CN105334752A - 一种组合积分环节与预测pi控制算法结合的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种组合积分环节与预测PI控制算法结合的控制方法，将预测PI控制算法与组合积分环节串联使用，使得干扰信号在输出之前，再进行一次滤波，以达到去除干扰效果；所述预测PI控制算法用于对常值干扰进行校正；所述组合积分环节采用先进滤波算法中的低通滤波，用来缓冲因引入周期性干扰引起的***超调量，并最终使***达到一稳定状态。本发明能够去除干扰效果。

Description

一种组合积分环节与预测PI控制算法结合的控制方法

技术领域

本发明涉及工业控制领域，特别是涉及一种组合积分环节与预测PI控制算法结合的控制方法。

背景技术

一般来说，不管什么样的控制***均是在外部或者内部的扰动作用下工作，例如在铸钢过程中可能会存在负载干扰，在化工生产过程中干扰主要由进料组分、负荷、压力或是天气状况不稳定引起；在流程工业领域，许多被控过程都是以间歇运行，或者长期不间断运作，密闭装置中的被控变量不断受各种扰动因素影响。连续干扰严重影响***的性能，导致输出无法满足控制要求。控制器设计的目的就在于在受到外界或内部因素干扰的情况下，感受控制目标与对象实际行为之间的误差，并采用某种适当的方法消除该误差，从根本上消除误差对控制目标的影响。由此可见，对扰动抑制策略的研究具有十分广阔的空间和十分深远的意义。

在工业过程领域中，外部扰动不仅有未知动态部分还有已知部分。脉冲扰动、斜坡扰动、阶跃扰动、周期扰动等都属于另外一种已经知道其部分或者全部动态特性的外部扰动。此中，周期性扰动作为一个普遍存在，是外部扰动的重要组成部分。对周期性扰动进行较好的抑制将会给工业生产带来巨大的经济效益。控制***中，人们通过对***的输入输出进行分析或通过数学建模从而获得对象的标称模型。但无论标称模型建立得如何精确，实际***总是会存在未知的动态特性，即模型的不确定性。实际对象与标称模型的偏差可以看成是***的内扰，在控制***中，还往往存在各种各样的外部扰动，比如控制量扰动或测量噪声，控制***的这些内扰和外扰统称为***的总扰动。

在石化、钢铁、烟草等工业过程中，不可避免的会出现各种外部扰动。在这些扰动中，既有常值干扰，也有周期性干扰。对于常值干扰，一些常规的控制算法如Smith预估控制算法，内模控制算法就能对这些干扰起到很好的抑制作用，使***输出达到稳定状态。但是对于变频周期性干扰问题或其他较复杂的周期性干扰，上述方法就不管用了。因此，此类问题也就成为了工业控制的一个难点所在。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种组合积分环节与预测PI控制算法结合的控制方法，能够去除干扰效果。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种组合积分环节与预测PI控制算法结合的控制方法，将预测PI控制算法与组合积分环节串联使用，使得干扰信号在输出之前，再进行一次滤波，以达到去除干扰效果；所述预测PI控制算法用于对常值干扰进行校正；所述组合积分环节采用先进滤波算法中的低通滤波，用来缓冲因引入周期性干扰引起的***超调量，并最终使***达到一稳定状态。

所述预测PI控制算法的输入/出关系为： $u\left(t\right)=K\[1+\frac{1}{{\mathrm{\λT}}_{i}s}\]e\left(t\right)-\frac{1}{{\mathrm{\λT}}_{i}s}\[u\left(t\right)-u(t-L)\],$ 其中，λ是一个可调参数，直接控制闭环***响应的速度；K为增益、T_i积分时间常数、e(t)为输入与输出的偏差、u(t)为输出、u(t-L)为t-L时刻的输出。

所述组合积分环节的传递函数由两个或多个积分时滞对象构成表示为：其中，G_i(s)是一不包含积分环节的稳定多项式；是包含在组合积分***中的稳定***；为了保证该过程的连续性，时间延迟常数τ_1i，τ_2i,满足等式：τ_2i＝τ_2(i-1)+τ_1(i-1)，1＜i＜n，n为正整数。

