CN1945470A - 工业多变量时滞过程的两自由度解耦Smith预估控制*** - Google Patents

Abstract

一种具多时滞的工业多变量过程的两自由度解耦Smith预估控制***，由n维设定点跟踪控制器、n维扰动估计器，被控过程辨识模块和两个多路信号混合器组成，其中n是被控多变量过程的维数。通过在过程输入和输出之间设置内部控制回路并添加扰动估计器，混入过程的负载干扰信号被有效抑制，从而可获得平稳的过程输出。***给定值响应由设定点跟踪控制器以开环控制方式调节，从而使控制***的给定值响应和过程负载干扰响应能够分别独立地调节。同时，还能够有效补偿***时滞对***性能的影响。本发明的控制***能够实现标称***各路输出响应之间的显著解耦，并保持良好的鲁棒稳定性，可以在较大范围内适应实际被控过程的建模误差以及过程参数摄动。

Description

工业多变量时滞过程的两自由度解耦Smith预估控制***

技术领域

本发明涉及一种***，具体是一种具多时滞的工业多变量过程的两自由度解耦Smith预估控制***，属于工业过程控制技术领域。

背景技术

随着工业的发展，生产规模越来越复杂，对控制的要求越来越高。为了实现高效生产高质量的产品，很多过程都被构造成高维多变量过程，多变量过程是工业生产中最常见的一类过程。由于多变量过程的各路输出具有传输和检测时滞，以及各输出通道之间存在交联耦合作用，使得大多数已发展的单变量控制方法很难用于多输入多输出过程，尤其是对于含有明显时滞的过程，***输出之间的耦合作用非常突出，会严重地恶化***输出响应性能。因此，如何实施多时滞补偿和解耦控制是目前的研究和应用难题。

对于多变量***之间的耦合，首选的方法是通过采用被控变量和操纵变量之间的适当匹配来克服，其中最具有代表性的方法是相对增益配对法。但对于关联较为严重的***，往往即使采用最好的变量配对关系也不能达到满意的解耦效果，这时就必须在***中加入一个解耦网络(或称补偿网络)来进行解耦，使强耦合对象变成无耦合或弱耦合的控制对象。目前工业实践中，通常采用静态解耦器来减轻多变量控制***的各路输出之间的耦合作用，即首先在被控过程的多路输入端处设置一个常数矩阵解耦器，其传递矩阵形式为被控过程的稳态增益传递矩阵的逆阵，然后对由此增广得到的被控过程传递矩阵利用已发展成熟的单变量控制设计方法来构造和整定控制***。它的主要缺点是没有考虑控制***动态响应阶段的耦合效应，使得各路***输出的动态耦合仍然严重，从而导致控制质量不高。在时滞补偿方面，具代表性的是O.J.Smith提出的预估结构。该结构最大的优点是将时滞环节移到了闭环之外，使控制品质大大提高，但是，其最大的缺点是太过依赖精确的数学模型，当估计模型和实际对象有误差时，控制品质会显著恶化，甚至发散，而且对于外部扰动非常敏感，鲁棒性较差。所以常规Smith预估控制结构难以在实际中得到真正的应用。为解决这个问题，很多学者提出了基于常规Smith预估控制结构的改进方法。

