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。     

基于常数对角优势补偿阵的多变量控制系统逆Nyquist阵列设计

化工过程中的多变量系统变量之间往往存在耦合作用,在控制系统设计时一般将传递函数阵对角优势化,对角优势化后按多个单变量系统进行设计。由于传递函数逆阵的对角优势化更容易实现,本文采用伪对角化方法设计常数对角优势补偿阵实现传递函数逆阵的对角优势化,在一个或多个频率点上通过使开环传递函数逆阵每行的非对角项元素模平方之和最小,实现对角优势。然后,利用逆Nyquist阵列设计法对补偿后的系统设计控制器,基于逆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,根据Gershgorin带选定反馈矩阵的参数范围,按照单变量控制系统的方法设计动态补偿器,使系统满足动态控制品质的要求。最后通过3个示例说明本文的设计方法简便,且具有良好的控制性能。     

基于常数对角优势补偿阵的多变量控制系统逆Nyquist阵列设计

化工过程中的多变量系统变量之间往往存在耦合作用,在控制系统设计时一般将传递函数阵对角优势化,对角优势化后按多个单变量系统进行设计。由于传递函数逆阵的对角优势化更容易实现,本文采用伪对角化方法设计常数对角优势补偿阵实现传递函数逆阵的对角优势化,在一个或多个频率点上通过使开环传递函数逆阵每行的非对角项元素模平方之和最小,实现对角优势。然后,利用逆Nyquist阵列设计法对补偿后的系统设计控制器,基于逆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,根据Gershgorin带选定反馈矩阵的参数范围,按照单变量控制系统的方法设计动态补偿器,使系统满足动态控制品质的要求。最后通过3个示例说明本文的设计方法简便,且具有良好的控制性能。     

化工过程多回路PID控制系统模式切换参数自整定

化工过程一般为多变量系统,但其主要控制方案为分散多回路PID常规控制。由于多变量系统内部存在不同程度的耦合作用,各控制回路之间存在相互影响,当其他回路进行手动/自动模式切换时,本回路等效被控对象将会发生突变,导致本回路的原有控制参数不能适应等效被控对象的变化,造成控制性能下降,甚至闭环系统不稳定。为避免这种情况的发生,从整个系统的角度研究控制回路模式切换时的稳定性,采用多变量频域Nyquist阵列设计法。基于对角优势下正Nyquist稳定性判据,从Gershgorin圆边界点的角度定量分析各个控制回路在模式切换前后的稳定性变化程度,从而确定各回路控制器增益的调整方向及程度,实现各回路的控制器参数在控制回路模式切换瞬间的自动整定,尽可能抵消控制回路模式切换对整个系统的扰动,保证整个系统的闭环稳定性。以Shell公司重油分馏塔的多回路PID控制系统为例,将3个PID控制回路依次投用时,根据Gershgorin圆边界点进行控制参数的自整定,闭环系统仍能保持一定的控制性能,否则闭环系统将不稳定。     

一类多变量系统的自抗扰非线性动态解耦控制

针对一类多变量系统控制中的耦合问题,提出了一种基于自抗扰技术的非线性动态解耦控制(ADRC)方法。该方法不依赖于系统的精确数学模型,分别在控制器耦合矩阵部分已知和未知的情形下,在局部静态解耦的基础上,将各子系统的模型摄动、外扰和包括输入变量相互作用在内的动态耦合视为各通道上的扰动总和,通过引入虚拟控制和状态量,设计扩张状态观测器(ESO)估计总扰动并进行反馈补偿,进而再对各解耦子对象分别设计非线性单输入单输出ADRC以保证闭环系统稳定。最后以蒸馏塔模型的过程控制仿真验证了该方法具有良好的动态解耦效果,对模型不确定性和外部扰动具有较好的鲁棒性和适应能力。     

