1 引言
　　近10年來，雖然我國的啤酒裝備配套水平有很大提高，但和國外相比，由于起步較晚，尤其是成套設備，差距較大。自動化程度低，因而產品效率較低，生產質量也不高，啤酒能耗較大，這都是我國啤酒工業急待解決的問題。本論文經過認真調研、分析，對目前國內外較先進的啤酒發酵工藝控制系統進行了綜合比較與評價，同時，又充分考慮企業的綜合實力、現狀與發展等因素，此控制系統結構選定IPC——PLC DCS即工業控制計算機與可編程序控制系統。并提出一種基于神經網絡的模糊自適應PID控制算法，解決了啤酒發酵過程的純滯后過程、大慣性、和非線性等問題。
2 啤酒發酵工藝控制
　　2.1啤酒發酵工藝曲線
　　啤酒發酵的工藝曲線對質量有直接影響。啤酒口味和實際要求的不同，啤酒的發酵工藝曲線也就不同，但是對于確定好的啤酒發酵工藝，就應嚴格按照工藝曲線去控制溫度和壓力等，這樣才能保證啤酒的質量。啤酒發酵工藝曲線如圖1—1所示。
　　2.2 啤酒發酵溫度控制
　　在啤酒發酵過程中，酵母的發酵性能受發酵溫度的影響。由于發酵中有熱量釋放出來，因而使發酵中的麥汁溫度上升，同時促使酶反應加速。酵母的發酵性能必須限定在一定范圍內，這就是實際發酵操作中的控制工作。啤酒溫度控制原理如圖1—2。
3 IPC-PLC DCS 的設計
　　本系統為上下兩級遞階結構。具體構成如圖1—3所示。
　　主要包括以下幾方面：
　　（1）. 上、下位計算機：控制上位機采用兩臺工業控制計算機，由于控制對象較多，并兼顧今后系統升級的需要，所以，下位機采用四臺中型PLC。
　　（2）. 接口硬件包括：開關量的I/O 采用PLC的DI、DO模塊;溫度、壓力、液位采用A/D轉換模塊;考慮到下位機需要與上位機進行串行通信，選用日本立石電機公司的OMRON C200HE系列可編程控制器。上下位機通信采用RS—232接口。1#下位機配置如圖1-4所示。
　　（3）. 顯示系統，包括大型模擬屏，以及上位機彩色監視器。
4 控制算法的設計
　　啤酒生產發酵過程的控制算法很多，比較常用的是PID控制算法。在實際生產現場中，PID參數整定與自整定的方法也很多，但往往難以實施或不太理想，常規PID控制器參數常常整定不良，性能欠佳，對運行工況適應性差。本論文提出一種基于神經網絡的模糊自適應PID控制方案。本控制系統結構如圖1—5。
　　它主要包括四個部分：
　　（1）. 傳統PID控制結構 由PID控制器和廣義被控對象構成一個典型的閉環控制系統，只是此時的PID參數通過神經網絡實現在線修改。
　　（2）. 模糊量化模塊 對系統的狀態變量進行歸檔模糊化和歸一化處理。
　　（3）. 辨識網絡NN1 它主要用于建立被控系統的辨識模型，為NN2提供必要的信息。
　　（4）. 神經網絡NN2 根據系統的狀態，調節PID控制器的參數以期達到某種性能指標的最優。
5 仿真實驗
　　考慮到啤酒發酵過程中的諸多因素，即被控對象是參數時變的非線性系統。針對以上提出的自學習控制算法，對被控對象進行仿真。仿真圖見圖1-6。通過與圖1-1進行比較可以看出基于神經網絡的模糊PID控制系統能通過在線學習，不斷改善對系統的控制性能，具有較高的擬人智能性。
6 結 論
　　本控制系統應用了基于神經網絡的模糊PID控制算法，使IPC-PLC分布式控制系統具有良好的執行精度，且抗干擾能力強，使溫度曲線得到較好的擬和，在實際生產中應用取得了令人滿意的效果。
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