经对现有技术文献的检索发现，具有代表性的针对具多时滞的工业多变量过程的Smith预估控制方案是国际著名的Wang Q.-G.教授在文献《DecouplingSmith predictor design for multivariable systems with multiple timedelays》(具多时滞的多变量***的解耦Smith预估器设计，发表在ChemicalEngineering Research and Design，Transactions of the Institute ofChemical Engineers，化学工程学会会刊：化工工程研究与设计，2000，78，565-572.)中，提出先采用解耦器解耦控制对象，然后针对解耦后的过程设计多个单变量Smith预估控制***的方法，虽然得到了显著改进的控制效果，但是建立解耦器时往往要采取模型降阶的近似处理，这导致被控过程不能完全解耦而得到一个对角矩阵，使解耦过程与提出的期望解耦模型之间不能实现精确匹配，因而无法得到理想的性能。而且，该控制结构不能分别独立地优化各路***给定值响应及其负载干扰响应，然而目前工业生产实践中对解决这个难题具有强烈的期望。最近，S.P.Hung教授在文献《Decoupling Multivariable Controlwith Two Degrees of Freedom》(双自由度解耦多变量控制，发表在IndustrialEngineering Chemical Research化工工程研究刊物，2006，45，3161-3173.)中提出了一个两自由度解耦控制***，虽然实现了各路***给定值响应及其负载干扰响应的解耦，但是，控制器矩阵设计采用的是数值化方法，所需要的数据运算量相当大，不便于实际推广应用和在线调节。需要指出，其它的针对具多时滞的工业多变量过程的Smith预估控制方案都是在假设过程模型满足一定约束条件下提出的，因而无法在实际工业生产中应用。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种工业多变量时滞过程的两自由度解耦Smith预估控制***，以实现有效补偿***时滞对***性能的影响，同时实现标称***各路输出响应之间的显著解耦，实现各路***给定值响应及其负载干扰响应的相互独立调节，并且实现在线单参数化调节控制器，以保证操作简捷和方便，可以广泛地应用于各种不同的工业多输入多输出生产工艺过程。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明由以下几部分组成：n维设定点跟踪控制器、n维扰动估计器、被控过程辨识模块和两个多路信号混合器。其中n是被控多变量过程的维数。第一个多路信号混合器设置在被控过程的n维输入端处，它有一组n维正极性输入端，一组n维负极性输入端和一组n维输出端，它的一组正极性输入端连接设定点跟踪控制器的n维输出信号，它的一组负极性输入端连接扰动估计器的n维输出信号，另一组输出端连接被控过程的n维输入端。第二个多路信号混合器设置在被控过程的n维输出端处，它有一组n维正极性输入端，一组n维负极性输入端和一组n维输出端，它的一组正极性输入端连接被控过程的n维输出测量信号，它的一组负极性输入端连接被控过程辨识模块的n维输出端，另一组输出端连接扰动估计器矩阵的n维输入端。设定点跟踪控制器的输出信号分成两路，一路送给第一个多路信号混合器的正极性输入端，另一路送入被控过程辨识模块的输入端。

设定点跟踪控制器的功能是对***给定值输入信号进行处理和运算，提供被控过程工作所需要的n维输入能量，从而使被控过程的n维输出达到各路给定值的要求。多路信号混合器的功能是将两组n维输入信号按照输入通道顺序混合为一组n维输出信号。扰动估计器的功能是对检测到的被控过程的各路输出偏差信号进行处理和运算，从而调节被控过程的n维输入量大小，达到消除***输出偏差以及抑制负载干扰信号的目的。扰动估计器的可执行结构包括：中间级被控过程辨识模块，修正扰动滤波器和一个中间级多路信号混合器。中间级多路信号混合器设置在修正扰动滤波器的n维输入端处，它有两组n维正极性输入端和一组n维输出端，它的一组正极性输入端连接扰动估计器的n维输入信号，它的另一组正极性输入端连接中间级被控过程辨识模块的n维输出信号，另一组输出端连接修正扰动滤波器的n维输入端；修正扰动滤波器的n维输出连接到过程参考模型的n维输入端。

实际运行时，首先将控制***的n维多路给定值输入信号分别按照工艺要求依次送入设定点跟踪控制器，由其进行运算处理和放大，提供被控n维多变量过程工作所需要的n维多路输入能量，从而使n维控制***输出分别达到n维给定值输入信号的要求。当有负载干扰信号混入被控过程时，***输出发生变化，由此产生实际***输出与被控过程辨识模块输出信号之间的偏差。该偏差信号送入扰动估计器的n维输入端，扰动估计器对其进行处理并产生n维控制输出信号，该输出信号送入到被控过程的n维输入端进行调节，从而抵消和平衡由负载干扰信号引起的***输出变化和波动，达到渐近消除***输出偏差的目的。

