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这样,在实时数据库运行时,就可以自动对其进行PID控制。
PID参数的调整:
在PID参数进行整定时如果能够有理论的方法确定PID参数当然是最理想的方法,但是在实际的应用中,更多的是通过凑试法来确定PID的参数。
增大比例系数P一般将加快系统的响应,在有静差的情况下有利于减小静差,但是过大的比例系数会使系统有比较大的超调,并产生振荡,使稳定性变坏。
增大积分时间I有利于减小超调,减小振荡,使系统的稳定性增加,但是系统静差消除时间变长。
增大微分时间D有利于加快系统的响应速度,使系统超调量减小,稳定性增加,但系统对扰动的抑制能力减弱。
在凑试时,可参考以上参数对系统控制过程的影响趋势,对参数调整实行先比例、后积分,再微分的整定步骤。
首先整定比例部分。
将比例参数由小变大,并观察相应的系统响应,直至得到反应快、超调小的响应曲线。
如果系统没有静差或静差已经小到允许范围内,并且对响应曲线已经满意,则只需要比例调节器即可。
如果在比例调节的基础上系统的静差不能满足设计要求,则必须加入积分环节。
在整定时先将积分时间设定到一个比较大的值,然后将已经调节好的比例系数略为缩小(一般缩小为原值的0.8),然后减小积分时间,使得系统在保持良好动态性能的情况下,静差得到消除。
在此过程中,可根据系统的响应曲线的好坏反复改变比例系数和积分时间,以期得到满意的控制过程和整定参数。
如果在上述调整过程中对系统的动态过程反复调整还不能得到满意的结果,则可以加入微分环节。
首先把微分时间D设置为0,在上述基础上逐渐增加微分时间,同时相应的改变比例系数和积分时间,逐步凑试,直至得到满意的调节效果。
PID控制回路的运行:
在PID控制回路投入运行时,首先可以把它设置在手动状态下,这时设定值会自动跟踪测量值,当系统达到一个相对稳定的状态后,再把它切换到自动状态下,这样可以避免系统频繁动作而导致系统不稳定。
复杂回路的控制:
前馈控制系统:
通常的反馈控制系统中,对干扰造成一定后果,才能反馈过来产生抑制干扰的控制作用,因而产生滞后控制的不良后果。
为了克服这种滞后的不良控制,用计算机接受干扰信号后,在还没有产生后果之前插入一个前馈控制作用,使其刚好在干扰点上完全抵消干扰对控制变量的影响,因而又得名为扰动补偿控制。
在紫金桥的控制系统中,可以把前馈控制计算的结果作为PID控制的输出补偿量OCV,并采用加补偿,这样就形成了一个前馈控制系统了。
纯延迟补偿控制:
在实际的控制过程中,由于执行机构和测量装置的延迟,系统有可能是一个纯滞后过程,如对于温度的控制其延迟时间可能多达10多分钟。
这种滞后性质常引起被控对象产生超调或振荡,造成系统不容易达到稳定过程。
因此,可以在控制过程中并联一个补偿环节,用来补偿被控制对象中的滞后部分,这样可以使系统快速达到稳定过程。
纯滞后控制系统是把滞后补偿的结果作为PID控制器的输入补偿量ICV,并作为输入补偿的减补偿。
这样就构成了一个纯滞后的SMITH预测控制回路。
什么是PID调节及PID调节的基本原理
目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。
同时,控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。
智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。
自动控制系统可分为开环控制系统和闭环控制系统。
一个控制系统包括控制器﹑传感器﹑变送器﹑执行机构﹑输入输出接口。
控制器的输出经过输出接口﹑执行机构﹐加到被控系统上﹔控制系统的被控量﹐经过传感器﹐变送器﹐通过输入接口送到控制器。
不同的控制系统﹐其传感器﹑变送器﹑执行机构是不一样的。
比如压力控制系统要采用压力传感器。
电加热控制系统的传感器是温度传感器。
目前,PID控制及其控制器或智能PID控制器(仪表)已经很多,产品已在工程实际中得到了广泛的应用,有各种各样的PID控制器产品,各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器(intelligentregulator),其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。
有利用PID控制实现的压力、温度、流量、液位控制器,能实现PID控制功能的可编程控制器(PLC),还有可实现PID控制的PC系统等等。
