2018 
2. 河海大学 水利水电工程学院，江苏 南京 210098
大型潮汐河工模型，受上游径流及下游潮汐共同影响[1-2]，上游径流及下游潮汐都需要进行控制，这对试验控制系统的稳定性和控制精度提出了很高的要求。一般上边界采用流量控制，下边界采用潮位控制。上游径流控制的主要方式有量水堰+扭曲水道、双向泵等方式[3-4]，下游潮汐需要生潮设备进行控制。现在使用较为广泛的生潮设备有潮水箱式、翻板尾门式、双向泵式或组合式。径流控制中，量水堰+扭曲水道需要占用试验场地，采用单级或多级流量进行概化处理，而双向泵现阶段多采用开环方式进行控制，精度都有待提高[4-5]。针对以上问题，依托国家重大仪器设备开发专项“我国大型河工模型试验智能测控系统开发”项目，利用网络技术、无线通讯技术和模块化设计技术，对大型潮汐河工模型的布置和自动化控制系统进行研究，形成由供水模块、径流流量控制模块、下游生潮控制模块等组成的标准化、模块化、无线化、智能化和远程化的控制系统，并应用在长江河口段模型中。
1 模型概况本次大型潮汐河工模型试验控制系统设计在原有的长江河口段模型进行(图 1)。模型水平比尺为655，垂直比尺H为100。模型上边界在界河口，下边界南支在吴淞口、北支在青龙港以下，模型全长近300 m，相当于原型中的190 km，制模面积4 000 m2。模型上边界采用流量控制，用3 000 m2的扭曲水道连接量水堰和模型试验区，水量通过量水堰控制；下边界采用潮位控制，由中心计算机控制翻板式尾门和潮水箱来模拟下游潮[6-8]。
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图 1 长江河口段模型布置 Figure 1 Layout diagram of Yangtze River estuary model |
根据模型上游大通水文站1950—2014年的资料统计分析，最大流量为92 600 m3/s (1954-08-01)，最小流量4 620 m3/s (1979-01-31)，平均流量约28 200 m3/s。防洪设计流量100 400 m3/s。长江口为中等强度潮汐河口，长江口南支河段潮汐属于非正规半日潮，一涨一落平均历时12.4 h。在径流与河床边界条件阻滞下，潮波变形明显，涨落潮历时不对称，涨潮历时短，落潮历时长，潮差沿程递减，落潮历时沿程递增，涨潮历时沿程递减。模型下边界吴淞最高潮位3.82 m，最低潮位-2.17 m，最大潮差4.48 m[5]。
物理模型始建于2005年，此后，通过实测水文、地形资料，对模型进行了多次验证，验证结果均符合有关规范[9]的要求。在此基础上，开展了有关水利、交通、能源等方面科学试验研究，研究成果为工程建设提供了关键科学技术支撑，有力推动了行业技术发展[6-8, 10-12]。模型测控系统经过多年运行，有些方面需要进行改进，主要有：①测控设备出现老化；②上游径流采用量水堰+扭曲水道，试验准备时间偏长且占用宝贵的试验场地；③测量设备的数据传输采用485通讯等有线方式，测点较多时布置困难。
2 控制系统原理及设计 2.1 控制系统整体设计针对原控制系统存在的缺点，新一代河工模型试验测控系统基于传统河工模型试验测控系统进行改进，本着操控简易、性能高效、稳定可靠、检修便捷的原则设计。应用效果表明，具有以下特点：
(1) 高精度：按《海岸与河口潮流泥沙模拟技术规程》(JTS/T 231-2—2010)，最高最低潮位值允许偏差为±10 cm，相当于模型±1 mm，本系统控制的最大偏差为±0.5 mm。
(2) 标准化：标准化包括测量仪器和控制设备的有线和无线接口标准化、采集数据格式的标准化、控制总线的标准化、试验管理过程的标准化等。
(3) 模块化：测控平台采用多台下位单元模块化分布控制与测量系统组配子集合，上位工控机集中控制、数据采集与通信管理架构总集合、HUB数据传输通信技术系统，实现积木组合化多边界控制与数据采集和处理的功能，构成了串口服务器总线控制系统。
(4) 无线化：量测仪器通过无线方式发送到数据接收装置，再通过串口服务器总线送往总控平台，减少量测仪器的有线布置，减少环境对仪器设备的干扰。
(5) 智能化：智能化包括智能嵌入式终端、分布式下位机、嵌入式终端的自适应和自识别、测控系统的智能模糊算法等。智能模糊算法可以将模型试验的参数进行记忆和分析，在试验过程中可以实时优化模型控制。
(6) 远程化：控制系统的远程化基于系统的网络化，进行内外网的数据交换、泵房无人值守和试验的自动控制、远程监控、试验数据的远程分析、试验方案的远程提交等。
长江河口段模型测控中心主要由智能控制系统、测量系统和监控系统组成。其中智能控制系统主要包括供水、径流、生潮等控制模块，由中心计算机主控，见图 2。本文主要对模型控制系统进行分析。
