過程控制系統(tǒng)及儀表(第3版)：14-12第8章_先進控制系統(tǒng)介紹-文庫吧
2025-04-20 15:15 本頁面
【正文】 ?實際工業(yè)過程的被控對象通常是參數(shù)時變的。當參數(shù)變化不大時可近似作為常數(shù)處理，采用 Smith預(yù)估補償控制方案有一定的效果。 16 ?Smith預(yù)估補償控制是基于模型已知的情況下進行，實現(xiàn)Smith預(yù)估補償控制必須已知動態(tài)模型，即過程數(shù)學(xué)關(guān)系和純滯后時間。 ?經(jīng)預(yù)估補償后，系統(tǒng)閉環(huán)方程已不含純滯后項，因此，常規(guī)控制參數(shù)整定與無純滯后的控制參數(shù)相同。但是，通常純滯后環(huán)節(jié)采用近似表示，實施會造成誤差，再者，補償器模型與對象參數(shù)間存在偏差，因此，應(yīng)適當減小控制器增益，減弱控制作用，以滿足系統(tǒng)穩(wěn)定要求。 ?Smith預(yù)估補償控制 對預(yù)估器精度要求較高，過程模型精確時，對純滯后補償效果較好，弱點是對模型的誤差十分敏感。當過程參數(shù)變化 10％～ 15％時，預(yù)估補償就失去了良好的控制效果。 17 ?例：精餾塔塔頂、塔釜溫度控制的耦合實例。 18 ?被控變量為塔頂溫度 T1和塔底溫度 T2，操縱變量為回流量和蒸氣流量。 ?u1變化不僅影響 T1，同時還影響 T2；同樣， u2變化在影響 T2同時，還影響T1。 ?這種情況，稱兩個控制回路間存在耦合。 19 ? 解耦是使一個控制變量的變化只對與其匹配的被控變量影響，而對其他回路被控變量沒有影響或影響很小。 ? 使耦合的多變量控制系統(tǒng)分解為若干個獨立的單變量控制系統(tǒng)，稱為解耦控制。 20 解耦控制方法 （ 1）正確匹配被控變量與控制變量。 （ 2）整定控制器參數(shù)，減小系統(tǒng)關(guān)聯(lián) ?具體實現(xiàn)方法：通過整定控制器參數(shù)，把兩個回路中次要系統(tǒng)的比例度和積分時間放大，使它受到干擾作用后，反應(yīng)適當緩慢一些，調(diào)節(jié)過程長一些，這樣可達到減少關(guān)聯(lián)的目的。 ?缺點： 次要被控變量的控制品質(zhì)往往較差，這一點在工藝允許的情況下是值得犧牲的，但在另外一些情況下卻可能是個嚴重缺點。 21 (3)減少控制回路 ?把方法 (2)推到極限，次要控制回路的控制器比例度取無窮大，此時這個控制回路不存在，它對主要控制回路的關(guān)聯(lián)作用也消失。 ?例如， 在精餾塔控制系統(tǒng)設(shè)計中，工藝對塔頂和塔底組分均有一定要求時，若塔頂和塔底的組分均設(shè)有控制系統(tǒng)，這兩個控制系統(tǒng)相關(guān)，在擾動較大時無法投運。 ?采用減少控制回路的方法來解決。 如塔頂重要，則塔頂設(shè)置控制回路，塔底不設(shè)置質(zhì)量控制回路 ,而往往設(shè)置加熱蒸汽流量控制回路。 解耦控制方法 22 (4)串接解耦控制 ?在控制器輸出與執(zhí)行器輸入之間，可串接解耦裝置D(s)，雙輸入雙輸出串接解耦方塊圖如圖 85。 圖 85雙輸入雙輸出串接解耦方塊圖 由圖可得 Y(s)=Gc(ｓ )D(s)G(s) 設(shè)計要求：找到合適的 D(s)使 D(s)G(s)相乘成為對角矩陣 ，就解除了系統(tǒng)之間的耦合，兩個控制系統(tǒng)不再關(guān)聯(lián)。 23 預(yù)測控制 ? 模型預(yù)測控制（ MPC）是在工業(yè)過程控制實踐中產(chǎn)生和發(fā)展起來的。 ? 實際工業(yè)過程具有 非線性、時變性和不確定性 ，而且大多數(shù)工業(yè)過程是 多變量 的，難于建立精確的數(shù)學(xué)模型，其結(jié)構(gòu)也往往往十分復(fù)雜， 難以設(shè)計并實現(xiàn)有效的控制。 ? 70年代以來，人們針對工業(yè)過程特點尋找各種對模型精度要求低，控制綜合質(zhì)量好，在線計算方便的優(yōu)化控制算法。預(yù)測控制是在這樣的背景下發(fā)展起來的。 24 ? 預(yù)測控制的基本出發(fā)點與傳統(tǒng) PID控制不同。 ? PID控制是根據(jù)過程當前輸出測量值和設(shè)定值的偏差來確定當前的控制輸入； ? 預(yù)測控制不但利用當前的和過去的偏差值，而且還利用 預(yù)測模型 來預(yù)估過程未來的偏差值，以 滾動優(yōu)化 確定當前的最優(yōu)控制策略。從基本思想看，預(yù)測控制優(yōu)于 PID控制。 25 ? 預(yù)測控制種類很多，各類算法都有一些共同點，主要有四個基本特征，如圖 86所示 。 圖 86 預(yù)測控制的基本結(jié)構(gòu) 26 (1)預(yù)測模型 ?預(yù)測控制需要描述系統(tǒng)動態(tài)行為的模型，稱為預(yù)測模型。預(yù)測模型能夠根據(jù)系統(tǒng)的現(xiàn)時刻的控制輸入以及過程的歷史信息，預(yù)測過程輸出的未來值。 ?在預(yù)測控制中有各種不同算法，可采用不同類型的預(yù)測模型。通常采用在實際工業(yè)過程中較易獲得的脈沖響應(yīng)模型和階躍響應(yīng)模型等非參數(shù)模型。 27 (2)反饋校正 圖 86 預(yù)測控制的基本結(jié)構(gòu) 28 (2)反饋校正 ?在預(yù)測控制中，采用預(yù)測模型進行過程輸出值的預(yù)估只是一種理想方式。對于實際過程，由于存在非線性、時變、模型失配和擾動等不確定因素，使基于模型的預(yù)測很難與實際相符。 ?在預(yù)測控制中，通過輸出測量值與模型的預(yù)估值進行比較，得出模型的預(yù)測誤差，再利用模型預(yù)測誤差來校正模型的預(yù)測值，從而得到較為準確的將來輸出的預(yù)測值。 ?預(yù)測模型加反饋校正過程，使預(yù)測控制具有很強的抗擾動和克服系統(tǒng)不確定性的能力。 29 (3)滾動優(yōu)化 ?預(yù)測控制是一種優(yōu)化控制算法，通過某一性能指標的最優(yōu)化來確定未來的控制作用。 ?采用滾
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