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三容水箱液位控制系統(tǒng)的pid參數(shù)確定(文件)

2024-12-28 14:50 上一頁面

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【正文】 非線性系統(tǒng)的研究、綜合多個學科的基礎性研究等。在現(xiàn)代控制理論的研究中,往往要求系統(tǒng)的數(shù)學模型具備特定的形式,以適合理論分析的需要。 PID 控制是最早發(fā)展起來的控制策略之一,由于其算法簡單、魯棒性好和可控性高,被廣泛應用于工業(yè)過程控制,尤其適用于可建立精確數(shù)學模型的確定性的確定性系統(tǒng)。 本文研究課題 過程控制廣泛應用于石油、化工、冶金、煉焦、造紙、建材、陶瓷以及熱力發(fā)電等工業(yè)生產(chǎn)中。于是,如何有效控制鍋爐的水位就顯得尤為重要。 實驗建模與控制是密不可分的。本課題的控制對象為實驗室過程控制裝置 —— 單容水箱。 本文研討了以下幾個方面的內(nèi)容: 1. 在論文的第三章介紹了遺傳算法的基礎理論,從系統(tǒng)進化論的角度闡述了遺傳算法產(chǎn)生的生物遺傳學背景,回顧了遺傳算法發(fā)展的歷史,總結(jié)了遺傳算法的特點。在大多數(shù)情況,該函數(shù)的封閉表示式難以獲得。 8 第二章 三容水箱系統(tǒng)簡介及數(shù)學模型 三容水箱系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)及工作原理 三容水箱試驗 系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu) 圖 21 三容水箱系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖 三容水箱液位控制系統(tǒng)由水箱主體、檢測元件、增壓泵、溢流閥、比例流量閥、數(shù)據(jù)采集卡及計算機構(gòu)成,總體結(jié)構(gòu)圖如圖 21 所示。通過各閥門開關狀態(tài)的不同組合,可組成各階控制對象和不同的控制系統(tǒng),以下僅對單入單出一階系統(tǒng)作分析。 (4)測量元件,為三個應變式壓力傳感器,用來測量各容器內(nèi)的液位高度 值。 圖 24 一階對象結(jié)構(gòu)圖 三 容水箱系統(tǒng)的特點 三容水箱系統(tǒng)是有較強代表性和工業(yè)背景的對象,具有非常重要的研究意義 和價值,主要是因為它具有如下特點: (1)通過改變各個閥門的關閉或打開狀態(tài)可構(gòu)成靈活多變的對象,如一階對象、二階對象或雙入多出系統(tǒng)對象等; (2)三容水箱系統(tǒng)是典型的非線性、時延對象,所以可對其進行非線性系統(tǒng)h 1容器 T 1比例閥 1溢流閥增壓泵 1XVlQi 11 的辨識和控制等的相關研究: (3)三容水箱系統(tǒng)可構(gòu)造單回路控制系統(tǒng)、串級控制系統(tǒng)、復雜過程控制 系統(tǒng)等,從而對各種控制系統(tǒng)的研究提供可靠對象; (4)由于對三容水箱系統(tǒng)的控制主要通過計算機來完成,所以,可由計算 機編程實現(xiàn)各 種控制算法來對水箱系統(tǒng)進行控制,為控制算法的研究提供了良好的試驗平臺; (5)可以在控制過程中隨時改變泄水閥門的狀態(tài),從而模擬故障的發(fā)生,這也為故障診斷的研究提供了研究對象和試驗平臺?,F(xiàn)以平衡工作點在 180mm時的對象為例進行說明。則有: s2 s34236T? ???? 