有益效果

由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明将预测PI控制算法与组合积分环节串联使用，使得干扰信号在输出之前，再进行一次滤波，以达到去除干扰效果。引入正弦干扰引起的***干扰全被组合积分环节滤除，使***快速达到稳定值，且响应速度很快。***输出最终达到一个稳定值，即控制阀位稳定，从而保证***温度稳定，出口烟丝水分也会保持在一定控制要求之内。

附图说明

图1为单位反馈***结构图。

图2为预测PI控制算法结构图。

图3为预测PI加组合积分环节方框图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

本发明的实施方式涉及一种组合积分环节与预测PI控制算法结合的控制方法，该控制方法考虑到组合积分环节对周期性干扰信号低通滤波作用良好，将预测PI控制算法与组合积分环节串联使用，使得干扰信号在输出之前，再进行一次滤波，以达到去除干扰效果。预测PI控制算法本身可以对常值干扰进行校正，校正效果良好，输出迅速回到稳定状态，引入正弦周期干扰后，引起***超调，且超调较严重。***根本达不到一个稳定的状态。***输出不断上下波动，直接影响阀位控制，导致***温度随之上下波动，从而影响到烟丝出口的水分。组合积分环节引入到带有预测PI控制器的***中，组合积分***先进滤波算法中的低通滤波环节，用来缓冲因引入周期性干扰引起的***超调量，并最终使***达到一稳定状态，提高了***精度，稳定排潮阀位，不需过多人工干预。

本发明的原理是：

(1)组合积分环节与预测PI控制算法结合，利用组合积分环节对周期性干扰信号低通滤波作用良好，将预测PI控制算法与组合积分环节串联使用，使得干扰信号在输出之前，在进行一次滤波，以达到去除干扰效果。

(2)定义：如图2所示，预测PI控制器，由独立的两部分构成，PI控制和预测估计部分，控制器的输入/出关系为：

$u\left(t\right)=K\[1+\frac{1}{{\mathrm{\λT}}_{i}s}\]e\left(t\right)-\frac{1}{{\mathrm{\λT}}_{i}s}\[u\left(t\right)-u(t-L)\]---\left(1\right)$

右边前者PI控制器，后者为预测控制器。其中，K为增益、T_i积分时间常数、e(t)为输入与输出的偏差、u(t)为输出、u(t-L)为t-L时刻的输出。

考虑图1的单位负反馈***：

Gc(s)为控制器传输函数，Gp(s)为被控对象传递函数，负反馈***其闭环传递函数：

$G\left(s\right)=\frac{G_c\left(s\right)G_p\left(s\right)}{1+G_c\left(s\right)G_p\left(s\right)}---\left(2\right)$

控制传递函数为：

$G_c\left(s\right)=\frac{G\left(s\right)}{G_p\left(s\right)\left(\right(1-G\left(s\right))}---\left(3\right)$

假设被控对象的数学模型为：

$G_p\left(s\right)=\frac{K}{1+Ts}{e}^{-\mathrm{\τ}s}---\left(4\right)$

假设期望的闭环传递函数为：

$G\left(s\right)=\frac{1}{1+\mathrm{\λ}Ts}{e}^{-\mathrm{\τ}s}---\left(5\right)$

其中，λ是一个可调参数，直接控制闭环***响应的速度。当λ＝1时，开环和闭环***的时间常数一致；当λ>1时,开环***响应更快；当λ<1时,闭环***响应快。

把式(4)和(5)代入(3)中可得控制器的传递函数为：

$G_c\left(s\right)=\frac{U\left(s\right)}{E\left(s\right)}=\frac{G\left(s\right)}{G_p\left(s\right)\left(\right(1-G\left(s\right))}=\frac{1+Ts}{K(1+\mathrm{\&lambda;}Ts-e^{-\mathrm{\&tau;}s})}---\left(6\right)$

进而得到：

$U\left(s\right)=\frac{1}{\mathrm{\&lambda;}K}(\frac{1}{Ts}+1)E\left(s\right)-\frac{1}{\mathrm{\&lambda;}Ts}(1-e^{-\mathrm{\&tau;}s})U\left(s\right)---\left(7\right)$

