一、引言
塑料有其獨特的熱塑性物理化學特性。在塑料行業的生產過程中，加工溫度的控制，是決定產品質量最重要的環節之一。塑料擠出機一般有單螺桿和雙螺桿之分，主要用來擠制軟、硬聚氯乙烯、聚乙烯等熱塑性塑料之用，與相應的輔機（包括成型機頭）配合，可加工多種塑料制品，如膜、管、棒、板、絲、帶電線電纜電纜絕緣層及中空制品等，亦可用于造粒。 宇電AI系列智能工業調節器采用模糊規則進行PID 調節的新型算法，保證在復雜生產環境中，精確控制原料生產溫度，避免因為溫度過高或者過低造成廢品率高的現象。一臺擠出機中使用多個AI調節器控制加熱，并且于每個加熱器上，對應配有一組散熱風扇，或者水冷裝置。
二、塑料擠出機溫度控制
1.控制要求
基于原材料的物理物理化學特性，要求控制溫度不能超過設定溫度正負2攝氏度。溫度過低，擠出口出料不暢，造成前端擠出機構負載過大；溫度過高，則可能改變原料特性導致成品報廢。
2.控制方法
根據對象特性與現場考察，如果控制方式選擇較為容易操作的ON-OFF控制方式，此方式會導致目標溫度振蕩超差。在理想的工藝控制范圍，ON-OFF控制是無法達到穩定的，而PID控制會比ON-OFF更加的精確。AI人工智能PID調節方式初次使用時，可啟動自整定功能來協助確定M 5、P、T等控制參數。系統在不同給定值下整定得出的參數值不完全相同，執行自整定功能前，應先將給定值設置在最常用值或是中間值上，如果系統是保溫性能好的，給定值應設置在系統使用的最大值上，再執行啟動自整定的操作功能。參數CTL（控制周期）及（回差）的設置，對自整定過程也有影響，一般來說，這2個參數的設定值越小，理論上自整定參數準確度越高。但dF值如果過小，則儀表可能因輸入波動而在給定值附近引起位式調節的誤動作，這樣反而可能整定出徹底錯誤的參數。推薦CTL=0-2，dF=2.0。此外，基于需要學習的原因，自整定結束后初次使用，控制效果可能不是最佳，需要使用一段時間（一般與自整定需要的時間相同）后方可獲得最佳效果。
由于塑料設備冷卻速度非常的慢，所以超溫時利用報警輸出來控制風扇加速冷卻。需要注意在儀表中使用報警進行風扇冷卻，須將報警值范圍設定的較大（如2度以上），因為除非異常情形，平時溫度是不易超出此范圍的，如果報警值設定過小，超出設定值即冷卻，會造成冷卻速度太快，產生溫度振蕩。
三、AI系列智能工業調節器中的人工智能控制算法
1.AI系列智能工業調節器中的人工智能控制算法，即對PID算法加以改進和保留，加入模糊控制算法規則，并對給定值的變化加入了前饋調節。在誤差大時，運用模糊算法進行調節，以徹底消除PID飽和積分現象，如同熟練工人進行手動調節。當誤差趨小時，采用改進后的PID算法控制輸出。其控制參數采用被控對象特征描述方式。一組（MPT）參數即可同時確定PID參數和模糊控制參數。系統具有無超調和高控制精度等特點。針對不穩定的非線形復雜調節對象，表內設有自適應調節規則，可使系統進一步加快響應速度，改善控制品質。針對控制參數較難確定的現實，表內設有自整定專家系統，可使系統的控制參數確定簡單，準確度提高，因此，自整定系統的引入，不僅使復雜勞動簡化，節約了調試時間，而且提高了控制系統的調節品質。對于許多復雜的調節對象，例如電爐溫度控制中的電網電壓變化、外界干擾因素和工作環境多變等，針對有嚴重非線形的控制對象，國外儀表公司也推出了不少對策和方法。例如，日本導電公司生產的儀表中，采用了多組算法；歐陸和歐姆龍儀表中采用了自適應功能；KMM智能調節儀表中采用了折線模塊來適應系統的非線性；還有的儀表公司在儀表中采用辯識方法來提高儀表在非線性系統中的調節質量。在AI系列智能工業調節器中，針對有嚴重中非線性的控制對象，選擇了自適應方式來解決。其改進的特點是：當控制偏差大于估計的誤差時，自適應系統不是修改MPT參數（國外儀表的自適應功能是修改控制參數），而是修改輸出值來降低誤差。雖然修改范圍有限，但不會出現將原來正確控制參數改錯的現象，使響應速度加快，使控制精度大大提高。PID算法的改進：
常規PID算法構成如下：輸出=比例作用（P）+積分作用（I）+微分作用（D）
在常規PID的控制系統中，減少超調和提高控制精度是難以兩全其美的，這主要是積分作用有缺陷造成的。如果減少積分作用，則靜差不易消除，有擾動時，消除誤差速度變慢，而當加強積分作用時，又難以避免超調，這也是常規PID控制中經常遇到的難題。