可编程控制器(PLC)是利用其闭环控制模块来实现PID控制,而可编程控制器(PLC)可以直接与ControlNet相连,如Rockwell的PLC-5等。
还有可以实现PID控制功能的控制器,如Rockwell的Logix产品系列,它可以直接与ControlNet相连,利用网络来实现其远程控制功能。
1、开环控制系统
开环控制系统(open-loopcontrolsystem)是指被控对象的输出(被控制量)对控制器(controller)的输出没有影响。
在这种控制系统中,不依赖将被控量反送回来以形成任何闭环回路。
2、闭环控制系统
闭环控制系统(closed-loopcontrolsystem)的特点是系统被控对象的输出(被控制量)会反送回来影响控制器的输出,形成一个或多个闭环。
闭环控制系统有正反馈和负反馈,若反馈信号与系统给定值信号相反,则称为负反馈(NegativeFeedback),若极性相同,则称为正反馈,一般闭环控制系统均采用负反馈,又称负反馈控制系统。
闭环控制系统的例子很多。
比如人就是一个具有负反馈的闭环控制系统,眼睛便是传感器,充当反馈,人体系统能通过不断的修正最后作出各种正确的动作。
如果没有眼睛,就没有了反馈回路,也就成了一个开环控制系统。
另例,当一台真正的全自动洗衣机具有能连续检查衣物是否洗净,并在洗净之后能自动切断电源,它就是一个闭环控制系统。
3、阶跃响应
阶跃响应是指将一个阶跃输入(stepfunction)加到系统上时,系统的输出。
稳态误差是指系统的响应进入稳态后﹐系统的期望输出与实际输出之差。
控制系统的性能可以用稳、准、快三个字来描述。
稳是指系统的稳定性(stability),一个系统要能正常工作,首先必须是稳定的,从阶跃响应上看应该是收敛的﹔准是指控制系统的准确性、控制精度,通常用稳态误差来(Steady-stateerror)描述,它表示系统输出稳态值与期望值之差﹔快是指控制系统响应的快速性,通常用上升时间来定量描述。
4、PID控制的原理和特点
在工程实际中,应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制,简称PID控制,又称PID调节。
PID控制器问世至今已有近70年历史,它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。
当被控对象的结构和参数不能完全掌握,或得不到精确的数学模型时,控制理论的其它技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定,这时应用PID控制技术最为方便。
即当我们不完全了解一个系统和被控对象﹐或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时,最适合用PID控制技术。
PID控制,实际中也有PI和PD控制。
PID控制器就是根据系统的误差,利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。
比例(P)控制
比例控制是一种最简单的控制方式。
其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。
当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差(Steady-stateerror)。
积分(I)控制
在积分控制中,控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。
对一个自动控制系统,如果在进入稳态后存在稳态误差,则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统(SystemwithSteady-stateError)。
为了消除稳态误差,在控制器中必须引入“积分项”。
积分项对误差取决于时间的积分,随着时间的增加,积分项会增大。
这样,即便误差很小,积分项也会随着时间的增加而加大,它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小,直到等于零。
因此,比例+积分(PI)控制器,可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
微分(D)控制
在微分控制中,控制器的输出与输入误差信号的微分(即误差的变化率)成正比关系。
自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。