所述设定点跟踪控制器，是基于鲁棒H2最优性能指标设计的，能实现标称***输出响应解耦最优，标称***输出响应传递函数满足对角形式，同时，设定点跟踪控制器的每列控制器和标称***输出响应传递函数中相应的对角元素由同一调节参数λ_cjj整定，可以在线单调地调节，由此使得对应的第j个***输出的时域响应指标由λ_cjj单调地定量整定，同时，扰动估计器的每列控制器由同一调节参数λ_fjj整定，可以在线单调调节，从而使得对应的第j个***输出的负载干扰响应由λ_fjj单调地定量整定。

本发明的基本思想是：***给定值响应采用开环控制方式，通过在前向输入通道上采用一个低阶有理正则的控制器矩阵来镇定工业多变量时滞过程，从而避免了与后面用于抑制负载干扰的控制闭环之间产生耦合作用，即实现了***给定值响应与负载干扰响应之间的完全解耦，同时利用内模控制器设计方法针对被控过程模型中“无时滞”部分设计设定点跟踪控制器，从而有效消除了***时滞对***性能的影响，并能保证控制***的给定值响应达到解耦最优。用于抑制过程负载干扰信号的控制内环设置在过程负载干扰信号输入端与输出端之间，利用实际过程的输出测量信号与被控过程辨识模块输出信号之间的偏差量作为过程负载干扰信号的反馈调节信息量，送入设置在控制内环反馈通道上的扰动估计器，经扰动估计器运算处理后，将得到的估计信号送给被控过程的输入调节装置以进行调节，从而实现消除***输出偏差以及抑制负载干扰信号的目的。

本发明提出的两自由度解耦Smith预估控制***的突出优点是：1.能够有效补偿***时滞对***输出的影响，从而显著提高***性能；2.能够实现标称***输出响应之间的显著解耦，并能够分别优化控制***各路输出的给定值响应和负载干扰响应；3.设定点跟踪控制器矩阵和扰动估计器矩阵中的每列子控制器均为单参数整定且都由同一参数整定，因而可以实现在线单调地定量调节***设定点跟踪性能和***标称性能及***抗扰动性能；4.控制***能够保证良好的鲁棒稳定性，对于过程参数发生变化不敏感，可以在较大范围内适应被控过程建模误差以及过程参数摄动。因此，本发明给出的两自由度解耦Smith预估控制***具有显著的优越性和实用性，能够在实际工业应用中表现出先进的控制效果。

附图说明

图1为本发明的两自由度解耦Smith预估控制***的方框原理图。

图1中，G(s)是指n维被控多变量多时滞过程，C(s)是指n维设定点跟踪控制器，F(s)是指n维扰动估计器，G_m(s)是指被控过程辨识模块，图中的圆圈节点是指多路信号混合器，r是指n维***给定值输入信号，y是指n维***输出，u是指C(s)的n维输出信号，

是指F(s)的n维输出信号，d是指负载干扰信号，v是指实际被控过程的n维输出测量信号与被控过程辨识模块n维输出之间的偏差信号。

图2为本发明中提出的扰动估计器的可执行结构示意图。

图2中，v是指实际被控过程的n维输出测量信号与被控过程辨识模块n维输出之间的偏差信号， 是指扰动估计信号， G_m(s)是指中间级被控过程辨识模块，G_mo(s)F_fo(s)是修正扰动滤波器，F_fo(s)是指扰动滤波器。

