新型PID控制及其应用(共六讲)(2)

。

整定

　　这种控制器参数自整定技术,完全摒弃了建模和基子模型的运算,而是通过对闭环性能的观测,直接进行整定参数的操作,现已成为一种重要的在线自整定策略。其商品化产品已从独立地嵌入单回路控制器中,发展到应用于计

图4-1　伪微分反馈控制策略

　　还有一类不是在每一扰动或设定值变化后进行整定,而是执行迭代技术(下转第46页)

面,其中包括原始参数画面、炉体总貌、棒状图、历史趋势图、各段加热曲线及炉压曲线图。通过这些画面,操作人员可掌握系统的全局状况,还可以检索某个参数的历史记录和变化趋势。操作人员可以通过操作员键盘迅速调出所需的任一画面。

312　系统带有完善的故障诊断与保护功能

当系统检测或调节器本身出现故障时,系统能自动脱离串级进行强迫手动,指示灯闪烁,可通过上位机或编程器获得出错信息以便及时

处理

本系统投入运行近一年时间,运行可靠稳定,各项控制功能和指标完全满足工艺要求。

图2-5(上接第64页),修正当前的整定参数。

时,,图5-1　直接确定整定参数的模式识别试验曲线

6　结束语

　　本讲介绍了PID控制原理和自整定技术。虽然,大多数有实用价值的自整定技术是用于单回路控制器,只有少数用于分散型控制系统,但其发展趋势却是以参数自整定算法软件形

式,固化在计算机控制系统或PLC中,使其作为一种通用控制装置的内含部件。对于对象为时变系统或环境干扰变化较大时,可采用自适应、智能、模糊等方法实时对PID参数进行整定。有关这些内容,将在下面各讲分别进行介绍。

新型PID控制及其应用

第二讲　自适应PID控制

陶永华

华东冶金学院　马鞍山:243002

1　引言

l),使控制系统达到预定的控制品质。

自适应控制的研究是从50年代开始的,由于计算机的迅速发展及随机控制理论、系统辨识等学科的发展,大大促进了自适应控制的研究。自适应控制与PID控制器相结合,形成了所谓自适应PID控制或自校正PID控制技术(人们统称为自适应PID控制)。

自适应PID控制具有自适应控制与普通PID控制器两方面的优点:首先,它是自适应控制器,就是说,它有自动辨识被控过程参数、自动整定控制器参数、能够适应被控过程参数的变化等一系列优点;其次,它又具有常规PI、鲁棒D控制器结构简单性好、可靠性高、为现场工作人员和设计工程师们所熟悉的优点。自适应PID控制所具有的这两大优势,使得它成为过程控制的一种较理想的自动化装置,成为人们竞相研究的对象和自适应控制发展的一个方向。

自适应PID控制器可分为5大类,于被控过程参数辨识,PID控制器,其参数的设计依赖于被控过程模型参数的估计。另一类基于被控过程的某些特征参数,诸如临界振荡增益KC、临界振荡频率ΞC等。这种类型的自适应PID控制没有一个统一名称,我们姑且称为非参数自适应PID控制器。其参数的设计直接依赖于过程的特征参数

,自适,它们是:极点配置自适应PI相消原理自适应PID控制器、D控制器、基于经验规则的自适应PID控制器、基于二次型性能指标的自适应PID控制器和智能或专家自适应PID控制器。PID控制和一些具有应用前景的PID自适应控制系统。

2　极点配置自适应PID控制

　　极点配置自适应控制算法由Wellstead等

β人在1979年首先提出,继而由～strom和wit2

tenmark,Vogel和Edgar,Elliott等人改进和深化,成为自适应控制中的一个重要组成部分,

βWittenmark和～strom等人在此基础上提出

了极点配置自适应PID控制算法。

设受控过程的数学模型可用CARMA(ControlledAuto2RegressiveMovingAverage)受控自回归滑动平均模型描述:

　A(Z-1)y(t)=Z-dB(Z-1)u(t)+C(Z-1)Τ(t)

(2—1)