其原因是由于存在有较大惯性组件(环节)或有滞后(delay)组件,具有抑制误差的作用,其变化总是落后于误差的变化。
解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超前”,即在误差接近零时,抑制误差的作用就应该是零。
这就是说,在控制器中仅引入“比例”项往往是不够的,比例项的作用仅是放大误差的幅值,而目前需要增加的是“微分项”,它能预测误差变化的趋势,这样,具有比例+微分的控制器,就能够提前使抑制误差的控制作用等于零,甚至为负值,从而避免了被控量的严重超调。
所以对有较大惯性或滞后的被控对象,比例+微分(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。
5、PID控制器的参数整定
PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容。
它是根据被控过程的特性确定PID控制器的比例系数、积分时间和微分时间的大小。
PID控制器参数整定的方法很多,概括起来有两大类:
一是理论计算整定法。
它主要是依据系统的数学模型,经过理论计算确定控制器参数。
这种方法所得到的计算数据未必可以直接用,还必须通过工程实际进行调整和修改。
二是工程整定方法,它主要依赖工程经验,直接在控制系统的试验中进行,且方法简单、易于掌握,在工程实际中被广泛采用。
PID控制器参数的工程整定方法,主要有临界比例法、反应曲线法和衰减法。
三种方法各有其特点,其共同点都是通过试验,然后按照工程经验公式对控制器参数进行整定。
但无论采用哪一种方法所得到的控制器参数,都需要在实际运行中进行最后调整与完善。
现在一般采用的是临界比例法。
利用该方法进行PID控制器参数的整定步骤如下:
(1)首先预选择一个足够短的采样周期让系统工作﹔
(2)仅加入比例控制环节,直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡,记下这时的比例放大系数和临界振荡周期﹔(3)在一定的控制度下通过公式计算得到PID控制器的参数。
PID控制器自整定技术的发展
---2002年世界控制大会总结报告
上海交大自动化系张卫东
比例-积分-微分(PID)控制器是在工业过程控制中最常见的一种控制调节器,它广泛应用于化工、冶金、机械、热工和轻工等工业过程控制系统中。
PID有几个重要的功能:
提供反馈控制;
通过积分作用可以消除稳态误差;
通过微分作用预测将来。
PID控制器特别适用于过程的动态性能是良性的而且控制性能要求不太高的情况。
PID控制是分布式控制系统的一个重要组成部分,它也包含在许多特殊目的的控制系统中。
在工业过程控制中,95%以上的控制回路具有PID结构,而大多数回路实际上都是PI控制。
PID控制器的许多有用的特性由于被认为是商业秘密而没有被广泛传播,典型的例子如模式切换和防止积分饱和等技术。
PID控制常常与逻辑、顺序装置,选择器和一些简单功能块组成复杂的自动控制系统。
许多复杂的高级控制算法与PID控制分级地组织在一起,其中PID控制作为最低的基础级,而多变量控制器给基础级的PID控制器提供设定值。
因此PID控制被称为控制工程师们谋生的手段,也是每一个控制工程师工具箱中的重要组件。
PID控制器在技术上已经经历了从气动到由电子管、晶体管和集成电路组成的微处理器。
微处理器对PID控制器具有非常深刻的影响。
目前制造的所有PID控制器几乎都是基于微处理器的,这就给自整定、自适应和增益调度等附加特性提供了条件。
自整定的意思是控制器的参数可以根据操作员的需要或一个外部信号的要求自动进行参数整定。
实际上目前所有最新的PID控制器都具有一定的自整定功能,整定方法却千差万别。
现场总线的出现是另外一个重要的发展,这将对分布式控制系统的结构产生深刻的影响。
PID控制器是现场总线观念的重要组成部分,它也可能会随着现场总线的发展被标准化。
目前大批的仪表与过程工程师们都熟悉PID控制,而且已经建立了一套很好的安装、整定和使用PID控制器的方法。
尽管这样,发展PID控制仍然有很大的潜力,这是因为许多控制器在实际中都处在手动状态,而那些处在自动状态的控制器由于微分作用不好调整往往把微分环节去掉。
PID控制器在实际中性能欠佳的主要原因一是阀门和传感器的设备问题,另外就是较差的整定实践。
提高控制回路的性能,不仅需要PID控制的知识,而且需要过程方面的知识。
国际上有一些研究文章陈述了当前工业控制的状况,如日本电子测量仪表制造协会在1989年对过程控制系统做的调查报告。