永磁同步电机多电机同步控制策略

针对永磁同步电机提出基于单神经元PID的偏差耦合多电机同步控制策略。建立了数学模型,设计了自适应能力强、结构简单的单神经元PID控制器,并采用S函数编写单神经元学习模型。在交叉耦合控制方式的基础上提出了改进的偏差耦合控制,将各个电机转速反馈值经MUX和DEMUX环节进行整合后,通过转速补偿对电机转速进行调节。仿真实验表明有监督Hebb学习算法的单神经元PID运用到偏差耦合多电机同步控制系统中,使系统不仅具有良好的自适应能力,还能够有效地减小超调甚至无超调,提高系统响应能力,增加系统的鲁棒性。     

基于内模控制的Smith反向解耦控制器设计

针对多变量时滞系统提出了一种基于内模控制(Internal Model Control,IMC)的Smith动态解耦控制器设计方法。其中,Smith补偿器被应用在该控制结构中,包含带有时滞项和不带时滞项的补偿结构,以解决不能完全补偿的问题,通过反向解耦设计实现多变量时滞系统动态解耦。多变量系统被解耦成一系列互相独立的单回路对象,通过内模控制原理对Smith控制器进行参数整定,并分析了系统的鲁棒性。仿真实例表明了该方法的有效性,能够较好地克服系统参数扰动导致的干扰,并具有较好的动态性能。     

工业过程多变量系统的辅助常规控制设计

利用PID控制器对多变量系统进行控制,主要采取分散常规控制或解耦控制的策略。对于存在耦合的系统,分散常规控制无法消除各变量间的相互扰动,而直接设计动态解耦矩阵有时候会存在困难,静态解耦的效果却并不明显。针对已设计好分散常规控制器的方系统,以解耦为目标和原则,设计多变量系统中分散常规控制方案剩余配对的控制器作为辅助控制器,以频域近似的方法整定其PID参数,实现多输入多输出的控制结构,降低了各变量的相互耦合作用,提高了控制性能。通过对Shell公司的典型控制问题的辅助控制器设计与仿真实验,取得了比原有分散常规控制与静态解耦控制更好的控制效果,验证了控制策略的可行性与有效性。     

催化裂化装置反再系统动态模拟精细化与控制系统“工艺优先”配对设计

催化裂化是目前炼油厂中的核心加工工艺,其反应-再生系统是一个多变量紧密耦合的复杂系统,动态模拟和控制系统设计难度较大。目前,催化裂化装置在进行动态建模时设置了大量假设条件,与实际状况存在诸多不符,另外当前的控制回路配对方法未考虑工艺要求,也不适用于催化裂化这样的开环不稳定系统。基于以上原因,以已建立的反应-再生系统数学模型为基础,建立精细化动态模型,对反应器和再生器模型进行真实逼近,不再忽略气相动态变化,将原模型中气相对时间的导数项恢复,通过离散化的分布参数系统模型,对离散化模型中每段提升管和烧焦罐的时变变量加入时滞。仿真结果表明,精细化动态模型更加接近实际化工生产过程。根据上述模型搭建仿真平台,通过对不稳定的反再系统进行工艺优先的控制系统设计,首先根据化工工艺设计控制回路保证系统的稳定性,然后基于相对增益阵方法设计剩余变量配对,在降低了高维系统设计复杂度的同时保证了生产过程安全。设计结果表明,对于催化裂化装置反再系统,基于工艺特性完成控制回路配对后,剩余变量无须再添加多余的控制回路就能保证控制系统的稳定性和适当的控制性能。     

抄纸过程免疫单神经元控制研究与应用

针对单神经元PID控制器调节时间较长,不利于改善控制系统快速性的问题,提出了免疫单神经元PID（ISNPID）控制器。该控制器把免疫原理与单神经元PID相结合,提高了单神经元PID控制器的学习速度,减小了系统的过渡过程时间,改善了控制器的性能。对于多变量耦合系统,ISNPID通过对控制器增益的在线自调整还可以实现局部解耦。仿真表明ISNPID控制器对多变量耦合系统具有较强的自适应性、解耦和鲁棒性,实际应用证明了控制器的有效性和实用性。     

