【宇电应用102】宇电518P智能温度仪表在高温拉机中的应用_厦门宇电_AI智能温控仪表

【宇电应用102】宇电518P智能温度仪表在高温拉机中的应用

2014/7/18 18:31:29

摘 要:介绍厦门宇电自动化科技有限公司的AI一518P人工智能温度控制仪在高温拉伸试验机中的应用情况针对拉伸温度控制策略,重点讲述调试关键参数过程 的设计及实 验过程,本文涉及 的技术具有较强的实用性和可操作性。

引言

在合金材料拉伸试验中,温度控制的精准性是整个试验成功与否的关键所在,因为在试验中,不同温度下合金材料的抗拉强度完全不同,因此试验中的温度控制环节尤为重要,常常温度要求控制在目标值的士0.5℃内。对于热工仪表技术人员来说,如何更好地使用温控仪表及相关的功率调压器,掌握它们重要的工作参数,让设备满足试验要求尤为重要。之前,中国铝业股份有限公司郑州研究院在高温拉伸试验机上采用的是昂贵的进口仪表,本次使用厦门宇电自动化科技有限公司的AI一518P人工智能控制仪来替代进口仪表,同时要求达到试验中的温度控制精度。

1 控制方案设计

1.1 控制系统分析

本设备温度控制系统主要由3根星形连接的电阻丝、3块固态继电器、3个AI一518 P人工智能温度控制仪及接触器等组成,与拉伸装置及测量应力传感器等构成试验装备。AI一518P主要负责对试样加热炉温度实行精确控制,具备位式控制(ON一OFF)、PID控制、Al人工智能调节APID等多种调节方式,其中AI一518 P采用先进的综合了AI人工智能技术的PID调节算法,解决了标准PID算法容易超调的问题且控制精度高,我们把这种改良过的PID算法称为APID算法。由于本试验设备—电炉采用了AI人智能调节APID方式,因此可以很好地满足工艺条件的要求。我们通过设置P(比例带)、(I积分时间)、D(微分时间)、参数叹(输出周期)、d:回差(死区、滞环)来调节相应参数,实现精准的温度控制。此外为了保证拉伸试验的有效性,当温度超出试验允许范围时,仪表给出报警,停止试验,以免浪费试样。

1.2 升温过程

在合金材料拉升试验中,首先要求对试样均匀加热,以每分钟10℃为宜。加热到目标温度300℃后,要求温度稳定在30士0.5℃后方可进行合金材料拉伸试验。在升温过程中,保证试样均匀迅速升温而又不局部过热是关键,当达到目标温度后,要求温度保持稳定又是控制难点,所以要选择好加热器的安放位置和加热功率的大小。在本设备中,加热器采用上中下3个电阻丝单独加热,1台AI-58lP人工智能温度控制仪控制1个电阻丝。根据计算,每个加热管功率均为1kw,接线方法为星型接法。以目标温度30℃为例,从室温到280℃是快速升温过程,这一环节由于升温速率快,相互关联,AI-58lP人工智能温度控制仪需要全功率输出。

1.3 拉伸过程

高温拉伸试验机工作环节主要是合金拉伸过程,即在一定温度下对工件进行拉伸,检测应力。所谓应力是指拉伸试验过程中的任一时刻,负荷除以试样原始横截面面积的商。这个阶段要求工件处在恒温状态,温度控制要求比较严格,控制温度与目标温度误差一般要求不大于0.2℃,AI-58lP人工智能温度控制仪利用改良的控制算法能很好地完成温度的精准控制。

2 控制系统的调试

2.1参数设定

为了保证温度控制的效果,在调试过程中,需要对仪表参数进行设定,以初步确定P,I和D等参数的数值。对于AI-58lP人工智能温度控制仪,首先对仪表的P,I和D利用经验法或凑试法进行初试,等待温度升高到30℃时,启动自整定功能,此时仪表会自动调整P,I和D参数,一般经过几个周期震荡,就能整定出满意的控制参数。

2.2仪表的输出周期

仪表的输出周期参数Ci也是对本实验影响较大的参数,它的设置范围为0.5-125s,反映了仪表运算的快慢。Ci值增大,比例作用增强,微分作用减弱;Ci值减小,则比例作用减弱,微分作用增强。Ci值不小于5s时,则微分作用被完全消除,系统成为比例或比例积分调节。鱿、小于滞后时间的15/时,其变化对控制影响较小,例如系统滞后时间t为 100s,则Ci设置为0.5s或1.0s的控制效果基本相同。由于仪表输出4-2 0mA线性电流,Ci值小可使智能温度控制仪输出响应较快,提高控制精度,但由此可能导致输出电流变化频繁,本处设置为2s。

d:回差(死区、滞环),用于避免因测量输入值波动而导致位式调节频繁通断或报警频繁产生/解除。d:值越大,通断周期越长,控制精度越低。反之,d:值越小,通断周期越短,控制精度较高,但容易因输入波动而产生误动作,使继电器或接触器等机械开关寿命降低。这里采用固态继电器,笔者在这里取d:=0.2,实验证明,可以很好适应控制要求。

2.3 仪表自整定

在整个调试过程中,自整定是最重要的环节,当启动自整定后,屏幕(第1排数码管) 闪动“At”字样,仪表PV窗口值保持不变,程序指示灯显示运行状态。系统可能反复震荡几次,时间持续几分钟甚至几个小时,这一过程中,设备要尽可能按照实际试验情况设定,例如,如果试验温度为300℃,即首先让仪表运行加热,等炉子实际温度接近300℃时启动自整定,严格按操作先后顺序进行。整定结束后,Ctrl值从2变为3。参数Ci(控制周期)及dF(回差) 的设置,对自整定过程也有影响,一般来说,这两个参数的设定值越小,理论上自整定参数准确度越高,推荐Ci=2,d:=0.3。自整定结束后,实际温度总是低于设定温度0.1-0.6 ℃不等,即存在静差,但没有周期震荡现象。此时需要人工调整P,I和D等控制参数,甚至微调调压器的前置放大器,达到输出功率与AI-58lP仪表输出功率匹配。根据经验,如果偏差较大且变化较慢,则可以优先减少I,加大比例参数P,加快响应速度。最后,笔者经过一段时间摸索,将本系统的参数调整为P=567,I=148.6,D=551,将d:调整为0.2,效果较好。

值得注意的是:手动自整定启动前,手动输出值应在10%-90%范围内,否则将无法整定出正确的参数。

同时利用仪表的强大通信功能,与上位机联网,监测试验数据,方便查询。

3 结束语

从2011年6月至今,该人工智能温度控制仪在我院高温拉伸试验机台上一直使用,代替了昂贵的进口仪表,能完全满足工作要求。通过工作中的摸索实践和不断的学习积累,根据不同设备的工况和条件,按照温控的要求,获得了符合要求的控制参数,取得了较好的经济效益与试验数据。这种应用国内仪表替代进口仪表,只要对其中的重要参数进行合理的修改，不仅适用于该系统,也适用于其他的控制系统,以满足多种系统的需求。