基于內模控制的pid在過程控制中的應用研究畢業論文(編輯修改稿)

　

【文章內容簡介】 等，該實驗中所產生的是一階特性階躍響應曲線。 建立過程數學模型的目的建立被控過程數學模型的主要目的可以歸納為如下幾點[10]：1）設計控制系統──深刻了解大時滯特性是設計控制系統的前提。大時滯控制系統中被控變量及檢測點的選擇、控制（操縱）變量的確定、控制器結構形式的選定等都與被控對象的特性有關。2）調試控制系統和參數修定──對被控對象特性的熟悉程度是調試和模擬仿真的保證。同時，選擇控制特性規律和控制器參數的確定都和被控對象特性有關。3）制訂工業過程的優化控制方案──優化控制往往可以在基本不增加投資與設備的情況下，獲取可觀的經濟效益。這離不開對被控對象特性的了解，而且主要是依靠對象的穩態數學模型進行優化4）優化控制系統及設計控制算法──在系統優化和確定控制算法的過程中，需要以被控對象的數學模型為依據。例如，預測控制、推理控制、前饋動態補償控制等都是在已知對象數學模型的基礎上才能進行的。5）建立計算機仿真過程培訓系統──利用數學模型和系統仿真技術，使操作人員可以在計算機上對各種控制策略進行定量的比較與判定。還可為操作人員提供仿真操作的平臺，從而為高速、安全、低成本地培訓工程技術人員和操作員提供借鑒，并有可能制定大型設備的啟動和停車操作方案。6）設計控制系統的故障檢測和優化工作──利用數學模型可以及時發現工業過程中控制系統的故障及其原因，并提供正確的解決途徑。 過程數學模型的求取方法一般來說，過程數學模型的求取方法如[3]： (1)機理建模──機理建模是根據對象或生產過程的內部機理，寫出各種有關的平衡方程，如物料平衡方程、能量平衡方程、動量平衡方程、相平衡方程等，從而得到對象的數學模型。 (2)試驗建模──在機理模型無法確定的情況下，可采用試驗建模的方法得到對象的數學模型。試驗建模就是針對所要研究的對象，人為地施加一個輸入作用，然后用儀表記錄表征對象特性的物理量隨著時間變化的規律，得到一系列試驗數據或曲線。這些數據或曲線就可以用來表示對象特性。 這種應用對象輸入輸出的實測數據來決定其模型結構和參數的方法，通常稱為系統辨識。它的主要特點是不管內部結構如何復雜或者簡單，我們都認為對其研究的對象是一無所知的，對于復雜的研究對象：內部結構比較復雜，用機理建模很難得到確定的模型，而試驗建模是根據被控對象外部特性來描述對象的動態性能，所以對于復雜的被控對象，試驗建模比機理建模更具有實用性。 （3）混合建模──將機理建模與實驗建模結合起來，稱為混合建模。混合建模式一種比較實用的方法，它先由激勵分析的方法提出數學模式的結構形式，然后對其中某些未知的或不確定的參數利用實驗的方法給予確定。 由于該實驗裝置比較復雜，不易使用機理建模法求取過程的數學模型，故采用試驗法建模。為了得到精度較高的數學模型，本文采用基于階躍信號的時域建模法，即飛升曲線法。該方法是在被控對象上人為地加入階躍干擾后，通過測定被控對象的動態特性曲線，然后在matlable軟件上擬合得到，進而得到被控對象的抽象傳遞函數。為了得到精確的測試結果，應注意以下事項[7]： 1） 合理選擇階躍擾動信號的幅度，既不能太大，以免影響正常生產，也不能過小，以防止被控過程的不真實。通常取階躍信號值為正常輸入信號的10%～15%，以不影響生產為準。 2）實驗應在相同條件下重復做幾次，需獲得兩次以上的比較接近的響應曲線，從而減少干擾的影響。 3）實驗應在階躍信號做正方向和反方向的變化，同時分別測出兩個方向的階躍響應曲線，以檢驗被控過程的非線性程度。 4）實驗中在輸入階躍信號前，被控過程必須處于穩定的工作狀況。在一次實驗后，必須使被控過程穩定一段時間再施加測試信號做第二次實驗。 5）實驗結束后， 對于實驗中的數據要進行處理，一些明顯偏離實際曲線的數據進行刪除。 液位試驗建模 （1） 對于HGK1型液位控制系統而言，由于管道距離很短，閥門的微小動作都會立刻造成水箱液位的變化，所以認為對于該流量液位模型是無滯后環節的，忽略滯后時間。