图3为精馏塔对象在标称情况下对于两路单位阶跃给定值输入信号和幅值为0.1的反向阶跃负载干扰信号所得到的输出闭环响应示意图。

其中，图3(a)示出了第一个过程输出的响应曲线，图3(b)示出了第二个过程输出的响应曲线。实线表示本发明，点线表示Hung方法。

图4为精馏塔对象在有乘性不确定性情况下对于两路单位阶跃给定值输入信号和幅值为0.1的反向阶跃负载干扰信号所得到的输出闭环响应示意图。

其中，图4(a)示出了第一个过程输出的响应曲线，图4(b)示出了第二个过程输出的响应曲线。实线表示***在有乘性输入不确定性情况下，没有调节控制器参数的输出响应曲线，点线表示***在有乘性输入不确定性情况下，调节控制器参数后的输出响应曲线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本实施例如图1所示的解耦Smith预估控制***由以下几部分组成：被控多变量多时滞过程G(s)，n维设定点跟踪控制器C(s)，n维扰动估计器F(s)，被控过程辨识模块G_m(s)和两个多路信号混合器(图中的圆圈节点).其中，第一个多路信号混合器设置在被控过程G(s)的n维输入端处，它有一组n维正极性输入端，一组n维负极性输入端和一组n维输出端，它的一组正极性输入端连接设定点跟踪控制器C(s)的n维输出信号，它的一组负极性输入端连接扰动估计器F(s)的n维输出信号，另一组输出端连接被控过程G(s)的n维输入端。第二个多路信号混合器设置在被控过程G(s)的n维输出端处，它有一组n维正极性输入端，一组n维负极性输入端和一组n维输出端，它的一组正极性输入端连接被控过程G(s)的n维输出测量信号，它的一组负极性输入端连接被控过程辨识模块G_m(s)的n维输出端，另一组输出端连接扰动估计器矩阵F(s)的n维输入端。设定点跟踪控制器C(s)的输出信号分成两路，一路送给第一个多路信号混合器的正极性输入端，另一路送入被控过程辨识模块G_m(s)的输入端。扰动估计器的可执行结构包括：中间级被控过程辨识模块 G_m(s)，修正扰动滤波器G_mo(s)F_fo(s)和一个中间级多路信号混合器。中间级多路信号混合器设置在修正扰动滤波器G_mo(s)F_fo(s)的n维输入端处，它有两组n维正极性输入端和一组n维输出端，它的一组正极性输入端连接扰动估计器F(s)的n维输入信号，它的另一组正极性输入端连接中间级被控过程辨识模块 G_m(s)的n维输出信号，另一组输出端连接修正扰动滤波器G_mo(s)F_fo(s)的n维输入端；修正扰动滤波器G_mo(s)F_fo(s)的n维输出连接到中间级过程参考模型 G_m(s)的n维输入端。

实际运行本实施例的两自由度解耦Smith预估控制***时，首先将控制***给定值输入信号r送入设定点跟踪控制器C(s)，设定点跟踪控制器C(s)放大和平滑给定值输入信号r，提供被控多变量多时滞过程G(s)工作所需要的输入能量u，从而使被控多变量多时滞过程G(s)的输出达到给定值信号r的要求。设定点跟踪控制器C(s)的输出信号u分成两路，一路送给实际被控过程G(s)，另一路送入被控过程辨识模块G_m(s)的输入端。同时，实际被控过程G(s)的输出y的检测信号与被控过程辨识模块G_m(s)的输出信号送入第二个多路信号混合器进行求差运算，所得偏差量信号v送入控制内环的扰动估计器F(s)，经控制内环的扰动估计器F(s)处理放大后以负反馈的形式送入实际被控过程G(s)的输入端，从而调节实际被控过程G(s)的输入控制量u的大小，达到消除混入的负载干扰信号d对被控过程P1输出的目的。

实际中通常用如下频域数学表达形式来描述上述被控工业多变量时滞过程

其中 $g_{\mathrm{ij}}\left(s\right)=g_{\mathrm{oij}}\left(s\right)e^{{-\mathrm{\θ}}_{\mathrm{ij}}s},$ 它是指从被控过程的第i个输入到第j个输出的传递函数，g_0ij(s)是其稳定正则的有理传递函数部分，θ_ij是其相应的过程传输时滞，下面给出设定点跟踪控制器C(s)，扰动估计器F(s)的设计公式：

(1)首先对具多时滞的工业多变量过程的传递函数矩阵辨识模型进行分解，分解形式如下：

          G(s)＝G_D(s)G_mo(s)＝G_A(s)G_N(s)G_mo(s)            (2)

其中，

$G_A\left(s\right)=\mathrm{diag}\left\{e^{-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{jj}}s}\right\}\·\·\·\left(3\right)$