该报告表明90%以上的控制回路是PID结构。
另外一篇有关加拿大造纸厂的统计报告表明典型的造纸厂一般有2000多个控制回路,其中97%以上是PI控制,而且仅仅有20%的控制回路工作比较满意。
控制回路性能普遍差的原因中参数整定不合适占30%,阀门问题占30%。
而另外的20%的控制器性能差有多种原因,如传感器的问题、采样频率的选择不当以及滤波器的问题等。
Ender也给出了相似的统计结果:
在已安装的过程控制器中30%是处在手动状态;
20%的回路是采用厂家的整定参数,即控制器制造商预先设定的参数值;
30%的控制回路由于阀门和传感器的问题导致控制性能较差。
PID控制器被广泛应用主要是因为它结构简单、在实际中容易被理解和实现,而且许多高级控制都是以PID控制为基础的。
但PID参数的整定一般需要经验丰富的工程技术人员来完成,既耗时又耗力,加之实际系统千差万别,又有滞后、非线性等因素,使PID参数的整定有一定的难度,致使许多PID控制器没能整定的很好,这样的系统自然无法工作在令人满意的状态,为此人们提出了自整定PID控制器。
将过程动态性能的确定和PID控制器参数的计算方法结合起来就可实现PID控制器的自整定。
自整定的含义是控制器的参数可根据用户的需要自动整定,用户可以通过按动一个按钮或给控制器发送一个命令来启动自整定过程。
自整定过程包括三个部分:
●过程扰动的产生
●扰动响应的评估
●控制器参数的计算
这同经验丰富的操作人员在手动整定PID控制器时使用的步骤是一样的。
过程必须以某种方式产生扰动,如给过程对象输入阶跃、脉冲或正弦信号,以便确定过程的动态特性。
扰动响应的评估包括过程模型或响应的简单特性的确定。
工业实践表明控制器的自整定是一种非常需要和有用的功能。
具有自整定功能的PID控制器商业化产品在八十年代初期才出现。
这里有几方面的原因,一方面近年来的微电子技术的发展使得加入自整定所需要代码的成本趋于合理;
大专院校在自整定方面的研究兴趣也才刚刚开始,大多数学者以前把主要精力都投入到相关的、但却比较困难的自适应控制上。
目前自整定PID控制器可以分为两大类:
基于模型的方法和基于规则的方法。
国际上已经出现许多商业产品,如FoxboroEXACT(760/761),它采用阶跃响应分析和模式识别技术再加上启发式规则进行参数调整;
AlfaLavalAutomationECA400控制器,它采用继电反馈和基于模型的整定方法;
HoneywellUDC6000控制器,它采用阶跃响应分析和一个规则库来调整参数;
YokogawaSLPC-181/281,它采用阶跃响应分析和基于模型的整定方法。
还有一些自整定软件包,如IntelligentTuner,它是Fisher-Rosemount公司用在分散控制系统中的一个软件包;
Looptune,它是Honeywell公司DCS系统TDC3000中的整定软件包;
DCSTuner,它是ABBMaster系统中整定控制器的一个软件包。
目前基于频域辨识的PID自整定的研究文献很多,总的看来,已经取得了一些较好的结果,但仍然有一些关键性的问题没有得到很好的解决,其理论和设计方法还远未成熟,有待于充分的研究和进一步的发展。
现在已有一些基于幅值和相位裕度的PID整定方法,但这些整定方法或者不能同时获得期望的幅值和相位裕度,或者对过程对象的结构进行简化处理,如假设过程对象为一阶加纯滞后结构。
对于高阶的过程对象,用户给定幅值和相位裕度而且假设对象为一阶加纯滞后模型,这样实际的过程对象往往不能获到期望的幅值裕度和相位裕度,导致了不同的过程对象具有不同的控制性能。
Astrom和Hagglund提出的方法是把Nyquist图上的临界点移到幅值0.5且相位的点上来确定PID参数,这样可以同时满足相位裕度和幅值裕度的要求,控制效果优于经典的Ziegler-Nichols规则。
然而Astrom-Hagglund法也存在一些问题,首先设计方法不适用于PI控制器,而PI控制器在实际过程控制中是被广泛采用的。
另外某些被控对象如二阶系统在继电控制下并不产生临界振荡,这样也就不能采用此整定方法。
在工业生产过程中常会遇到具有大纯滞后的过程,例如造纸生产过程,化学反应器和精馏塔中都存在大纯滞后问题。
这类过程被公认为是较难控制的过程。
如果采用PID控制,则参数整定通常采用Ziegler-Nichols整定规则。
这种方法的优点是只需要很少的过程对象的先验知识,但它的缺点是控制效果很差,尤其是对于大滞后的过程,系统很难工作在令人满意的状态。
