第四讲 线性多变量控制系统的设计(上)

由于化工生产的迅速发展,出现了许多复杂控制系统,在这些控制系统中,有多个的输入和多个的输出,所有的输入对所有的输出都有作用,不能看成是多个的独立的没有相互作用的单输入单输出系统,而必须看成是多输入多输出的多变量系统来处理。这样的例子是很多的,例如原油裂解炉的控制,裂解炉有四组喷油(天然气)嘴,对炉膛进     

化工过程非方瘦系统的串级控制系统结构设计

化工过程一般为多变量系统,其中输出变量个数多于输入变量个数的非方多变量系统称为瘦系统,现有的非方系统控制结构设计一般采用方形化处理方法,只能形成一个输入变量与一个输出变量配对的单回路控制,要么作为工艺控制指标的重要变量不能成为被控变量,要么次要变量未纳入反馈控制,无法满足控制要求。本文介绍了非方系统的平均频域相对增益阵,对瘦系统进行了变量配对分析,提出了一种瘦系统串级控制系统结构设计方法。这种方法在不添加输入变量的同时有效利用了所有的输出变量反馈,使系统反馈信息更完备,构造了重要变量与次要变量结合的串级控制系统。最后通过实例分析说明了瘦系统的串级控制系统结构设计方法不仅能够得到合理的变量配对,而且系统控制性能良好,尤其在进行干扰抑制的过程中体现出了快速性和高效性。     

化工过程非方瘦系统的串级控制系统结构设计

化工过程一般为多变量系统，其中输出变量个数多于输入变量个数的非方多变量系统称为瘦系统，现有的非方系统控制结构设计一般采用方形化处理方法，只能形成一个输入变量与一个输出变量配对的单回路控制，要么作为工艺控制指标的重要变量不能成为被控变量，要么次要变量未纳入反馈控制，无法满足控制要求。本文介绍了非方系统的平均频域相对增益阵，对瘦系统进行了变量配对分析，提出了一种瘦系统串级控制系统结构设计方法。这种方法在不添加输入变量的同时有效利用了所有的输出变量反馈，使系统反馈信息更完备，构造了重要变量与次要变量结合的串级控制系统。最后通过实例分析说明了瘦系统的串级控制系统结构设计方法不仅能够得到合理的变量配对，而且系统控制性能良好，尤其在进行干扰抑制的过程中体现出了快速性和高效性。     

基于分离变量的模糊控制规则的简化设计

针对多输入单输出的倒立摆模糊控制系统的规则爆炸问题,尝试了一种基于分离变量的模糊控制规则设计方法,大大减少了控制规则数,减少了控制器的运算时间。利用该方法设计一级倒立摆模糊控制系统,仿真结果表明,简化控制规则后仍能取得较好的效果。     

基于滑模的多变量广义预测解耦控制

针对多变量控制系统的耦合问题,将广义预测控制和滑模控制结合起来,提出一种基于滑模的多变量广义预测解耦控制方法.首先把m个输入n个输出的多变量耦合系统分解成m个输入单个输出子系统,再通过对子系统输出预测得到滑模切换函数值,求解开环优化求得控制律,最后通过仿真实验表明,该控制方法对多变量耦合系统的控制是正确有效的.     

线性规划实现动态优化的模型预测控制策略

为减小模型预测控制算法中动态优化部分的计算复杂度,提出了用线性规划而非二次规划解决模型预测控制动态优化方法。对单输入单输出和多输入多输出模型预测控制的情形,以控制增量、输出增量和偏移变量作为优化变量,建立线性等式约束和不等式约束,并引入线性目标函数,形成线性规划问题。通过加入多种软约束,可改善动态过程的性能指标,达到平稳控制的目的。最后通过一个实例验证了方法的有效性。     

化工生产中的节能控制(下)

二、控制方法与工艺相结合自控的设计思想正在不断地发生着变化,这是因为人们对工艺机理的不断加深了解和控制理论的进一步发展,使得以往只从单输入与单输出(SISO)的控制问题演进到多输入与多输出(MIMO)的问题。当然处理多变量的问题,既要依靠现代控制理     