其中θ_jj取为G^-1(s)的第j列中最大预估值。

$G_N\left(s\right)=\mathrm{diag}\left\{\underset{r=1}{\overset{r_1}{\mathrm{\Π}}}{\left(\frac{-s+z_{\mathrm{rj}}}{s+z_{\mathrm{rj}}}\right)}^{k_{\mathrm{rj}}}\right\}\·\·\·\left(4\right)$

其中z_rj是G^-1(s)的第j列中不稳定的极点，k_ij是G_O ^-1(s)的第j列中不稳定极点z_rj的最大个数。

              G_D(s)＝G_A(s)G_N(s)                          (5)

$G_{\mathrm{mo}}\left(s\right)=G_D^{-1}\left(s\right)G\left(s\right)\·\·\·\left(6\right)$

(2)设计扰动滤波器为如下形式：

$F_{\mathrm{fo}}\left(s\right)=\mathrm{diag}\left\{\frac{1}{{({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{fjj}}s+1)}^{n_j}}\right\}\·\·\·\left(7\right)$

其中，λ_fjj为可调参数，用于调节第j路***输出达到实际要求的抗扰动性能。

(3)由步骤(1)和(2)，扰动估计器F(s)设计为如下形式：

$F\left(s\right)={(I-G\left(s\right)G_{\mathrm{mo}}^{-1}\left(s\right)F_o\left(s\right))}^{-1}{G}_{\mathrm{mo}}^{-1}\left(s\right)F_o\left(s\right)$

$={(I-G_D\left(s\right)F_o\left(s\right))}^{-1}{G}_{\mathrm{mo}}^{-1}\left(s\right)F_o\left(s\right)\·\·\·\left(8\right)$

其中n_j表示G_mo ^-1(s)的最大相对阶次。从表达式(8)可以看出，提出的扰动估计器能够采用附图2中所示的结构方便的实现。需要指出，如果G_mo ^-1(s)F_o(s)不能物理实现，可以使用有理近似技术对其进行近似，具体见下面的分析。

(4)设计设定点跟踪滤波器为如下形式：

$F_{\mathrm{co}}\left(s\right)=\mathrm{diag}\left\{\frac{1}{{({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{cjj}}s+1)}^{n_j}}\right\}\·\·\·\left(9\right)$

其中，λ_cjj为可调参数，用于调节第j路***输出达到实际要求的设定点跟踪性能。

(5)由步骤(1)和(5)，设定点跟踪控制器C(s)设计为如下形式：

$C\left(s\right)=G_{\mathrm{mo}}^{-1}\left(s\right)F_{\mathrm{co}}\left(s\right)\·\·\·\left(10\right)$

在上述设计过程中，存在以下特殊情况，即如果对象传递函数矩阵分解后G_mo(s)中仍然含有时滞项，这将导致设计的控制器是无理形式，从而无法物理实现，这时可以使用近似技术对该控制器进行有理近似，具体步骤如下：首先，对G_mo ^-1(s)进行分解，分解形式如下：

$G_{\mathrm{mo}}^{-1}\left(s\right)={\tilde{G}}_{\mathrm{mo}}^{-1}\left(s\right)G_r\left(s\right)\·\·\·\left(11\right)$

其中G_r(s)是G_mo ^-1(s)中可分解的有理部分，它可以直接根据G_mo ^-1(s)的表达式获得。然后，对 进行有理近似，近似形式如下：

${\tilde{G}}_{\mathrm{mo}}^{-1}\left(s\right)=\frac{\underset{i=0}{\overset{U}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i{s}^i}{\underset{j=0}{\overset{V}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j{s}^j}\·\·\·\left(12\right)$

其中U和V是由用户根据设计规范规定的参数。U和V的取值越大，表示该有理近似的误差越小，***性能越好。通常U和V可以取为1或2。参数α_i和β_j可以根据下面两个方程方便的确定，

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_0\\ {\mathrm{\α}}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\α}}_U\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{d}_0& 0& \·\·\·& 0\\ d_1& d_0& \·\·\·& 0\\ \·& \·& & \·\\ \·& \·& \·\·\·& \·\\ \·& \·& & \·\\ d_U& d_{U-1}& \·\·\·& d_{U-V}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\β}}_0\\ {\mathrm{\β}}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\β}}_V\end{array}\right]\·\·\·\left(13\right)$

