blackmetИзвестия высших учебных заведений. Черная МеталлургияIzvestiya. Ferrous Metallurgy0368-07972410-2091National University of Science and Technology "MISIS"10.17073/0368-0797-2015-11-846-850blackmet-778Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И АВТОМАТИЗАЦИЯ В ЧЕРНОЙ МЕТАЛЛУРГИИINFORMATION TECHNOLOGIES AND AUTOMATIC CONTROL IN FERROUS METALLURGYК ВОПРОСУ О РАЗРАБОТКЕ БАЗЫ ПРАВИЛ НАСТРОЙКИ ПАРАМЕТРОВ ПИ-РЕГУЛЯТОРА ПРИ УПРАВЛЕНИИ НАГРЕВАТЕЛЬНЫМИ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИDEVELOPMENT OF THE DATABASE SETTINGS RULES OF PI-REGULATORS AT CONTROL OF HEATING METALLURGICAL PLANTSЕременкоЮ. И.EremenkoYu. I.

д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Автоматизированные и информационные системы управления»

Dr. Sci. (Eng.), Prof., Head of the Chair “Automation and Information Systems”

ПолещенкоД. А.PoleshchenkoD. A.

к.т.н., доцент кафедры «Автоматизированные и информационные системы управления»

Cand. Sci. (Eng.), Assist. Professor of the Chair “Automation and Information Systems”

ГлущенкоА. И.GlushchenkoA. I.

к.т.н., доцент кафедры «Автоматизированные и информационные системы управления»

Cand. Sci. (Eng.), Assist. Professor of the Chair “Automation and Information Systems”

strondutt@mail.ruСтарооскольский технологический институт им. А.А. Угарова, филиал НИТУ «МИСиС» (309516, Россия, Белгородская обл., Старый Оскол, микрорайон Макаренко, 42)РоссияStary Oskol Technological Institute of National University of Science and Technology “MISiS” (42, Makarenko, Stary Oskol, Belgorod Region, 309516, Russia)Russian Federation2015230120165811846850Copyright © Еременко Ю.И., Полещенко Д.А., Глущенко А.И., 20162016Еременко Ю.И., Полещенко Д.А., Глущенко А.И.Eremenko Y.I., Poleshchenko D.A., Glushchenko A.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://fermet.misis.ru/jour/article/view/778

Рассмотрены вопросы разработки базы правил, содержащей опыт оператора по настройке параметров ПИ-регулятора при управлении нагревательной печью. В рамках исследования выделены блоки правил по настройке П-, И-составляющей в условиях нагревания и остывания печи, определены условия активации правил в зависимости от текущей ситуации на объекте управления. Проверка полученной базы правил проведена на моделях двух нагревательных печей с различной динамикой. Использование подхода позволило снизить перерегулирование, возникающее в результате смены динамики объекта, что привело к экономии до 24 % времени на отслеживание графика уставок. Таким образом, использование оптимизатора параметров ПИ-регулятора, построенного на основе данной базы правил для учета нелинейных свойств объектов управления, позволит интенсифицировать производство и снизить себестоимость продукции.

The problem of a rule base development containing PI-controller setter’s experience is considered. As a result, it is decided to divide such base into several blocks, which are responsible for P-component and I-component parameters adjustment for cooling and heating processes respectively. The conditions when rules should be activated were determined. They depend on the plant parameters at the moment. Proposed rule base is a part of PIcontroller parameters tuner. It was tested on models of two real heating furnaces with different parameters. According to the conducted experiments, a conclusion could be made that overshoot caused by plant nonlinearity is lower for the control system with a proposed tuner in comparison with the system with a conventional PI-controller. That leads to saving of about 24 % of time needed to follow a setpoint schedule. So PI-controller parameters tuner usage based on developed rule base allows to take into consideration plant nonlinearity, to intensify production and to reduce production costs.