基于PID对角优势补偿阵的过程多变量控制系统设计

化工过程一般为多变量系统,输入输出变量之间往往存在耦合作用,常规分散PID控制系统难以保证控制质量。为了削弱多变量系统的耦合作用,基于对角优势的设计准则,通过在若干频率点加权优化,设计PID动态预补偿阵。然后利用正Nyquist阵列设计法对补偿后的系统设计控制器,基于对角优势系统的Nyquist稳定判据,通过绘制优势度曲线和Gershgorin带判断系统的优势程度,初步确定反馈矩阵的稳定参数范围,再按照单输入单输出系统设计动态补偿器,使得系统满足动态控制品质要求。最后通过示例说明,该方法设计的集中控制系统与分散控制相比,控制性能具有一定的优势,且方法简便,容易实现。     

基于PID对角优势补偿阵的过程多变量控制系统设计

化工过程一般为多变量系统,输入输出变量之间往往存在耦合作用,常规分散PID控制系统难以保证控制质量。为了削弱多变量系统的耦合作用,基于对角优势的设计准则,通过在若干频率点加权优化,设计PID动态预补偿阵。然后利用正Nyquist阵列设计法对补偿后的系统设计控制器,基于对角优势系统的Nyquist稳定判据,通过绘制优势度曲线和Gershgorin带判断系统的优势程度,初步确定反馈矩阵的稳定参数范围,再按照单输入单输出系统设计动态补偿器,使得系统满足动态控制品质要求。最后通过示例说明,该方法设计的集中控制系统与分散控制相比,控制性能具有一定的优势,且方法简便,容易实现。     

对角CARIMA模型抗扰约束广义预测控制

针对存在输入和输入增量约束的多变量系统,提出了一种基于变权重的对角CARIMA模型抗扰动约束广义预测控制算法。根据对角CARIMA模型中的A和C矩阵为对角形式的特点,将多输入多输出系统分解为多个多输入单输出系统进行预测和控制,简化了控制器的设计,降低了变量之间的耦合性。根据模型预测值与参考轨迹之间的偏差实时调整目标函数中各输出跟踪误差的权重,达到抑制由耦合而造成回路之间扰动的目的。权重调整的基本原则是,每个输出的预测值跟踪参考轨迹的权重由其他输出在同时刻偏离其参考轨迹的误差平方加权和构成。当某个输出偏离其目标值时,其他输出的控制作用相对增强,避免输出之间的相互扰动,达到抑制扰动的目的。同时,分析了系统输入和输入增量约束的表达形式。利用多变量广义预测控制(MGPC)以及提出的扰动抑制方法,分别对Shell重油分馏问题进行了仿真实验,仿真结果验证了算法的有效性。     

对角CARIMA模型抗扰约束广义预测控制

针对存在输入和输入增量约束的多变量系统,提出了一种基于变权重的对角CARIMA模型抗扰动约束广义预测控制算法。根据对角CARIMA模型中的A和C矩阵为对角形式的特点,将多输入多输出系统分解为多个多输入单输出系统进行预测和控制,简化了控制器的设计,降低了变量之间的耦合性。根据模型预测值与参考轨迹之间的偏差实时调整目标函数中各输出跟踪误差的权重,达到抑制由耦合而造成回路之间扰动的目的。权重调整的基本原则是,每个输出的预测值跟踪参考轨迹的权重由其他输出在同时刻偏离其参考轨迹的误差平方加权和构成。当某个输出偏离其目标值时,其他输出的控制作用相对增强,避免输出之间的相互扰动,达到抑制扰动的目的。同时,分析了系统输入和输入增量约束的表达形式。利用多变量广义预测控制（MGPC）以及提出的扰动抑制方法,分别对Shell重油分馏问题进行了仿真实验,仿真结果验证了算法的有效性。     

现代控制论在化工过程中的应用研究——反馈解耦器的设计和应用

一、控制系统的结构定理在化工过程控制中,大多数采用输出反馈控制。在具体研究输出反馈解耦控制之前,介绍一下结构定理,目的是从状态方程(19)出发,直接求得如(27)分解形式的传递函数阵。下面首先讨论多输入——多输出的能控标准型,假定     