其中

$d_k\left(s\right)=\frac{1}{k!}\underset{s\→0}{\lim }\frac{d^k{\tilde{G}}_{\mathrm{mo}}^{-1}\left(s\right)}{{\mathrm{ds}}^k}\·\·\·\left(15\right)$

${\mathrm{\&beta;}}_o=\left\{\begin{array}{c}1,({\mathrm{\&beta;}}_j\&GreaterEqual;0)\\ -1,({\mathrm{\&beta;}}_j<0)\end{array}\right.\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\left(16\right)$

需要说明，给出的设定点跟踪控制器和扰动估计器的设计公式可以方便地在工控机和单片机等上数字离散化实现，采样时间一般可取在0.01-0.1秒之间。本实施例中设计得到的设定点跟踪控制器矩阵的每列控制器由同一调节参数整定，扰动估计器矩阵的每列控制器也由同一调节参数整定。在线整定C(s)和F(s)的可调参数λ_cjj和λ_fjj的规则是：可以初始整定λ_cjj和λ_fjj在(5-10)θ_jj范围内。调小C(s)的整定参数λ_cjj可以加快对应的***输出响应速度，提高控制***的标称响应性能，但是相应所需的第j列控制器的输出能量要增大，并且它们对应的执行机构所需要提供的能量也要增大，会倾向于超出它们的容量范围，而且在面临被控过程的未建模动态特性时，易于表现出过激行为，不利于控制***的鲁棒稳定性；相反，增大整定参数λ_fjj会使对应的***输出响应变缓，但是所要求的第j列控制器的输出能量减小，并且对应的执行机构所需要的能量也减小，从而有利于提高控制***的鲁棒稳定性。因此实际调节设定点跟踪控制器的整定参数λ_cjj时，应在***各路输出响应的标称性能与每列控制器及其执行机构的输出容量之间权衡。类似地，实际调节扰动估计器的整定参数λ_fjj时，应在控制***的负载干扰抑制性能与鲁棒稳定性以及每行控制器及其执行机构的输出容量之间权衡。

考察一个广泛研究采用的化工烃化物分馏塔过程

$G\left(s\right)=\left[\begin{array}{cc}\frac{{12.8e}^{-s}}{16.7s+1}& \frac{{-18.9}^{-3s}}{21s+1}\\ \frac{{6.6e}^{-7s}}{10.9s+1}& \frac{{-19.4e}^{-3s}}{14.4s+1}\end{array}\right]$

应用本发明的解耦Smith预估控制结构，首先按照附图1所示的结构框图构造控制***；然后进行控制器的设计和整定：第一步、应用公式(2)-(6)获得分解因子，具体如下：

$G_D\left(s\right)=\left[\begin{array}{cc}{e}^{-s}& 0\\ 0& e^{-3s}\end{array}\right]$

$G_{\mathrm{mo}}\left(s\right)=\left[\begin{array}{cc}\frac{12.8}{\mathrm{16,7}s+1}& \frac{{-18.9e}^{-2s}}{21s+1}\\ \frac{{6.6e}^{-3s}}{10.9s+1}& \frac{-19.4}{14.4s+1}\end{array}\right]$

第二步、应用公式(7)得到扰动估计器：

$F\left(s\right)=\frac{F_o\left(s\right)}{1-G\left(s\right)F_o\left(s\right)}$

其中

$F_o\left(s\right)=D^{-1}\left(s\right)\left[\begin{array}{cc}\frac{(16.7s+1)}{12.8({\mathrm{\&lambda;}}_{f11}s+1)}& \frac{18.9(16.7s+1)(14.4s+1)}{(21s+1)({\mathrm{\&lambda;}}_{f22}s+1)}{e}^{-2s}\\ \frac{-6.6(16.7s+1)(14.4s+1)}{(10.9s+1)({\mathrm{\&lambda;}}_{f11}s+1)}{e}^{-4s}& \frac{(14.4s+1)}{-19.4({\mathrm{\&lambda;}}_{f22}s+1)}\end{array}\right]$