機理建模分析，液位模型是一個一階慣性環節，設傳遞函數為，需要求的增益和時間常數。 液位建模步驟 本次試驗選取變頻器衡定頻率工作，用來給整個系統提供水量。通過多次試驗。出水閥門選擇一個，全開狀態。這里建模需要用到上位機和PLC部分程序，用來手動設置電動調節閥大小。同時在上位機上定量記錄液位的實際值大小和對應流量大小。數據結果保存一個txt文本文件中。然后在MATLAB中處理這些數據，提高建模準確性。具體步驟以其中一次實驗為例進行說明：（1）開機上電后，啟動變頻器，在上位機上設置閥門開度20%大小。等待液位穩定。時間大概一個小時左右。實際情況是液位在很長一段時間內還會緩慢變化上升。，（2）修改設置閥門開度為25%。此時流量上升。（3）經過1個小時左右，液位基本不變化。，（4）整個實驗過程，上位機以5s歸檔周期歸檔記錄數據（5）在MATLAB中處理所得數據，由于實際液位數據存在抖動，先經過擬合后，然后在擬合曲線上進行數學模型的求取。（6）多次試驗，在加正階躍和負階躍等相同情況下，做多次試驗，取得合理模型。圖25 實際液位曲線圖圖26 實際流量曲線圖圖27 擬合曲線由上擬合曲線在Matlable軟件上可以得出數學模型為: Y= （1）由（1）式可得： 放大系數（增益）K=150 mm min /L （2） 時間常數 T=1169s （3） 由（2）（3）可得被控對象數學模型為 （4） 將所得模型在Simulink中仿真后，和實際數據以及擬合曲線相比較。如圖27所示，可看出所得模型和實際數據之間吻合的還是不錯的，所得模型可用。在多次試驗后，取得多組數據，建模。最后取幾組合理模型的平均值。最終選取系統的傳遞函數為： （5） 第三章 內模控制原理及仿真研究 在第二章中，已通過試驗建模法建立了液位流量系統的數學模型，參量模型一般采用數學表達式來表示，如描述控制對象的傳遞函數及輸入輸出關系的方程式等。本章主要對擬采用的控制方案的原理及所需要的參數進行分析和設計仿真。 內模控制器原理內模控制（IMC)從字面意思就可以知道它的含義：通過控制被控對象的內部模型來控制整個操作過程！內模控制的典型框圖如圖31所示，31 內模控制框圖由圖31 可得內模控制系統傳遞函數為：+ （）在模型沒有誤差，即=時，式子（）可化簡為： （）若，由式()可得： ()假設“模型可逆”，即可以實現，可令： ()將式()帶入式()，可得 ()式()表明內模控制器可確保輸出跟隨設定值的變化。此時模型的輸出與過程輸出相等，反饋信號為零。因此，當不存在模型誤差和未知干擾的條件下，內模控制系統具有開環結構。這就清楚的表明，對開環穩定的過程而言，反饋的目的是克服過程的不確定性[8]。 同樣，若,，且假設模型正確，將式()帶入式()，此時： ()可見，只要模型不存在建模誤差該假設條件成立，不管干擾如何，內模控制均可克服外界擾動[15]。 IMCPID原理在過程控制的實際應用中, 采用內模控制原理能從根本上提高PID控制器的動態及靜態性能。與經典PID 控制相比, IMCPID控制僅有一個整定參數,參數調整與系統動態品質和魯棒性的關系比較明確, 并且與其他控制方法的結合也很容易[9]。 為求取圖31中輸入、擾動與過程輸出之間的傳遞函數, 將圖31進行如圖32(a)所示的簡單變換，從而得到經典的反饋形式，如圖32(b)所示。 (a) 內模控制變換 (b) IMCPID形式圖31 內模控制的等效方框圖由圖32(a)的變換可得： ()內模控制器的設計思路清晰，步驟簡單，在控制理論界和工程應用領域都得到了普遍重視。然而，由于內模控制對模型有較強的依賴性[10]，這也限制了它在工業過程中的推廣應用。 內模控制器設計內模控制器是在“模型沒有誤差，而且可逆”這個假設條件下的理想反饋控制器。但在實際工作中，模型與實際過程總會存在誤差。此外，有時也不完全可倒，比如，中若包含純滯后環節，其倒數為純超前環節，這顯然是物理不可實現的[14]。其次，中若包含非最小相位環節（即其零點在右半平面），其倒數則會形成不穩定環節。針對上述情況，設計內模控制器時可先將過程模型分解如下： ()