自适应模糊滑模控制在化工过程中的应用

为有效处理多变量、非线性及非最小相位系统的复杂化工过程,提出了一种新型的自适应模糊滑模控制,该方法针对滑模控制鲁棒性好但存在抖振的问题,采用模糊控制柔化控制信号,而与滑模控制的结合可以充分利用系统信息,简化模糊控制;在此基础上提出一种新的自适应调整比例因子来进行模糊变论域,柔化了控制信号并减小了滑模控制器输出的抖振。并给出模糊滑模控制的算法和稳定性分析,得到简化后的通用模糊规则库,可通过比例因子在线调节输入量的论域,使构成的控制系统具有很强的鲁棒性、较好的自适应能力和较高的控制精度。最后对于非线性单输入单输出(SISO)和多输入多输出(MIMO)化工模型进行仿真研究,结果表明即使工况点发生大的变化或受到较大干扰时,仍具有良好的抗扰动能力和很强的鲁棒性。     

现代控制论在化工过程中的应用研究——扰动观测器的设计和应用

一、问题的提出在现代化工过程中,前馈控制系统的应用越来越广泛,实践证明,它的使用效果显著,系统结构简单,操作管理方便。但是,在构成前馈控制系统时,前馈变量(即扰动变量)必须是直接可测的,否则就无法取得前馈信号。可是,在实际化工过程中,不少     

一种用于动态化工过程建模的反馈神经网络新结构

提出了一种新的用于非线性动态化工过程的状态集成反馈神经网络结构 (SIRNN) ,并将静态BP网络的训练算法引入到该网络的训练中 .状态反馈、时间序列延迟与集成节点的概念结合在SIRNN结构中 ,使得在用SIRNN建模过程中既可以考虑系统过去更多时刻的状态信息又可以相对降低网络的复杂程度 ,使得网络结构更趋于合理 .将SIRNN对一单输入单输出二阶非线性动态系统建模 ,并与其他反馈神经网络建模效果进行了比较 ,同时对该网络结构进行了抗干扰性检验 ,并对其在多输入单输出系统的应用中进行了尝试 ,结果表明SIRNN结构对非线性动态系统建模具有快速、高效和抗干扰的良好性能     

Aspen Plus Dynamics软件在多变量模型预测控制中的应用

多变量模型预测控制是一种能够处理大滞后、强耦合和非线性等问题的先进控制算法,核心是多输入、多输出的预测模型。工业应用中通过对实际装置进行测试来回归模型参数,需要较长的实施周期。介绍了Aspen Plus Dynamics软件在搭建预测模型中的应用。     

化工过程控制目标和集中分散控制系统解析

为了解决化工生产的安全问题,采取构建过程块分散控制系统,以实现多变量系统的集中控制,降低化工生产的安全隐患,使得化工生产的安全性得以保证。针对化工生产集中分散控制系统关键技术与功能实现,做了简单的论述。     

燃气锅炉控制系统分析与算法仿真

针对燃气锅炉具有非线性、大惯性及多变量等特点,分析了燃气锅炉二输入二输出燃烧控制系统,设计了燃料控制系统和送风控制系统,并且在该系统中使用了检测烟气含氧量的方法来实现燃气量和空气量的最佳空燃比控制。在系统中采用了模糊自整定PID算法,在Matlab仿真中与常规PID对比得出:前者在调节时间、超调量等性能上具有更优良的控制效果。     

乙苯催化脱氢制苯乙烯的预测函数控制及其稳定性分析

针对乙苯催化脱氢制苯乙烯过程的特点,给出多输入多输出系统的预测函数控制算法应用设计.同时基于Lyapunov函数方法分析了闭环控制系统的稳定性能,是判断不确定性存在时控制系统具有鲁棒能力的一种定量指标.选取某苯乙烯厂乙苯进量、蒸汽过热炉A 出口温度、蒸汽过热炉B出口温度、主蒸汽流量、压缩机入口压力5个量为控制输入,乙苯脱氢转化率及脱氢选择性为被控变量,应用所设计预测函数控制算法实现了脱氢系统的控制.实验结果表明,该算法对于乙苯脱氢生产过程具有好的鲁棒性和抗干扰性.     

PVC沸腾床干燥过程优化控制系统

本文针对ＰＶＣ沸腾床干燥过程，基于人工神经元网络，建立了沸腾床能耗稳态优化模型，在此基础上，设计了一个多变量状态反馈控制系统，有效地解除了多输入多输出系统各变量之间的相互关联，并实现了ＰＶＣ质量控制。运行结果表明，该控制系统鲁棒性很强，并实现了最小能耗控制。