在AI系列智能工業調節器中，當控制參數在比例帶以外時，采用模糊控制，不存在抗飽和積分問題，而對PID算法部分又加以改進如下：輸出=比例作用（P）+積分作用（I）+微分作用（D）+微分積分作用（∫I）
由于儀表中增加了微分積分作用，所以，使常規PID算法中的積分飽和現象得到較大緩解。不過從上式中可以看到，原有參數已經較難確定了，又增加了一個新參數（∫I），所以，這些參數必然互相影響，使得新算法參數更加難以確定。為此，經過認真的研究和實驗分析，比例作用與微分作用的比值和積分作用與微分作用的比值可取相同的值，并且比例作用與微分作用的最佳比值同控制對象的滯后時間有關。滯后時間越大，則比例作用響應減少，而微分作用響應增加。兩者存在的關系如下：
比例作用=K（1/t）
微分作用=K（1-1/t）d
式中，K為系數；t為滯后時間與控制周期的比值；t≥1；d表示微分作用。
由此，可將人工智能控制算法公式改為：
輸出=P［1/t+（1-1/t）d］+（1/M）∫［1/t+（1-1/t）d］
式中，P用于調整微分和比例的大小，P增加，相當于同時將微分時間增加及減少比例帶。反之，P減少，相當于同時將微分時間減少和增大比例帶。M類似積分時間，可用于調整積分和微分積分的大小，t用于調整微分與比例的相互比例成分。如果t=1，則微分作用為0，如果1Ｍ＝０，則積分作用為0。這樣，控制參數又減少為3個，由于常規PID參數的定義只根據算法本身，其特點是不需要考慮被控對象的精確模型，而改進后的3個控制參數，由于同原參數概念不同，所以，定義為MPT控制算法，具體含義如下：
M5為保持參數：M 5 定義為輸出值變化為5％時，控制對象基本穩定后測量值的差值。5表示輸出值變化量為5%，同一系統的M 5參數一般會隨測量值有所變化，應取工作點附近為準。例如某電爐溫度控制，工作點為700℃，為找出最佳M 5值，假定輸出保持為50％時，電爐溫度最后穩定在700℃左右，而55％輸出時，電爐溫度最后穩定在750℃左右。則：M 5＝750-700＝50.0（℃）M 5參數PID調節的積分時間起相同的作用。M 5值越小，系統積分作用越強。M5值越大，積分作用越弱（積分時間增加）。如果，M=0，則系統取消積分作用。
P為速率參數：P與每個控制周期內儀表輸出變化100%時測量值對應變化的大小成反比，其數值定義如下：P=1000÷每秒鐘測量值升高值（測量值單位是0.1℃或1個定義單位）。例如電爐溫度控制，如果儀表以100%功率加熱，并假設沒有散熱，電爐每秒升高1℃時，則P=1000÷10=100，在實際應用時，因為沒有散熱的前提條件是無法滿足的，所以，用人工的方式確定P的最佳值是不可能的，因此，一般利用自整定方法確定P的最佳值，P值對調節中的比例和微分均有作用。P值越大，比例、微分作用成正比增加，而P值越小，比例、微分作用相應減弱。P參數與積分作用無關。
T為滯后時間參數：T定義為某電爐以某功率開始升溫，當其升溫速率達到最大值的63.5%時所需要的時間，T值單位是秒（s）。引入參數T并正確設置時可以完全解決溫度控制的超調現象及振蕩現象，同時使控制響應速度最佳。T值的變化，可對調節作用中的比例和微分起作用，T值越小，比例作用越強，微分作用越弱。T值越大，則比例作用減弱，微分作用增強。如果T≤CTL（控制周期），則微分作用被完全取消，這時，系統的調節規律將成為比例或比例積分調節規律。
2. AI系列智能工業調節器輸出類型選擇 當選擇繼電器輸出模塊并執行PID控制時，此時請注意控制周期的問題。此考慮在于繼電器的壽命，因此建議在自整定結束后將輸出周期設定為15-40秒（對于其他輸出類型如：固態繼電器觸發輸出等，因無機械觸點壽命的問題，輸出周期可以設置的比較?。］敵隹刂剖且詴r間比例的方式來執行，因此若是加熱速度較快并且控制周期較長時，可能會造成溫度的振蕩。由上述可知，控制周期的大小是會影響控制上的精度，因此使用上需在精度及繼電器壽命上取得平衡，或是改為其它類型輸出的模塊來克服此問題。
四、結束語
在塑料機械采用加入模糊控制算法的AI系列PID調節器，性能穩定，控制精度高，設備未運行時溫度幾乎是穩定在設定值，在設備運轉中因原料的流動，雖會有一定的波動，但偏差一般在正負2度以內。