复合肥是提高肥料利用率的有效途经,是化肥工业发展的趋势。复合肥适应作物多种营养成分的需要,且便于使用。专家指出,21世纪的中国化肥工业,为确保粮食供应,将不能再单纯依靠扩大生产能力,而是要通过技术更新、产品开发,生产高效、节能、复合化的肥料。将自动控制系统应用于复合肥生产线,不仅可以提高复合肥生产的产量,同时也提高了复合肥料的质量,且节省人力、物力。 复合肥生产中的控制对象多为流量控制,流量控制为具有纯滞后的一阶惯性。纯滞后对象都难以控制,比较有代表性的纯滞后控制算法为大林算法,但是大林算法要求准确确定被控对象的特性,我们知道工业控制对象中具体对象的准确数学模型是很难建立的,但是在不能够准确知道被控对象的数学模型及相关参数时,用大林算法控制效果极不理想。在不确定对象数学模型的情况下,神经网络控制算法可以达到比较理想的效果,所以对于这种情况,控制系统最终加入了小脑模型神经网络(CMAC)控制算法.同时由于混合反应等原因,一些控制对象受到的干扰信号比较大,采用普通的控制算法系统振荡特别严重,尤其是控制器的输出,因而造成执行机构动作频繁,磨损严重,且不能达到较好的控制效果。为了减小这种现象,不但对所有采集信号进行了滑动平均滤波,而且在混酸、喷浆流量控制器设计中加入了低通滤波环节。并结合PID、CMAC、砰砰等控制算法的优点,采用了多模态控制,达到了较好的效果。在算法的实现过程中,考虑到实现的难易程度等问题,采用了上位机、下位机相结合的控制策略,算法比较复杂的CMAC+P算法在上位机上实现,采用VB编程,并通过DDE协议与监控系统软件进行数据交换。下位机接收上位机的数据,并结合自己的控制算法,根据一定的规则,将其合成为多模态控制,达到了较好的效果。监控系统采用组态王6.5进行组态,主要起参数调整、数据监视功能,是VB应用程序与下位机交换数据的媒介,也是操作者与人机对话的窗口。