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。     

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。     

阶梯式多变量DMC分散优化算法及工程化实现

提出基于状态空间模型的阶梯式多变量动态矩阵控制分散优化算法,使计算量大大减少,并在自行研制的先进控制平台上,实现了这种算法.该算法的工程化实现方法,使用户可以方便地构建自动控制系统并实施多变量动态矩阵控制.对双容水箱的控制实验表明,该控制算法对具有多变量、时滞、耦合和不确定性的复杂对象,具有良好的控制效果.     

蒸馏塔分散PID控制器整定研究

结合一种双输入双输出 (TITO)分散PID控制器的设计方法 ,并将其应用于乙醇—水的蒸馏分离过程控制中。该法根据相应的收敛性算法 ,通过一系列继电闭环实验辨识预期临界点 (DCP) ,利用T L整定公式获取分散PID控制器参数。通过仿真对比试验 ,表明所设计的控制系统具有满意的动态性能     

基于扩张状态观测器的换热器动态面控制

针对带有延时、大惯性换热器温度控制问题,设计基于扩张状态观测器（ESO）动态面控制器。换热器温度控制是非线性的、时变的和不确定的动态过程,采用扩张状态观测器不仅可以获取系统不可测状态还能实时估计系统动态;采用动态面控制律,实现对温度的精确快速跟踪。利用Lyapunov函数证明控制系统的稳定性。通过对经典PID控制方法、动态矩阵控制方法和基于扩张状态观测器的动态面控制方法进行比较,仿真结果表明基于扩张状态观测器的动态面控制方法具有更优越的控制效果和鲁棒性能,且在被控系统设定值和扰动发生变化时具有更好的动态响应性能。     

CONTROL AND DYNAMIC ANALYSIS OF A PACKED DISTILLATION COLUMN BASED ON MODELING APPROACHES

In this work, dynamic analysis and control of a packed distillation column have been utilized theoretically and experimentally. In theoretical studies, two types of mathematical models stagewise (Frank model) and partial differential approaches (back-mixing model), were used. Packed distillation uses 1400 mm packing height, and packing type is rashing ring with 20-15 mm diameter. The reboiler was made from a 13 L glass container. Reflux ratio was adjusted by an on-line computer. The system temperature was measured with six thermocouples. For control studies, the reflux ratio and the reboiler heat dutywere chosen as manipulated variables. Perturbation in feed composition was utilized as the disturbance. Decoupling multivariable dynamic matrix control (DDMC) and Nondecoupling multivariable dynamic matrix control (NDMC) of overhead and bottom compositions were applied for control studies. Performance of the control system was tested by using an integral absolute error (IAE) criterion and it was also compared with decoupling multivariable PID control (DPID) and Nondecoupling multivariable PID control (NDPID).     

Control and dynamic analysis of a packed distillation column based on modeling approaches

In this work, dynamic analysis and control of a packed distillation column have been utilized theoretically and experimentally. In theoretical studies, two types of mathematical models stagewise (Frank model) and partial differential approaches (back-mixing model), were used. Packed distillation uses 1400 mm packing height, and packing type is rashing ring with 20-15 mm diameter. The reboiler was made from a 13 L glass container. Reflux ratio was adjusted by an on-line computer. The system temperature was measured with six thermocouples. For control studies, the reflux ratio and the reboiler heat dutywere chosen as manipulated variables. Perturbation in feed composition was utilized as the disturbance. Decoupling multivariable dynamic matrix control (DDMC) and Nondecoupling multivariable dynamic matrix control (NDMC) of overhead and bottom compositions were applied for control studies. Performance of the control system was tested by using an integral absolute error (IAE) criterion and it was also compared with decoupling multivariable PID control (DPID) and Nondecoupling multivariable PID control (NDPID).