式( 25) 對平衡液位在其他液位高度的對象利用階躍響應法進行實驗,觀察其階躍響 13 應曲線均發(fā)現(xiàn)該對象是一階慣性加純滯后環(huán)節(jié),同樣利用上述方法測量其特征參數(shù),整理得 到如式 (26)所示的數(shù)學模型。 1892年法國數(shù)學家提出了一種用有理分式近似表示純滯后 環(huán)節(jié)的方法,稱為 Pade近似法 。outputDelay39。,2)。 15 結(jié)果如下: 圖 27 系統(tǒng)階躍響應圖 根據(jù)圖 27控制曲線及程序運行工作空間相關數(shù)據(jù)編寫程序 ,可以 得到表 21的各個性能指標: 表 21 未加控制器的系統(tǒng)仿真性能指標 性能指標 數(shù)據(jù) 最大液位高度 ymax( mm) 超調(diào)量( %) / 峰值時間 tp( s) / 上升時間 tr( s) / 穩(wěn)定時間 ts( s) / 穩(wěn)態(tài)誤差( mm) 由圖 27 與表 21 可知,該閉環(huán)系統(tǒng)存在穩(wěn)態(tài)誤差,而且很大,與預期目標相差很大。在此基礎上,應用 實驗 建模的方法分析構(gòu)建了三容水箱一階對象的數(shù)學模型,并且進一步分析了系統(tǒng)的可控性與可觀性 。當系統(tǒng)要求較高時,常常采用有源校正環(huán)節(jié)。 PID控制在經(jīng)典控制理論中技術成熟,自 20 世紀 30 年代末出現(xiàn)的模擬式 PID調(diào)節(jié)器,至今仍在非常廣泛的應用。即當我們不完全了解一個系統(tǒng)和被控對象,或不能通過有效的測量手段來獲得系統(tǒng)參數(shù)時,最適合用 PID控制技術。模擬 PID控制系統(tǒng)原理框圖如圖 31所示。 比例系數(shù) Kp 越大,控制作用越強,系統(tǒng)的動態(tài)特性也越好,動態(tài)性能主要表現(xiàn)為起動快,對階躍設定跟隨得快。積分作用的強弱取決于積分時間 常數(shù) iT , iT 越大,積分作用越弱,反之則越強。因此連續(xù) PID 控制算法不能 直接使用,需要采用離散化方法。 ? 增量式 PID 控制算法 該算法是基于位置式 PID 控制算法,在它的基礎上作了稍稍改變,不需要累加,僅存儲前幾取樣時刻的 u值與偏差, 所以誤動作時影響小,而且較容易通過加權(quán)處理獲得比較好的控制效果。但在過程的啟動、結(jié)束或大幅度增減設定時,短時間內(nèi)系統(tǒng)輸出有很大的偏差,會照成系統(tǒng)輸出有很大的偏差,會照成 PID 運算的積分積累,致使控制量超過執(zhí)行機構(gòu)可能準許的最大動作范圍對應的極限控制 量,引起系統(tǒng)較大的超調(diào),甚至引起系統(tǒng)較大的振蕩,這在生產(chǎn)中是絕對不準許的。另外增量式 PID 控制算法沒有顧及水位的調(diào)整初始階段較大偏差,矩形積分的運算精度可以滿足實驗要求,而 積分分離 PID 控制算法包括了增量式 PID 控制算法中小內(nèi)存的優(yōu)點。 圖 32 PID控制系統(tǒng)框圖 由于本文所論述的被控對象中 yout(t)只是離散時刻的取樣值,故 PID也應當是離散的控制器。 由式( 36)可看出,該控制算式不夠方便,這是因為要累加偏差。 積分分離控制基本思路是:當控制量與設定值偏差較大時,取消積分作用,以免由于積分作用使系統(tǒng)穩(wěn)定性降低,超調(diào)量增大;當被控制量與設 定值相接近時,引入積分控制,以便消除靜差,提高控制精度。 基于增量式 積分分離控制算法可表示為: ))2()1(2)(()())1()((Ku ( k ) p ?????????? kekekeKkeKkeke di? 式( 311) )()1()( kukuku ???? 