ПИ-регуляторбаза правилнастройка параметров регуляторанагревательные печиматематическое моделированиеадаптивное управлениеэнергоэффективностьPI-controllerrule basecontroller parameters tuningheating furnacemathematical modelingadaptive controlenergy efficiency.ReferencesVilanova R., Visioli A. PID Control in the Third Millennium. Les sons Learned and New Approaches. – London: Springer, 2012. – 602 p.Vilanova R., Visioli A. PID Control in the Third Millennium. Lessons Learned and New Approaches. London: Springer, 2012, 602 p.Astrom K. J., Hagglund T., Hang C. C., Ho W. K. Automatic tuning and adaptation for PID controllers – A survey // Control Engineering Practice. 1993. Vol. 1. No. 4. P. 699 – 714.Astrom K. J., Hagglund T., Hang C. C., Ho W. K. Automatic tuning and adaptation for PID controllers – A survey. Control Engineering Practice. 1993, vol. 1, no. 4, pp. 699–714.Pfeiff er B.-M. Towards “plug and control”: self-tuning temperature controller for PLC // International journal of Adaptive Control and Signal Processing. 2000. No. 14. P. 519 – 532.Pfeiff er B.-M. Towards “plug and control”: self-tuning temperature controller for PLC. International journal of Adaptive Control and Signal Processing. 2000, no. 14, pp. 519–532.Ziegler J., Nichols N. Optimum settings for automatic controllers. 1942. No. 65. P. 759 – 768.Ziegler J., Nichols N. Optimum settings for automatic controllers. 1942, no. 65, pp. 759–768.Alexandrov A.G., Palenov M.V. Self-tuning PID-I controller. Pre prints of the 18th IFAC World Congress. 2 Sept. 2011. P. 3635 – 3640.Alexandrov A.G., Palenov M.V Self-tuning PID-I controller. Preprints of the 18th IFAC World Congress. 2 Sept. 2011, pp. 3635–3640.Li Y., Ang K.H., Chong G.C.Y. Patents, software and hardware for PID control: an overview and analysis of the current art // Control Systems Magazine. 2006. No. 26(1). P. 42 – 54.Li Y., Ang, K.H., Chong G.C.Y. Patents, software and hardware for PID control: an overview and analysis of the current art. Control Systems Magazine. 2006, no. 26(1), pp. 42–54.Еременко Ю.И., Глущенко А.И. О решении неформализуемых и плохоформализуемых задач методами иммунных алгоритмов // Информационные технологии. 2011. № 7. С. 2 – 7.Eremenko Yu.I., Glushchenko A.I. On the solution of non-formalizable and badly formalized problems by immune algorithms. Informatsionnye tekhnologii. 2011, no. 7, pp. 2–7. (In Russ.).Zhao Z.Y., Tomizuka M., Isaka S. Fuzzy gain scheduling of PID controllers // IEEE Transactions on systems. man. and cybernetics. 1993. Vol. 23. No. 5. P. 1392 – 1398.Zhao Z.Y., Tomizuka M., Isaka S. Fuzzy gain scheduling of PID controllers. IEEE Transactions on systems. man. and cybernetics. 1993, vol. 23, no. 5, pp. 1392–1398.Anderson K.L., Blankenship G.I., Lebow L.G. A rule–based adaptive PID controller : Proc. 27th IEEE Conf. Decision. Control, 1988. P. 564 – 569.Anderson K.L., Blankenship G.I., Lebow L.G. A rule–based adaptive PID controller: Proc. 27th IEEE Conf. Decision. Control, 1988, pp. 564–569.Gaing Z. L. A particle swarm optimization approach for optimum design of PID controller in AVR system // Energy Conversion, IEEE Transactions on. 2004. Vol. 19. No. 2. P. 384 – 391.Gaing Z. L. A particle swarm optimization approach for optimum design of PID controller in AVR system. Energy Conversion, IEEE Transactions on. 2004, vol. 19, no. 2, pp. 384–391.Кудинов Ю.И., Келина А.Ю. Упрощенный метод определения параметров нечетких ПИД-регуляторов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2013. № 1. С. 12 – 22.Kudinov Yu.I., Kelina A.Yu. Simplifi ed method of determining the parameters of indistinct PID controllers. Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2013, no. 1, pp. 12–22. (In Russ.).Unal M., Ak A., Topuz V., Erdal H. Optimization of PID Controllers Using Ant Colony and Genetic Algorithms. – London: Springer, 2013. – 85 p.Unal M., Ak A., Topuz V., Erdal H. Optimization of PID Controllers Using Ant Colony and Genetic Algorithms. London: Springer, 2013. 85 p.Интеллектуальные системы автоматического управления / Под. ред. И.В. Макарова, В.М. Лохина. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. – 576 с.Intellektual’nye sistemy avtomaticheskogo upravleniya [Intelligent automatic control systems]. Makarov I.V., Lokhin V.M. eds. Moscow:FIZMATLIT, 2001. 576 p. (In Russ.).Nesler C.G. Experiences in applying adaptive control to thermal processes in buildings : Proc. Amer. Control Conf., Boston, MA, 1985. P. 1535 – 1540.Nesler C.G. Experiences in applying adaptive control to thermal processes in buildings: Proc. Amer. Control Conf., Boston, MA, 1985, pp. 1535–1540.Tan S.-H., Hang C.-C., Chai J.-S. Gain scheduling: from conventional to neuro–fuzzy // Automatica. 1997. Vol. 33. No. 3. P. 411 – 419.Tan S.-H., Hang C.-C., Chai J.-S. Gain scheduling: from conventional to neuro–fuzzy. Automatica. 1997, vol. 33, no. 3, pp. 411–419.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.