其中具有PI控制器结构特性，而可以解释为：在时刻***输出预测值是基于在区间[t-τ,t]的控制作用。所以此控制器又被称为预测PI控制器(PPI)。

组合积分环节的对象是一类开环稳定，其传递函数由两个或多个积分时滞对象构成并可用下列形式来表达：

$\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}\frac{k_i}{{\mathrm{sG}}_i\left(s\right)}(1-e^{-{\mathrm{\&tau;}}_{1i}s})e^{-{\mathrm{\&tau;}}_{2i}s}---\left(8\right)$

G_i(s)是一不包含积分环节的稳定多项式；式是包含在组合积分***中的稳定***；为了保证该过程的连续性，时间延迟常数τ_1i，τ_2i,必须满足等式：τ_2i＝τ_2(i-1)+τ_1(i-1)，1＜i＜n，n为正整数。组合积分过程同时包含非左半平面极点和零点。同时具有积分和最小相位特性。积分过程分类：由时滞类型分无时滞过程和时滞过程；由***复杂度分为单组合积分过程和多组合积分过程；由***阶数分为低阶过程和高阶过程。

采用机理分析建模得到工业过程中的组合积分过程的传递函数模型：

$G_p\left(s\right)=\frac{k}{\mathrm{\&tau;}s}(1-e^{-\mathrm{\&tau;}s})---\left(9\right)$

$G_p\left(s\right)=\frac{k}{{\mathrm{\&tau;}}_{1}s}(1-e^{-{\mathrm{\&tau;}}_{1}s})e^{-{\mathrm{\&tau;}}_{2}s}---\left(10\right)$

$G_p\left(s\right)=\frac{k}{\mathrm{\&tau;}s(Ts+1)}(1-e^{-\mathrm{\&tau;}s})---\left(11\right)$

$G_p\left(s\right)=\frac{k}{{\mathrm{\&tau;}}_{1}s(Ts+1)}(1-e^{-{\mathrm{\&tau;}}_{1}s})e^{-{\mathrm{\&tau;}}_{2}s}---\left(12\right)$

$G_p\left(s\right)=\frac{k}{{\mathrm{\&tau;}}_{1}s(Ts+1)}(1-e^{-{\mathrm{\&tau;}}_{1}s})e^{-{\mathrm{\&tau;}}_{2}s}+\frac{k}{{\mathrm{\&tau;}}_{3}s(Ts+1)}(1-e^{-{\mathrm{\&tau;}}_{3}s})e^{-{\mathrm{\&tau;}}_{4}s}---\left(13\right)$

假设指数有界信号f(t)，其Laplace变换为F(s)，将其乘以组合积分环节g(s):

$g\left(s\right)=\frac{1}{\mathrm{\&tau;}s}(1-e^{-\mathrm{\&tau;}s})---\left(14\right)$

得传输函数：

$G\left(s\right)=F\left(s\right)\frac{1}{\mathrm{\&tau;}s}(1-e^{-\mathrm{\&tau;}s})=\frac{1}{\mathrm{\&tau;}}(\frac{F\left(s\right)}{s}-\frac{F\left(s\right)e^{-\mathrm{\&tau;}s}}{s})---\left(15\right)$

对式(15)求Laplace反变换可得：

$G\left(t\right)=L^{-1}\left(G\right(s\left)\right)=\frac{1}{\mathrm{\&tau;}}\&lsqb;{\&Integral;}_0^{t}f\left(u\right)du-{\&Integral;}_0^{t-\mathrm{\&tau;}}f\left(u\right)du\&rsqb;=\frac{{\&Integral;}_{t-\mathrm{\&tau;}}^{t}f\left(u\right)du}{\mathrm{\&tau;}}---\left(16\right)$

式(16)右部可解释为对信号在长度为τ时间段(t-τ,t)上进行积分，对所得积分除以时间长度进行τ平均，相当于对信号在长度为τ时间段上进行的均值滤波算法。故式(14)所定义的组合积分环节等同于一个均值滤波器，与均值滤波器具有相同作用。均值滤波器是低通滤波器的特例，由此推出此组合积分环节为一个低通滤波器。具有一定抑制噪声的能力，因其本质相当于均值滤波器，由此能够完全抑制一些带有特定周期的周期性信号。