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图 2 长江河口段模型智能控制系统 Figure 2 Intelligent control system for Yangtze River estuary model |
对于大型潮汐河工模型来说，上游径流控制可采用：①量水堰+扭曲水道；②双向泵式。量水堰+扭曲水道方法中，上游径流变化采用多级流量概化，精度有待提高；扭曲水道用来模拟模型上溯的潮蓄量，需要较大面积的模型试验场地，同时会加长模型试验准备时间。而双向泵的控制方式中，以往大多采用开环控制，精度较差。
新研制的上游径流控制模块，由电磁流量计、双向泵、触摸屏和PLC(Programmable Logic Controller的简称，可编程逻辑控制器)组成(图 3)。模块独立工作时由PLC进行控制。PLC根据电磁流量计实测流量与试验给定的流量进行比较，经计算送出控制信号至变频器控制双向泵，使模型中的流量接近给定的流量，直至达到误差范围之内，形成一个闭环自动控制系统。该模块存储多个流量过程线，可以自身独立控制，又可以通过网络通讯由中心主控计算机进行远程控制，实现了本单元的智能化和模块化。
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图 3 智能流量控制模块框图 Figure 3 Block diagram of intelligent flow control module |
各种水文条件下，受上游径流和下游潮汐大小的影响，模型进口处流量各有不同，这需要对上游进口处水流进行分析，选择能满足试验要求的双向泵和电磁流量计。
满足模型最大进出流量要求是双向泵和电磁流量选择的一个要素。据前所述，上游大通站历年最大流量为92 600 m3/s，长江防洪设计流量100 400 m3/s，按较大值考虑，相当于模型流量550 m3/h。由于模型进口受潮汐影响，实际最大流量较此值要大。根据数学模型计算[6]，最大涨、落潮流量可达250和660 m3/h(图 4)。按660 m3/h进行估算并考虑一定的富余，双向泵和电磁流量计最大量程选定1 000 m3/h。
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图 4 模型进口流量过程线 Figure 4 Model import discharge hydrograph |
图 5为OPTIFLUX2300W几种型号电磁流量计的测量精度曲线。由图中曲线2可见，流量较小的测量误差较大，如10 m3/h可达2.74%，这会影响模型转流前后流量的测量精度。为减小试验误差，实际控制过程中，可由2台双向泵协同工作。如需10 m3/h的流量时，1台以-100 m3/h的流量运行，一台以110 m3/h的流量运行，流量测量误差可减小至1%内。
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图 5 OPTIFLUX2300W电磁流量计测量精度 Figure 5 Measurement accuracy of OPTIFLUX2300W electromagnetic flow meter |
潮汐河工模型试验中，利用生潮设备对模型进行控制，复演天然潮汐现象。使用比较广泛的生潮设备有潮水箱式、双向泵控制流量式、翻板尾门式和组合控制流量式。本模型下边界北支采用翻板式尾门，南支采用潮水箱。
2.3.1 潮水箱控制模块潮水箱是本模型的主要生潮设备，其体积按《海岸与河口潮流泥沙模拟技术规程》[5]估算，综合模型场地、试验要求对潮水箱的体积进行估算，同时考虑了1倍以上的富余。智能潮水箱潮汐控制系统由鼓风机、压力传感器、水位仪、两台起泄流作用的电动阀门、触摸屏和PLC组成。潮水箱控制模块工作时，水位仪采集水位变化，之后传送给PLC，再与给定的水位值进行比较，然后由PLC控制风机的变频器以调节鼓风机的进气量、控制排气阀的开度以调节潮水箱的排气量。试验过程中，水量是平衡的，假定模型中和潮水箱中的总水量为Q，模型中和潮水箱中的水量分别为Q1和Q2，那么有Q=Q1+Q2。模型中水位h1与Q1相关，箱体内水位h2与Q2相关，当模型水位h1过高时，减小鼓风机的进气量或加大潮水箱排气量，箱内Q2增加，箱体内h2升高，反则反之，从而实现潮位过程的自动控制。图 6为潮水箱的截面图。
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图 6 智能潮水箱截面示意 Figure 6 Schematic diagram of intelligent water tank section |
