基于Smith预估模糊PID的主汽温控制系统

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基于改进型Smith预估器的超临界机组主汽温模糊控制系统

基于改进型Smith预估器的超临界机组主汽温模糊控制系统马阳【摘要】介绍了超临界机组主汽温采用燃水比调整和二级喷水减温调节的控制策略.针对超临界机组主汽温对象时变性、非线性、大迟延等特点,提出了一种改进型Smith预估器对主汽温对象惰性区特性进行预估补偿,并将模糊控制理论与经典控制理论结合形成了主汽温综合控制方案.通过现场实际采集的历史数据,对系统进行仿真分析,结果表明该方案可以很好地解决主汽温系统的非线性和滞后性问题.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2014(022)006【总页数】4页(P17-19,23)【关键词】主汽温;改进型Smith预估器;补偿;模糊控制【作者】马阳【作者单位】沈阳工程学院自动化学院,辽宁沈阳110136【正文语种】中文【中图分类】TN98目前，600 MW超临界机组由于其主汽压力和主汽温度较高，提高了机组的热效率和经济性，已逐步成为我国电力行业的主力机组[1]。

但主蒸汽温度在实际运行中经常遇到频繁、扰动量大的干扰，且汽温控制对象具有时变性、非线性和大迟延等特点，因此应设计合理的主汽温控制策略，以维持主汽温的稳定，保证机组的安全运行和经济效益。

大型火电机组控制过热汽温应用较为广泛的是串级控制系统，其内回路为快速随动系统，克服内扰的能力较强，但要求主、副调节器的参数必须配合好，才能得到理想的控制效果。

由于汽温对象的非线性和时变性，决定了控制器的最佳参数只适合于某一运行工况。

当工况发生变化时控制器参数的匹配关系会变得不协调，进而影响控制效果。

目前，模糊控制在工业控制中逐步得到应用，模糊控制的鲁棒性和自适应能力较强，能够很好的解决对象模型的不确定性、时变性和非线性问题，但对于汽温对象的大迟延特性无法有效解决。

Smith预估控制是克服对象大迟延的常用方法，但Smith预估器对模型的误差十分敏感，鲁棒性差，必须建立对象精确的数学模型才能有效解决时滞问题。

基于以上分析，本文提出了一种改进型Smith预估器对超临界机组主汽温对象惰性区特性进行预估补偿，并将模糊控制理论与经典控制理论结合形成了主汽温综合控制方案。

模糊免疫PID的Smith预估主汽温控制系统

ｉｄｐｗｅｔｔｏａｃｎｒｌｓｓｅｂｓｄｏｕｚｍｍｕｅＰＤＳｔｏｒｌｒｉｐｏｏｅ．Ｆｚｙｉｆｅｏｒｓａｉｎ，ｏｔｏｙｔｍａｅｎｆｚｙｉｒｎＩｍｉｈｃｔｌｓｒｐｓｄｏｅｕｚｍｍｕｅＰＤｎＩ
调量。将设计的控制器应用到主汽温串级控制系统中，并用Ｍｔｂ对该系统在不同工况下进行仿真，ａａｌ结果表明所设计的控
制系统对模型参数变化有较强的适应能力，在稳定性，准确性方面优于常规Ｓｉｍｔｈ预பைடு நூலகம்控制系统和串级控制系统。
关键词：模糊控制器；免疫反馈；预估控制；主汽温
Ｆｓｕｉｎｎ１０１ＣｉａｕｈｎＬａｉｇ１３０，ｈｎ）ｏ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｍｉｇａｈａｇｉｅａｎａａｔｒｕｃｒａｎｙｏｉｔａｔｍｐｒｔｒｎａｏｓｌ— Ａｉｎｔｅｌｒｅｔｔｍｅｄｌｙａｄｐｒｍｅｅｎｅｉｔｆｍａｎｓｅｍｅａａｕｅｉｆｓｉｔ
１引言
主汽温是否稳定是衡量锅炉运行质量的重要技术指标之一。控制过热器出口汽温在规定范围内，既能使过热器管壁温度不超过安全工作允许的温度，从而保证过热器的正常使用寿命，能为蒸汽的使用设备 —— 汽机的安全运行提又供有力的保障。主汽温这一调节对象为一个时变的、线性、非大滞后、大惯性的复杂控制对象，控制起来比较困难。ｍｉＳｔｈ预估补偿控制从理论上为解决时滞系统的控制问题提供了

