分散式智能化控制网络系统及其应用

路建萍　夏敬华　陆宝春

Distributed Intelligent Control Network System and
Its Applications

　　智能技术作为工业生产中高级控制策略，它综合了人工智能、控制理论等多种方法，实现对复杂过程的控制。随着现场总线技术的发展和应用，DCS、PLC等也逐渐向分散式智能化方向发展，而现场总线技术本身的一些特点也为实现分散式智能化控制建立了良好的基础^［1，2］。
　　本文就现场总线中LonWorks技术，提出建立分散式智能控制网络系统的想法，同时对它的特征、实现策略进行探讨，并对其在实际工业智能控制中的应用进行研究，认为将LonWorks技术与智能控制手段相结合，可为建立新一代分散式智能控制网络系统奠立一定的技术基础。

1　分散式智能化控制网络系统（DICNS）

1．1　DICNS的特征
　　工业过程控制系统逐渐由DCS向FCS方向发展，控制结构也由相对集中式走向全分散，这种新一代现场控制系统的典型特征是分散化、智能化、网络化，是一种分散式智能化控制网络系统（DICNS）。DICNS融合了自由拓扑结构，现场节点分散自治，以点对点的通信方式，并通过各种智能网关、桥接器、路由器等不仅实现现场节点的分段成组，而且还实现现场控制系统向信息系统的集成，是控制系统走向智能系统的重要一步。
　　a．过程特性　DICNS的过程特性是对控制层次的特征描述。复杂控制过程应该建立在合适的“分解”与“协调”策略基础上，传统的DCS也在一定程度上实现了控制和智能的分散，但现场自治功能不强，智能化程度不高，大部分高级控制策略和智能手段需要在上位机上生成和实现，且系统的鲁棒性不足。而DICNS则强调控制和智能的全分散化，各个现场设备为具有自治功能的智能主体，在过程特性上主要表现为信息、行为和智能的分散化和协调化。
　　b．功能特征　DICNS的功能主要体现在对控制对象的信息感知、信息融合处理、决策和控制等行为，是基于广义信息和知识一系列求解方法的集合，在层次上显示出一种纵向的递阶结构。随着DICNS的过程走向分散化，其功能也出现了前端化、局部集中化、全局分散化的趋势，即DICNS是以异种分散式的方法实现了控制系统中递阶分布的功能。
　　c．方法策略　DICNS是一个复杂的功能实体，它涉及的知识领域多种多样，处理方法和手段也不尽相同。随着控制系统向智能化发展，对其智能品质要求也越来越高，单一手段已经无法适应复杂工业控制系统的要求，当前分布式人工智能及多智能融合技术成就了DICNS的智能技术基础。
1．2　DICNS的控制策略
　　DICNS的核心在于分散化的智能。目前，各种智能传感器、执行器以及智能I／O模块得到了应用，其功能局限于收集数据和执行一些特定的算法，作为运行个体不能单独，需要上位机完成控制策略和必要的管理和监视。这种方法实质上还是将大量的控制策略集中赋予主机，并没摆脱传统C／S结构“瘦客户”的特征，没能真正实现功能下放、智能分散。DICNS则不同，它赋予现场智能节点更大的自主权，大部分任务就地完成，上位机只起系统建造、组态和维护的作用，系统建立后就可脱离上位机运行。
　　具备支持分散智能特征的现场智能节点以及智能节点间统一的智能通信协议是DICNS的应用基础。LonWorks节点和LonTalk协议能够满足上述要求，Neuron芯片是LonWorks节点的核心，它提供通信、控制、介质访问、I／O接口、I／O应用库、LonTalk协议、操作系统等软件功能模块，并通过收发器实现与外部的通信。建立在LonWorks智能节点上的DICNS是一种分散自治的系统，每一节点内部具有实现其特定功能的软件程序，各智能节点控制的输入输出、以及其内部的各种参数、状态特征值等都以网络变量的形式进行传输，按照节点间的逻辑联系形成现场控制回路，并互通信息，在现场完成局部协调。由于大部分功能已经在现场完成，上位机可以脱离一般的控制任务而基于各个节点信息进行系统状态监视、现场设备管理、以及先进控制等高级功能。
　　DICNS在纵向上是两级功能结构，分为现场控制级功能和上位管理协调级功能。在实现现场级功能时，需首先确定整个系统控制策略，然后分解到多个相互独立的模块和子任务上；然后确定每个智能节点所完成的子任务，以及它们之间的联系和数据共享关系，并对每个节点编写应用程序并下载程序到节点，调试运行。在各个智能节点自治运行，完成现场控制功能的基础上，上位机基于现场的控制信息以及通过数字通信传输来的大量现场管理信息（如设备自身的诊断信息、过程状态信息等），通过必要的插件和智能软件如专家系统、神经网络等完成上位机的高级功能。整个系统功能的实现方式如图1所示。