式( 312) 式中β項為積分項的開關系數(shù) ??? ??? ??? |)(|0 |)(|1 ke ke 式( 313) 基于 ZN 整定法的 Kp、 Ki、 Kd 控制參數(shù)整定 在第 二 章的數(shù)學模型測定中,單容水箱系統(tǒng)在 110270mm液位高度的測量 21 模型精度較高,所以在此選用式 (313)為被控對象對其進行控制。outputdelay39。)。 u_1=0。u_5=0。 y_1=0。error_2=0。 22 ki=。 if u(k)=10000 u(k)=10000。 u_8=u_7。u_4=u_3。 y_1=yout(k)。 else x(3)=error。 yout=yout+180。r39。)。 else x(3)=error。 yout=yout+180。r39。)。 運行結(jié)果如下: 圖 34積分分離 PID算法的水箱系統(tǒng)仿真控制曲線 根據(jù)圖 34控制曲線及程序運行工作空間相關數(shù)據(jù)編寫程序 ,可以得到表 31的各個性能指標: 可以得到表 31的各個性能指標: 表 31 增量式積分分離 PID算法仿真控制性能指標 性能指標 數(shù)據(jù) 最大液位高度 ymax( mm) 超調(diào)量( %) 峰值時間 tp( s) 上升時間 tr( s) 穩(wěn)定時間 ts( s) 穩(wěn)態(tài)誤差( mm) 0 24 由表 31可以看出,采用積分分離 PID算法, 超調(diào)量稍大,穩(wěn)定時間較長 。若調(diào)整β值,仿真效果會得到改善。遺傳算法作為一種解決復雜問題的嶄新的有效優(yōu)化方法,近年來得到了廣泛的實際應用,同時也滲透到人工智能、機器學習、模式識別、圖像處理、軟件技術等計算機學科領域。R表示由所有滿足約束條件的解所組成的一個集合,叫做可行解集合。隨著研究的深入,人們逐漸認識到在很多復雜情況下要想完全精確地求出其最優(yōu)解既不可能,也不現(xiàn)實,因而求出其近似最優(yōu)解或滿意解是人們的主要著眼點之一。對于連續(xù)函數(shù),該方法要求先對其進行離散化處理,這樣就有可能產(chǎn)生離散誤差而永遠達不到最優(yōu)解。該方法的求解效率雖然比較高,但對每一個需要求解的問題都必須找出其特有的啟發(fā)式規(guī)則,這個啟發(fā)式規(guī)則無通用性,不適合于其它問題。 隨著問 題種類的不同,以及問題規(guī)模的擴大,要尋求到一種能以有限的代價來解決上述最優(yōu)化問題的通用方法卻仍是一個難題。根據(jù)不同的情況,這里的等位基因可以是一組整數(shù),也可以是某一范圍類的實數(shù)值,或者是純粹的一個記號。染色體 X也稱為個體 X,對每一個個體 X,要按照一定的規(guī)則確定出其適應 度。對問題最優(yōu)解的搜索是通過對染色體 X的搜索過程來進行的,從而由所有的染色體 X就組成了問題的搜索空間。這個群體不斷地經(jīng)過遺傳和進化操作,并且每次都按照優(yōu)勝劣汰的規(guī)則將適應度高的個體更多地遺傳到下一代,這樣最終在群體中會得到一個優(yōu)良的個體 X,它所對應的表現(xiàn)型 X將達到或接近于問題的最優(yōu)解 *X 。遺傳算法中包含了如下 5個基本要素 (l)參數(shù)編碼 。(5)控制參數(shù)的設定 (主要是指群體大小和使用遺傳操作的概率等 )。如果參數(shù)的優(yōu)化解十分靠近搜索空間的邊界,還要在該解的基礎上進一步拓展空間,進行新一輪搜索。 *** , dip KKK —— 分別為 ZN整定法計算的 PID參數(shù)。 迄今為止人們已經(jīng)提出了許多種不同的編碼方法。它有以下一些優(yōu)點: 1) 編碼、解碼操作簡單易行 2) 交叉、變異等遺傳操作便于實現(xiàn) 3) 符合最小字符集編碼原則 4) 利用模式定理對算法進行理論分析。