实际调试时，需要掌握风机进气量从最大到最小对应的压力关系曲线，在潮水箱内装有压力传感器以测定不同进气量时潮水箱内的气压力，还需要掌握电动阀门的开度对应水位过程的关系曲线，以及掌握这两个控制参量的相关性以达到精确控制潮位的目的。
当远程控制时，由中心控制计算机通过串口服务器给PLC控制参数，实现控制鼓风机变频器以及电动阀门调节功能，本控制单元可以自身独立控制，又可以由中心主控计算机远程控制，实现了本单元的智能化和模块化。
2.3.2 尾门潮汐控制模块矩形尾门式生潮设备，因其设备简单，是模型试验中普遍采用的生潮方式，其布置见图 7。试验过程中，尾门上部有水流下泄，通过调节尾门位置来控制下泄水量的多少，从而在模型上形成需要的潮汐水流。尾门长度和宽度主要根据口门处的河宽和潮汐大小确定。为提高控制精度，避免尾门板对水流的反射，需满足堰上水头H＞0，H值可根据堰流公式进行估算：
| $ Q = {m_0}B\sqrt {2g} {H^{\frac{3}{2}}} $ | (1) |
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图 7 尾门布置示意 Figure 7 Layout of tailgate |
式中：Q为流量；m0为流量系数，根据经验公式计算；B为宽度；H为堰上水头。
实际控制过程中，通过尾门的转动控制下泄流量Q，达到堰上水头H变化的目的，从而实现涨落潮过程。水位的变化值ΔH与尾门的转角θ和转动臂R之间存在如下关系：
| $ H = R[{\rm{sin}}(\theta + {\rm{ }}\Delta \theta ){\rm{ }}-{\rm{ sin}}\theta] $ | (2) |
式中：ΔH为水位变化值；R为转动臂；θ为尾门转动前的角度；Δθ为尾门转动的角度。
由式(2)可见，不同的尾门转动起始值，同样的转动角Δθ，ΔH的变化值不一样。图 8是尾门在不同转动起始角度下，每转动1°的ΔH值。尾门角度θ较小时，θ的变化带来的ΔH的变化较大，说明角度较小时控制比较敏捷，根据实际情况，尾门的转动角度可以控制在15°~60°，此时，最大水位差达13 cm，可满足模型各水文条件的生潮需要。
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图 8 尾门在不同位置时每转动1°的ΔH值(R=20 cm) Figure 8 ΔH value (R = 20 cm) per rotation of the tailgate at different positions |
智能尾门控制系统具有模块化和通讯网络化的特点，其控制较潮水箱的控制简单——没有变频器控制鼓风机的模块，其他的控制过程类似。由触摸屏、PLC、水位仪、尾门位置编码器和交流伺服电机驱动系统构成，通过PLC采集尾门水位值和尾门位置，然后与设定值比较，由PID计算从而控制尾门电机驱动系统。
2.4 控制系统智能化设计在大型潮汐河工物理控制系统的研究中，引入智能自适应控制功能。智能自适应控制能够修正自己的特性以适应对象和扰动的动特性变化，依靠不断采集控制过程中的水位值信息，确定被控仪器的当前实际工作状态，优化性能准则产生自适应控制规律，从而实时调整控制器结构或参数，使系统始终自动工作在最优或次最优的运行状态。
模型参考自适应控制系统的典型结构如图 9所示。它主要由参考模型、可调系统和自适应机构组成, 其中可调系统包括被控对象和可调控制器。控制过程中可调控制器通过反馈的水位值误差经过PID运算来调节伺服电机的转速以达到可控误差范围之内，同时不断地把实时水位值进行分析并记忆到数据库。在不断的重复试验过程中，有时会产生一些非人为的误差，这时系统自动检测并通过自适应机构在数据库中查找之前分析好的数据，实时自动修改潮型模型的PID参数以达到参考模型的控制曲线。试验过程中不断优化模型控制，最终达到理想的控制模型。
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图 9 自适应控制系统的典型结构 Figure 9 Typical structure of adaptive control system |
图 10为模型试验中实际控制过程。蓝色曲线为给定的控制过程线，红色曲线为潮汐控制系统实际生成的潮位过程线。控制误差为：
| $ \Delta {h_i} = 10 \times (h{\prime _i} - {h_i}) $ | (3) |
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图 10 潮水箱潮汐控制效果 Figure 10 Tidal control effect of tank |