　　其中y(t)、u(t)、Τ(t)分别为被控对象的输出、输入和不可测的扰动噪声;Z-1为滞后一步算子,即Z-1y(t)=y(t-1);d为滞后步数;A

-1-1-1

(Z-1)、B(Z)、C(Z)均为Z的多项式:

-1-1-n

A(Z)=1+a1Z+…+anaZa

-1-1-B(Z)=b0+b1Z+…+bnbZ

nb

(b0≠0)(2—2)

C(Z

-1

)=1+c1Z-1+…+cncZ-

nc

1997年第5期　　　　　　　　　　　　工业仪表与自动化装置

-1

　　其中na、nb、nc分别为多项式A(Z)、B

-1

(Z-1)、C(Z)的阶数;一般d为已知,但系数ai(i=1,2,…,na)和bj(j=1,2,…,nb)为未知参

51

数,需要在线辨识。

典型的闭环计算机控制系统结构如图2—1所示

。

　　其中T(Z-1)称为期望特征多项式,由设计者根据实际工况和性能指标要求确定。

图2—1系统可直接写出自校正控制器输出u(t)的表达式:

-1-1

u(t)=-1yr(t)--1y(t)(2—5)F(Z)F(Z)

在数字系统中,通常采用带数字滤波器的PID控制器算法:

-1-2

-1-1

)u(Z)=-1-1((1-Z)(f(2—6)

0=P()IT

g1=-KP(1+

g2=KP

图2—1　典型的闭环计算机控制系统结构

T

)(2—7)

T

　　系统闭环方程为:

-d-1-1-1-1

(2—3)y(t)=-1-1-d-1-1

A(Z)F(Z)+ZB(Z)G(Z)

由式(2—3)可见,按增广型自校正闭环极点配置要求,闭环特征多项式应满足:

-1-1-d-1-1

A(Z)F(Z)+ZB(Z)G(Z)=C(Z-1)T(Z-1)(2—4)

　　KP、TI和TD分别为PID控制器的比例系

数、积分时间和微分时间,T为采样周期,

f1为滤波器参数。

为了将极点配置自校正控制器转换成增量型PID控制器,根据式(2—6),本文对方程(2—5)采用如下形式:

-1-1-1

(2—8)F(Z)=(1-Z)(1+f1Z)　　G(Z-1)=g0+g1Z-1+g2Z-2

(2—9)

图2—2　极点配置自校正PID控制器结构图

　　根据方程(2—5),稳态时应有y(t)=yr(t),系统才能达到伺服跟踪。则应有:

52

-1

H(Z)=g0+g1+g2

工业仪表与自动化装置　　　　　　　　　　　　1997年第5期

(2—10)

这样,可以方便地用PID调节参数g0、g1、g2来配置极点。因此,这种控制器的结构简单。实践证明,它的调节性能和跟踪性能均比较理想。极点配置自校正PID控制器的结构如图2—2所示。

　　如图3—1所示,PID继电自整定与神经网

络相结合,共同完成PID自适应控制任务。以神经网络构造PID控制器,解决了PID参数在线调整的问题,使PID控制器适用范围更广。以继电自整定PID参数确定网络权初值,使过程响应超调量降低,回复时间减短,控制质量提高。实施控制时,先将开关T置于S处,进行PID参数整定,将所得的参数做适当的修正后作为网络权的初值,V处,

自校正PID控制器的设计,归结为控制算法的设计,这包括辨识算法和参数修改算法两大内容。自校正PID控制器的特点是理论概念清楚、工程意义明显,它的参数校正原则是通过PID参数的选取,特性方程。

3ID　　在PI,一个关键的问题便是PID参数整定。传统的方法是在获取对象数学模型的基础上,根据某一整定原则来确定PID参数。然而在实际的工业过程控制中,许多被控过程机理较复杂,具有高度非线性、时变不确定性和纯迟后等特点。在噪声、负载扰动等因素的影响下,过程参数甚至模型结构均会发生变化。这就要求在PID控制中,不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模型,并且PID参数能在线调整,以满足实时控制的要求。下面介绍4种PID自适应控制系统。311　PID继电自整定与神经网络PID控制器相结合的系统

图3—1　PID …… 此处隐藏：3275字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……