Fuzzy自整定PID参数的Smith预估主汽温控制系统[1]

收稿日期:2003-03-11 第21卷　第1期计　算　机　仿　真2004年1月文章编号:1006-9348(2004)01-0102-03Fuzzy 自整定PI D 参数的Smith 预估主汽温控制系统边立秀,赵日晖(华北电力大学动力工程系,河北保定071003)摘要:针对火电厂锅炉主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性,设计了模糊(Fuzzy )自整定PID 参数的Smith 预估主汽温控制系统。

运用M AT LAB 对系统在多种工况下进行了仿真,结果表明所设计的控制系统在稳定性、快速性、准确性、鲁棒性方面明显优于常规的Smith 预估控制系统;由于该控制方案有很强的适应能力,所以适用于缺乏精确数学模型且参数变化的大迟延工业过程。

关键词:大迟延;模糊自整定;模型不确定中图分类号:TP 13 文献标识码:A1　引言迟延是许多工业过程的普通特征,对于一般的纯迟延过程,可以通过常规控制获得较好的控制效果;但对纯迟延较大的过程,这种纯迟延将会对控制质量造成很坏的影响,常规控制难以取得较为满意的结果。

如何有效地克服大纯迟延的影响,已有很多方法,并取得了较好的控制效果,目前应用最广泛的方法是Smith 控制。

常规的Smith 控制是在PI D 反馈控制的基础上引入了一个预估补偿环节,从而使系统的闭环特征方程不含纯迟延项,改善了纯迟延控制系统的动态性能。

但是,传统的Smith 控制器是基于被控对象的精确数学模型而设计的,而实际被控对象的精确数学模型往往很难获得。

因此,对于缺乏精确数学模型且参数变化的大迟延过程控制系统,常规的Smith 预估控制则很难取得令人满意的效果。

大机组主汽温控制对象恰恰具有这种特性。

不仅具有较大的纯迟延,而且模型不确定,机组工况变化时,调节通道的纯迟延也会改变,对于这样的被控对象,用常规控制方式很难取得满意的效果。

为了削弱对于对象参数的精确性的要求,提高系统的鲁棒性,本文提出将传统的Smith 控制方法和模糊控制方法相结合,构成Fuzzy 自整定PI D 参数的Smith 预估主汽温控制系统。

基于Smith预估模糊PID的主汽温控制系统

基于Smith预估模糊PID的主汽温控制系统
王春艳
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2012(25)6
【摘要】针对生物质电厂主汽温具有非线性、时变性、大滞后、随机干扰量大等特性导致的工况复杂、控制难度大的问题,提出了一种基于Smith预估补偿的模糊PID串级控制方案.主控制器采用模糊推理的方法实现PID参数的在线自整定,利用Smith预估器实现对温控系统的纯滞后补偿.详细阐述温控系统的硬件配置和软件实现,实际运行结果表明该方案有效提高了系统的抗干扰能力和适应参数变化的能力,具有鲁棒性强、动态响应快及稳态精度高的优点.
【总页数】3页(P27-29)
【作者】王春艳
【作者单位】山东省工会管理干部学院信息工程学院,山东济南250100
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于Smith预估器的自适应模糊PID在电缆线径控制系统中的应用 [J], 周克良;王荡荡;韩李珂
2.基于Smith预估的模糊/PID串级主汽温控制系统仿真 [J], 程启明;王勇浩
3.基于改进型Smith预估器的超临界机组主汽温模糊控制系统 [J], 马阳
4.基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统 [J], 平玉环;管志敏;李宗耀
5.基于Smith预估型模糊PID温度控制系统的设计 [J], 戴世纪;王仲根
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对Smith预估器中的模糊PID控制器分析修改