下面以一个具体的实施例来进一步说明本发明。

烘丝机作为烟草制丝生产线中的关键设备，其最大作用是对叶丝进行烘干，保证含水率到11-14％，且将含水率精度控制在0.5％以内，以满足香烟工艺要求。在叶丝烘干的同时，使烟丝产生明显的膨胀，提高烟丝的填充力，对削弱卷烟单箱耗丝量有显著成效。

烟丝出口水分的干扰因素有：

(1)蒸汽压力

筒壁蒸汽压力为水分控制***的主控变量，在一定的温度下，烘丝筒的筒壁温度随着蒸汽压力的改变而变。筒壁温度与烟丝出口水分成反比。

(2)滚筒转速

烘丝筒的转速与烟丝在筒内的时间直接相关在筒内时间越长，则烟丝被烘的越干，这样出口水分就越低；相反出口水分越高。因此滚筒转速与烟丝出口水分成反比。

(3)排潮量

烘丝筒的排潮阀门开度直接决定了排潮的风量，也是一种环境变量。因为烘丝筒内的环境湿度直接决定烟丝的脱水能力，排潮量越大，烟丝出口水分就越低，排潮量与烟丝出口水分成反比。

(4)热风温度

烘丝机热风温度，是一种环境变量。热风用来带走烘丝筒内烟丝蒸发的水分，等同蒸发量和风速下，因为热风温度的差异，从而导致筒内空气的相对湿度改变，所以热风温度对烟丝出口水分也有影响。热风温度与水分成反比。

(5)烟丝入口流量

在其他情况相对稳定，烟丝入口流量与烟丝的出口水分成正比。

(6)筒内温度

筒内温度与烟丝出口水分成反比。

如图3所示，G_c(s)为PI控制器，G_p(s)为控制对象，即烘丝环节中的阀位控制对象，从G₀₁(s)处叠加正弦干扰信号，G_F(s)为组合积分控制器，用来滤波。预测PI控制算法本身可以对常值干扰进行校正，校正效果良好，输出迅速回到稳定状态。控制对象中引入正弦干扰信号之后，控制对象超调严重，为此引入提出的基于组合积分***先进滤波算法中的低通滤波环节，用来缓冲因引入周期性干扰引起的***超调量。由仿真可以看出因引入正弦干扰引起的***干扰全被组合积分环节滤除，使***快速达到稳定值，且响应速度很快。***输出最终达到一个稳定值，即控制阀位稳定，从而保证***温度稳定，出口烟丝水分也会保持在一定控制要求之内。

Claims (3)

1.一种组合积分环节与预测PI控制算法结合的控制方法，其特征在于，将预测PI控制算法与组合积分环节串联使用，使得干扰信号在输出之前，再进行一次滤波，以达到去除干扰效果；所述预测PI控制算法用于对常值干扰进行校正；所述组合积分环节采用先进滤波算法中的低通滤波，用来缓冲因引入周期性干扰引起的***超调量，并最终使***达到一稳定状态。

2.根据权利要求1所述的组合积分环节与预测PI控制算法结合的控制方法，其特征在于，所述预测PI控制算法的输入/出关系为： $u\left(t\right)=K\&lsqb;1+\frac{1}{{\mathrm{\&lambda;T}}_{i}s}\&rsqb;e\left(t\right)-\frac{1}{{\mathrm{\&lambda;T}}_{i}s}\&lsqb;u\left(t\right)-u(t-L)\&rsqb;,$ 其中，λ是一个可调参数，直接控制闭环***响应的速度；K为增益、T_i积分时间常数、e(t)为输入与输出的偏差、u(t)为输出、u(t-L)为t-L时刻的输出。

3.根据权利要求1所述的组合积分环节与预测PI控制算法结合的控制方法，其特征在于，所述组合积分环节的传递函数由两个或多个积分时滞对象构成表示为：其中，G_i(s)是一不包含积分环节的稳定多项式；是包含在组合积分***中的稳定***；为了保证该过程的连续性，时间延迟常数τ_1i，τ_2i,满足等式：τ_2i＝τ_2(i-1)+τ_1(i-1)，1＜i＜n，n为正整数。