故選擇二進制編碼?,F(xiàn)在取 Kp為例。依據(jù)個體編碼方法和對定義域的離散化方法可知,將代碼 yi轉(zhuǎn)變?yōu)樽兞康?Kp、 Ki、 Kd解碼公式如下: )、取 dipm i nm i nm a x KKK(1023)( KKyKKK i ???? 式( 320) ( 2)初始群體的生成 由于遺傳算法的群體型操作需要,我們必須為遺傳操作準備一個由若干初始解組成的 初始群體。 ( 3)適應度評估檢測 遺傳算法在搜索進化過程中一般不需要其它外部信息,僅用評估函數(shù)來評估個體或解的優(yōu)劣,并作為以后遺傳操作的依據(jù)。取 1 0 0,0 0 ,9 9 4321 ???? w 。判斷個體優(yōu)良與否的準則就是各自的適應度值。 其中, ∑fi 示指所有個體適應值之和。為了確定個體在下一代中的確切個數(shù),可將 fi/f的小數(shù)部分視為產(chǎn)生個體的概率。 串長為 30,交換操作將隨機選擇一個交換點(對應于從 1到 20的某個位置序號),緊接著兩串交換點 到個體的第 20位 子 串互換,從而產(chǎn)生了兩個新串。A 239。 當然,并非所有選中的串對都會發(fā)生交換。并非所有位都能發(fā)生變化,每一位發(fā)生變化的概率是 Pm。例如,若群體的各串中每一位的值均為 0,此時無論如何交換都不能 產(chǎn)生有 1的位,只有通過突變 。在利用遺傳算法對 PID控制器中的各因子尋優(yōu)的過程中發(fā)現(xiàn),當?shù)螖?shù)為 70時,性能指標就不在發(fā)生變化,如圖 36所示。 其仿真結(jié)果如下: 圖 38 基于一般遺傳算法 PID整定的 水箱系統(tǒng)仿真 控制曲線 )2( 3?w 根據(jù)圖 38控制曲線及程序運行工作空間相關數(shù)據(jù)編寫程序 ,可以得到表 32的各個性能指標: 表 32 基于二進制編碼 一般 遺傳算法 PID整定仿真控制性能指標 )2( 3?w 性能指標 數(shù)據(jù) 最大液位高度 ymax( mm) 超調(diào)量( %) 峰值時間 tp( s) 上升時間 tr( s) 穩(wěn)定時間 ts( s) 穩(wěn)態(tài)誤差( mm) 0 比較表 3表 32各個性能指標,我們可以 得到以下結(jié)論:遺傳算法得到的性能指標在某些方面優(yōu)于 ZN整定法得到的性能指標,但穩(wěn)定時間太長。若 3w 所取的值較大的話,則上升時間這一項在性能指標所占的比重較大,該性能指標側(cè)重于反映 上升時間,則上升時間較短的個體成為。下文將對這方面做進一步改進。 31 參數(shù)編碼種群 1計算適配值迭代次數(shù)k 100遺傳操作復制交叉變異種群 2解碼尋優(yōu)結(jié)束種群 1 種群 2是 (6)判斷結(jié)束 圖 36 性能指標 J的優(yōu)化過程 當群體性能己完成預定的迭代次數(shù),則結(jié)束迭代,否則返回上一步,繼續(xù)應用遺傳算法。 經(jīng)過選擇、交叉和變異算子作用,形成下一代群體。串中每一位的突變是獨立的,即某一位是否發(fā)生突變并不影響其它位的變化。 ? 突變(也叫突變) 另一種遺傳操作是突變,它一般在交換后進行。= 1000011011, A 239。 交換點被隨機選擇為 7(串長 不妨 為 10)。 ? 交換(也叫交叉) 交換可分為兩步進行 :首先對配對庫中的個體進行隨機配對 。 其中 f=∑fi/n 是群體評價的平均值。評價值(目標函數(shù)值)較大的個體有較高的概率生存,即在下一代群體中再次出現(xiàn)。由于遺傳操作是根據(jù)適應度值大小進行 的,且適應
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