍然在允許範圍內，隻是係統快速性及實時性得不到保證，這也證明了蟻群算法具有適應性，即螞蟻在覓食過程中如果途中出現障礙物也能重新找到最優路徑，隻是尋優時間會增長，如圖 3 中曲線（ 3 ）所示。

4 ）當取 α=3 ， ρ=0.6 ，迭代次數為 10 時，配料精度可以控製在 ±0.2 kg 以內，達到配方要求。 此時算法具有較好的適應性，能在比重發生變化的情況下找到最優解。 如圖 3 中曲線（ 4 ）所示。

5 結 論

該設計目前已順利通過測試並投產使用，運行數月來配料過程中稱量誤差最大為 0.2 kg ，最小為 0 ，達到預期效果，該廠自從改造後， 不僅配料精度得到提高， 產量亦提高了80% ，整個配料係統人員由原來的8 人減少為 2 人，降低了生產成本，工人也不用長時間工作在噪聲大、粉塵大的生產現場。 該係統設計雖然針對飼料的配比，但其自動稱重過程適用於多種配料場合，比如冶金、陶瓷、醫藥、建材等等，也可以適用於各種包裝生產線上，均可達到較好的控製效果。

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