$D\left(s\right)=1-\frac{0.5023(14.4s+1)(16.7s+1)}{(21s+1)(10.9s+1)}{e}^{-6s}$

应用公式(8)得到设定点跟踪控制器：

$C\left(s\right)=G^{-1}\left(s\right)T_s\left(s\right)$

$=\frac{\left[\begin{array}{cc}\frac{(16.7s+1)}{12.8({\mathrm{\&lambda;}}_{c1}s+1)}& \frac{18.9(16.7s+1)(14.4s+1)}{(21s+1)({\mathrm{\&lambda;}}_{c2}s+1)}{e}^{-2s}\\ \frac{-6.6(16.7s+1)(14.4s+1)}{(10.9s+1)({\mathrm{\&lambda;}}_{c1}s+1)}{e}^{-4s}& \frac{(14.4s+1)}{-19.4({\mathrm{\&lambda;}}_{c2}s+1)}\end{array}\right]}{D\left(s\right)}$

从以上控制器形式可以看出要实施该控制器，必须采用很复杂的控制结构，所以使用线性近似技术来简化计算并保持设计要求，根据近似公式(9)-(14)，控制器中无理部分D(s)可近似如下：

$D\left(s\right)=\frac{{74.9789s}^2+16.066s+0.4977}{36.6518s^2+25.419s+1}$

以上过程按照阶次为2进行降阶的，如果阶次选择越大，设计精度越高，但是导致控制器复杂程度越大。

第三步、按照附图1所示的闭环控制结构图组建一个闭环控制***，其中扰动估计器按照图2组建。实际运行该解耦Smith预估控制***时，只需要将n维多路给定值输入信号分别按照工作要求依次送入设定点跟踪控制器，设定点跟踪控制器会对其运算处理和放大，并提供给被控多变量时滞过程G(s)工作所需要的n维输入能量，从而使n维多路控制***输出分别达到n维给定值跟踪要求。当有负载干扰信号混入被控过程G(s)时，***输出发生变化，由此产生的与由被控过程辨识模块提供的参考输出信号之间的偏差会被送入扰动估计器F(s)的n维输入端，F(s)产生相应变化并将n维扰动估计信号送入到被控过程G(s)的n维输入端以进行调节，从而逐步抵消和平衡由负载干扰信号引起的***输出变化和波动，达到渐近消除***输出偏差的目的。

第四步、在线调节设定点跟踪控制器和扰动估计器，观察***闭环响应，由此确定最佳控制器参数。仿真实验时，先在t＝0秒时刻给第一路输入量加入单位阶跃输入信号：r₁＝1/s，而第二路输入信号为r₂＝0，然后在t＝100秒时刻给第二路输入也都加入单位阶输入信号，再在t＝200秒时给两路被控过程输入端都加入幅值为0.1的反向阶跃输入。为获得与Hung方法中得到的响应曲线相同的响应速度，这里设定λ_c11＝3.8，λ_c22＝3.5，λ_f11＝2.0 and λ_f22＝2.0，所得到的***闭环响应曲线为图3中所示。从图3中可以看出，本实施例给出的两自由度解耦Smith预估控制***(实线)实现了标称***的输出响应之间的近乎完全解耦。同时可以看到，***输出的给定值响应和负载干扰信号的抑制性能明显优于Hung方法的两自由度预估控制***(点线)。

现在假设实际被控过程G(s)存在乘性输入不确定性Δ_I＝diag{(s+0.3)/(s+1)，(s+0.3)/(s+1)}。这里Δ_I可以近似地物理解释为，被控过程的两个输入调节阀在高频段具有高达100％的不确定性，并且在低频段工作范围具有将近30％的不确定性。在这种严重的过程输入不确定性下进行如上所述仿真实验，本实施例给出的控制器的整定方法所得到的过程输出响应的计算机仿真结果如附图4所示。由图4可以看到，本实施例给出的控制器的整定方法(实线)能够良好地保证***的给定值响应和负载干扰响应的鲁棒稳定性。此外可以看到，单调的增加设定点跟踪控制器中的控制参数(λ_c11＝6.8，λ_c22＝6.5)，***给定值响应的振荡减小，如图4中的点线所示，同时，单调地增大扰动估计控制器中的调节参数(λ_f11＝6.2 and λ_f22＝6.9)，过程输出的抗扰动响应速度变慢了，如图4中的点线所示，但此时***的鲁棒稳定裕度变大了。