图1　系统功能实现策略

2　DICNS应用研究

　　基于LonWorks的DICNS主要特征在于两个方面：一是节点间分散式智能化通信与协调功能，二是分布式人工智能技术在分布式节点中的实现。下面以散热器芯子烘焊自动线控制系统中主烘腔的温度控制为例子来说明基于LonWorks的DICNS的实现方式。
2．1　模糊控制器设计
　　主烘腔工位是整条烘焊自动线的核心，进入主烘腔前，通过逐步升温已将芯子的温度提高到180℃左右。在该工位上，需要将温度继续提升到焊锡的熔点（231．85℃）以上，约为330℃，并且停留2min左右，以确保焊锡的正常融化。对主烘腔温度的控制在整个烘焊线上占有重要的地位。该控制环节具有明显的非线性、时变、大惯性等特点，很难用确定的经典数学模型来表示，用传统的控制算法如PID调节等难以收到满意的效果^［3］，所以考虑用模糊控制方法来实现对主烘腔的温度控制。
　　主烘腔工作时，要求的加热温度t₀是系统期望值，实际烘焊时，系统的输出温度值t，将它作为反馈变量与期望值t₀做比较，求出误差e（e＝t－t₀）及其变化率e作为模糊控制器的输入，系统可根据误差e及其变化率e决定当时的控制输出量u（加热装置的电流的可控硅导通角），由可控硅导通角α的变化，输出相应的加热功率，最终反映到温度的实际值t上。该主烘腔温度模糊控制系统结构如图2所示。　

图2　主烘腔温度模糊控制系统结构

　　误差e及其变化率的输入语言变量分别表示为E和EC。误差E的要求精度为±10℃，为其选取7级语言值，即NL（负大），NM（负中），NS（负小），ZE（零），PS（正小），PM（正中），PL（正大）。误差变化率EC的经验范围是－5～＋5℃，也为其选取7级语言值，即NL（负大），NM（负中），NS（负小），ZE（零），PS（正小），PM（正大），PL（正大）。输出控制量为可控硅导通角α的修整值u，经验范围为－36°～＋36°，用U表示输出语言量，为其选取7级语言值，即：NL（负大），NM（负中），NS（负小），ZE（零），PS（正小），PM（正中），PL（正大）。输入输出语言变量的隶属函数如图3所示。根据经验的手动控制策略，提取出了由49条Fuzzy条件语句构成的控制规则，规则推理采用MAX—MIN方法。　

图3　输入输出语言变量的隶属函数

2．2　基于LonWorks节点的温度模糊控制器的实现
　　采用LonWorks节点完成主烘腔的温度控制，将控制节点直接放置在现场，只需通过一根双绞线就可以完成现场各个节点之间、节点与上位监控之间的信息传递。
　　为了方便说明基于LonWorks节点的温度模糊控制器的实现思路，选用3个节点来完成温度模糊控制的功能，3个节点为传感器节点、控制器节点和执行器节点。传感器节点完成主烘腔温度值网络变量的输出：控制器具体实现模糊控制算法，并输出修正的控制网络变量；执行器节点完成具体的执行机构驱动工作。节点功能的分配及主要网络变量的连接如图4所示。

图4　节点功能分配及节点间网络变量连接关系

　　下面以误差e＝3℃，误差变化率e＝1．5℃／min为例来说明温度模糊控制器的工作过程。首先传感器节点实时接受温度传感器送来的实测值（iotemp），并将温度值以网络变量（nvotemp）的形式输出到网络上，控制器节点接受到传感器节点输出的温度网络变量，计算出其误差e和误差变化率e，进行模糊化并基于模糊规则进行推理，最终反模糊化，得到控制量的修正值为α＝30°，并将其以网络变量（nvoangle）的形式送入网上，执行器节点根据nviangle值的实时改变，输出ioangle驱动执行机构动作，将可控硅导角增加30°。
　　通过LonWorks节点来实现主烘腔的温度模糊控制，只需把检测和控制设备就近安装在不同的节点上，通过总线连接起来，就方便地实现了分布式智能控制的功能；网络变量的概念大大简化了复杂的应用程序设计，使节点程序的可利用性得以提高，节点间的虚拟连接关系使其添加、移动和改变均方便易行；每个节点中的数据也可以为整个网络中的所有节点所共享，另外上位监控机通过一块LonWorks网卡便可实现与现场节点的通信，通过工控软件完成对系统的监控并可嵌入一些高级控制功能。

3　结论

　　本文基于LonWorks现场总线技术，提出建立分散式智能控制网络系统DICNS，对它的特征、实现策略进行了探讨，并以散热器芯子烘焊自动线控制系统中主烘腔的温度控制为应用对象，建立了基于LonWorks节点的主烘腔温度模糊控制系统，分散的节点不仅有效地实现了温度模糊控制的功能，且使系统整体性能得到了提高。

作者简介：第一作者路建萍，女，1962年生，1987年毕业于南京理工大学，工程师。主要从事机电控制及自动化的教不和科研工作。

作者单位：南京理工大学制造工程学院，南京　210094

参考文献

1　徐湘元，毛宗源．过程控制的发展方向——智能控制．化工自动化与仪表，1998，25（2）：1～5
2　Design of Building Automation System Employing LonWorks^TM Technology， Focility Robotics Solutiems DIRECT， November 1996
3　李振宁．新型烘焊自动线的研究．南京：南京理工大学硕士学位论文，1995