式中：Δhi为i时刻的控制误差(mm)；i为控制时间(s)；h′i为第i时刻实测潮位(cm); hi为第i时刻给定潮位(cm)。
控制误差Δhi见图 10(b)和图 11(b)，控制曲线为原型1 d的时间，相当于模型1 375 s，共4个周期。由图可见，控制系统刚启动时控制偏差稍大，经过半个周期的运行，控制偏差稳定在±0.3 mm内，局部时刻的最大偏差达0.5 mm，但持续时间一般不超过3 s。表明潮汐控制系统的精度较高。
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图 11 尾门潮汐控制效果 Figure 11 Tidal control effect of tail gate |
图 10和图 11为潮水箱和尾门的控制效果，可见，周期2, 3, 4的控制效果基本一致，涨落潮的控制偏差接近。图 12为这3个周期的控制对比结果，可见控制系统有着较好的稳定性和重复性。
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图 12 模型重复性试验 Figure 12 Model repeatability tests |
下面对模型的控制偏差进行进一步分析。图 13为潮水箱和尾门控制偏差的控制偏差FFT频域分布(周期3和周期4的FFT频域分布与周期2基本一致，此处略)。由图 13可见，潮水箱的Frequency值一般在±0.5 mm内，主要分布在-0.08~0.08 mm；尾门的Frequency值一般在±0.5 mm内，主要分布在-0.05 ~0.05 mm。这表明潮汐控制系统的精度较高。
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图 13 潮水箱和尾门控制偏差的控制偏差FFT频域分布 Figure 13 FFT frequency domain distribution of control deviation of tidal tank and tailgate control deviation |
利用测量数据求均值和总体方差。潮水箱和尾门控制偏差分析见表 1。由表 1可见，4个周期的控制偏差均值为0.19~0.25 mm，相差不大，但标准差和最大偏差各个周期略有不同，主要表现在周期1的控制精度稍差，潮水箱的标准差和最大偏差分别为0.085和1.530 mm，尾门的标准差和最大偏差分别为0.068和-1.238 mm，第2周期中，上述数字明显减小，潮水箱和尾门的最大控制偏差为0.620和0.675 mm，接近本系统的±0.5 mm控制精度要求；第3周期中，上述统计值均比第1周期有进一步减小趋势，潮水箱控制偏差的均值、标准差和最大偏差分别为0.21，0.033和0.495 mm，尾门控制偏差的均值、标准差和最大偏差分别为0.23，0.028和0.443 mm，最大控制偏差满足控制要求；第4周期的数据与第3周期基本一致。这也反映本控制系统经过1个控制周期的运行调整，第2个周期开始基本满足控制精度要求，第3周期及以后的周期，满足控制要求且重复性很好。
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表 1 天生港潮位重复性测量数据误差分析 Table 1 Analysis of error of repeatability measurement data of tide level |
以上分析可见，本模型控制系统的控制精度满足设计要求，而设计的控制精度较《海岸与河口潮流泥沙模拟技术规程》(JTS/T 231-2—2010)[5]的精度高1倍。
4 结语潮汐河口同时受到径流和潮流的双重作用，大型潮汐河流模型，其河口边界条件复杂，下边界口门宽，潮水量大，水流流态复杂。模型自动化控制显得尤为重要。
针对原有控制系统老化、占用试验场地、试验准备时间长、485有线通讯设备布置较为困难的特点，将网络、无线通讯和模块化等技术成功运用到长江河口段模型控制中，形成由供水模块、径流流量控制模块、下游生潮控制模块等组成的标准化、模块化、无线化、智能化和远程化的控制系统。新控制系统控制精度高、维修方便、测点布置较方便；能减少模型占用的试验场地、缩短试验准备时间，从而提高模型试验效率。新试验控制系统可方便地应用于径潮流共同作用的各种模型中，具有很好的推广使用价值。下一步将对模型测量系统和监控系统进行研究，以形成一整套大型潮汐河工物理模型测控系统。
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