另外通用的一些整定方法,如Ziegler-Nichols规则、改进的Ziegler-Nichols规则、Cohen-Coon法、内模控制(IMC)和误差积分最优法(ISE、IAE和ITAE),都不适用于大纯滞后对象,给出了较差的甚至不稳定的性能
在工业过程控制中,PI控制器是最为常用的控制算法。
尽管PI控制器被广泛应用,但却没有一个公认的设计方法。
PI参数的整定一般采用经验的整定方法,如Ziegler-Nichols整定规则。
这种方法的优点是只需要很少的过程对象的先验知识,但它的缺点是控制效果欠佳。
由于PI控制器的广泛应用以及自整定设备的出现,非常需要一种通用的PI控制器设计方法,它不仅要适用于广泛的过程对象,而且要具有良好的鲁棒性能和控制性能。
在分析和设计控制系统时,灵敏度的考虑常常是一个重要的方面。
基于灵敏度的控制器设计方法已有许多学者提出,最有代表性的是最近Astrom等提出的方法,它适用于任何被控对象,控制效果可以达到预期目的。
但它的缺点是需要过程对象精确的数学模型,而实际中精确模型的获得往往是很困难的,因而阻碍了它在实际中的应用,特别是在自整定控制器中的应用。
一种单神经元自适应控制方法
ASingleneuronSelfadaptiveControlMethod
封官斌
(河北国华定洲发电有限责任公司,河北定州073000)
摘 要:
介绍了一种单神经元自适应控制的方法,并提出了在线调整的方法。
该方法结构简单,便于在分散控制系统中实现。
关键词:
自适应控制;
PID;
单神经元;
算法
Abstract:
Asingleneuronselfadaptivemethodisintroducedandproposesamethodforonlineadjustment.Thismethodhasthefeaturesofsimplestructureandeasytorealizeindistributedcontrolsystem.
Keywords:
selfadaptivecontrol;
PID;
singleneuron;
algorithm
0引言
在工业过程控制中,PID控制是历史最悠久、生命力最强的控制方式。
这主要是因为这种控制方式具有直观、实现简单和鲁棒性能好等一系列优点。
在火电厂分散控制系统中,单输入单输出(SISO)、采用PID控制规律、简单的控制回路一般占80%以上。
但是,许多热工对象都具有大时延、大惯性的特性,使得过渡过程时间变长,调节品质变差;
另外,对于高阶或多变量强耦合过程,PID的整定与控制都存在困难。
由于整定条件常常受到限制,以及对象的动态特性随着工况、环境等变化而发生变化,PID参数往往难以达到最优状态。
为此,本文提出一种单神经元自适应控制的方法。
通过大量的仿真实验表明,该方法简单易行,具有比普通PID算法好得多的控制效果。
1基于单神经元的自适应控制
基于单神经元的自适应控制系统框图[1]如图1所示。
神经元的输入信号由4部分组成:
前馈控制信号x1(t)、反馈比例控制信号x2(t)、反馈微分控制信号x3(t)、反馈积分控制信号x4(t)。
它是一种多层次多模式的控制结构,集前馈和反馈于一体,互为关联,互为补偿。
前馈控制信号x1(t)通过ω′1(t)直接作用于受控对象,加快了系统的响应速度;
x2(t)能迅速减小跟踪误差;
x3(t)可以改善系统的响应速度,减小超调量;
x4(t)使系统趋近于稳态无差,提高了控制的准确性。
权值ω′i(t)(i=1,2,3,4)反映了受控对象和过程的动态特性,神经元通过自身的学习策略不停地调整ω′i(t)(i=1,2,3,4),在4种控制的关联作用下迅速消除偏差,进入稳态。
权值调整方法采用有监督Hebb学习算法[2],同时为了保证学习算法的收敛性和控制的鲁棒性,可采用规范化的学习算法。
控制算法如下式:
2仿真实验研究
进行单神经元自适应控制仿真实验,实验结果见图2。
PID的参数Ti、δ和Td是通过寻优得到的最优参数。
在t=0.56s时加了一个内扰。
可见单神经元自适应控制比普通PID控制响应速度快,控制效果好。
大量的仿真实验表明,单纯调节学习速率η对控制效果的影响不明显。
K是神经元的比例系数,它对开环放大倍数较大的受控对象,可以起到衰减神经元控制效果、消除学习过程的冲击的作用;
而对开环放大倍数较小的受控对象,则可以起到增强神经元控制效果、保证神经元在全局范围内搜索到E{[r(t)-y(t)]2}的最小值的作用。
仿真实验表明,K取的较大时,系统动态启动快,但超调量大,调整时间长;
K取的较小时,系统响应变慢,
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