需要指出，在不超出本发明技术方案内容所涉及范围的前提下对其可作种种变形加以实施。由于本发明针对一般具多时滞的工业多变量过程辨识模型给出了设定点跟踪控制器和扰动估计器的设计方法，所以适用于各种不同的含有时滞的多输入多输出生产过程。本发明给出的双自由度解耦Smith预估控制***可广泛应用于石化、冶金、医药、建材和纺织等行业的生产过程。

Claims (3)

1、一种工业多变量时滞过程的两自由度解耦Smith预估控制***，包括：n维设定点跟踪控制器、n维扰动估计器，被控过程辨识模块和两个多路信号混合器，其特征在于：其中n是被控多变量过程的维数，第一个多路信号混合器设置在被控过程的n维输入端处，它有一组n维正极性输入端，一组n维负极性输入端和一组n维输出端，它的一组正极性输入端连接设定点跟踪控制器的n维输出信号，它的一组负极性输入端连接扰动估计器的n维输出信号，另一组输出端连接被控过程的n维输入端；第二个多路信号混合器设置在被控过程的n维输出端处，它有一组n维正极性输入端，一组n维负极性输入端和一组n维输出端，它的一组正极性输入端连接被控过程的n维输出测量信号，它的一组负极性输入端连接被控过程辨识模块的n维输出端，另一组输出端连接扰动估计器矩阵的n维输入端，设定点跟踪控制器的输出信号分成两路，一路送给第一个多路信号混合器的正极性输入端，另一路送入被控过程辨识模块的输入端；设定点跟踪控制器对***给定值输入信号进行处理和运算，提供被控过程工作所需要的n维输入能量，从而使被控过程的n维输出达到各路给定值的要求，扰动估计器对检测到的被控过程的各路输出偏差信号进行处理和运算，从而调节被控过程的n维输入量大小，达到消除***输出偏差以及抑制负载干扰信号的目的，多路信号混合器将两组n维输入信号按照输入通道顺序混合为一组n维输出信号。

2、如权利要求1所述的工业多变量时滞过程的两自由度解耦Smith预估控制***，其特征是：所述的扰动估计器，其可执行结构包括：中间级被控过程辨识模块，修正扰动滤波器和一个中间级多路信号混合器，中间级多路信号混合器设置在修正扰动滤波器的n维输入端处，它有两组n维正极性输入端和一组n维输出端，它的一组正极性输入端连接扰动估计器的n维输入信号，它的另一组正极性输入端连接中间级被控过程辨识模块的n维输出信号，另一组输出端连接修正扰动滤波器的n维输入端；修正扰动滤波器的n维输出连接到过程参考模型的n维输入端。

3、如权利要求1所述的工业多变量时滞过程的两自由度解耦Smith预估控制***，其特征是：所述设定点跟踪控制器，是基于鲁棒H2最优性能指标设计的，

设定点跟踪控制器的每列控制器包含同一调节参数λ_cjj，用于调节第j路***输出达到实际要求的设定点跟踪性能，通过在线单调地调节λ_cjj可实现定量调节第j个***输出的时域响应指标；所述的扰动估计器的每列控制器包含同一调节参数λ_fjj，用于调节第j路***输出达到实际要求的抗扰动性能，通过在线单调地调节λ_fjj可实现定量调节第j个***输出的负载干扰响应，在线整定可调参数λ_cjj和λ_fjj的规则是：初始整定λ_cjj和λ_fjj在(5-10)θ_jj范围内，调小调节参数λ_cjj可加快对应的***输出响应速度，提高控制***的标称响应性能，但是不利于控制***的鲁棒稳定性；增大整定参数λ_fjj会使对应的***输出响应变缓，但是有利于提高控制***的鲁棒稳定性。

Images