大连民族大学本科毕业设计外文翻译学院：机电工程学院专业（班级）：自动化121学生姓名：王硕指导教师：王娟译自：J. Cent. South Univ. Technol. (2010) 17: 566−571Smith预估器中的模糊PID控制器分析与整定摘要模糊PID控制分析方法被提出来是为了拓宽Smith预估器的应用性和它的鲁棒性。

模糊PID控制器被表示为滑模控制。

基于Lyapunov理论，Smith预估器可以在时域范围内分析预测。

模糊PID控制器参数可以在传统的线性控制理论和滑模控制理论中获得并且已经实施仿真实验。

仿真结果表明模糊PID控制器的控制性能，鲁棒性和稳定性优于那些在Smith预估器中的PID控制器。

关键词：Smith预估器；Lyapunov理论；模糊PID控制器；鲁棒性1 介绍目前许多工业过程中存在延迟时间，例如化工、炼油、冶金和热工程过程[1−4]。

对于那些过程，Smith预估器是一种众所周知的有效延时时间补偿器[5−6]。

因此，Smith预估器被广泛的应用于基于比例积分微分（PID）控制的工业过程控制。

它需要控制对象精确的数学模型。

然而由于噪声和干扰等原因，在实际工业领域中不可能得到精确的数学模型。

众所周知在这种复杂的坏境中，因为模糊PID控制器固有的鲁棒性使它具有更好的性能[7−10]。

尽管模糊PID控制器在Smith预估器中控制性能优于常规PID控制器，但是它无法解释为什么模糊PID控制器可以提供良好的性能[11−12]。

其中一个关键原因是因为基本分析理论对于模糊PID控制器是不适用的。

由前面的讨论，一种被用于Smith预估器的模糊PID控制器的分析调整方法被提出。

它分析了模糊PID控制器的鲁棒性。

这种基于模糊PID控制器的Smith预估器具有良好的鲁棒性，例如它能比常规的PID控制器处理更多的不确定性。

利用Lyapunov理论可以得到模糊PID控制器的参数。

2.问题的提出2.1Smith预估器Smith预估器，如图2.1所示，被分为两个部分，主控制器C和预测结构。

Smith预估自适应模糊PID在温控系统中的应用研究

ＴｅｐｒｔｒｎｒｌＳｓｅｍｅａｕｅＣｏｔｏｙｔｍ
，
ＹＡＮ
，ＡＯｉｙｎＸＩＺｈ — ｏｇ
（．ｃｏｌｆｌｃｒａｎｉｅｒｇｏｔｗｓｉｏｎＵｉｅｉ，Ｃｅｇｕ１０，Ｃｉａ１ＳｈｏｏＥｅｔｃｌｉＥｇｅｎ，ＳｕｈｅｔａｔｇｎｖｒｔｎｉＪｏｓｙｈｎｄ６０３１ｈｎ；
ｉｇｏｔｃｒｅｐｎｉｇｓｍｕａｉｎｒｓｌ．ｎｕｏｒｓｏｄｎｉｌｔｏｅｕｔ
Ｋｅｒｓ：ｍｉｒｄｃｔｅｃｎｒｌａａｔｅｆｚｙＰＤ；ｍｐｒｔｒｏｔｌｙｗｏｄＳｔｐｅｉａｉｏｔ；ｄｐｉｕｚＩｔｅａｕｅｃｎｒｈｖｏｖｅｏ
２ＩｆｒａｏｎｃｅｃｎｅｈｏｏｙＩｓｔｔ，ｏｔｗｓＵｉｅｓｙＣｅｇｕ６３，ｈｎ）．ｎｏｍｉｎａｄＳｉｅａｄＴｃｎｌｔｕｅＳｕｈｅｔｎｖｒｔ，ｈｎｄ０Ｃｉａｎｇｎｉｉ１１０
ＡｂｔａｔＭａｙｅｐｒｎｓａｄｓｕｙｃｍｐｒｏｓｂｉｇｏｅ，ｅｍｅｏａｍｉｒｄｃｉｅｃｎｒｌａａｔｅｆｚｙｓｒｃ：ｎｘｅｉｔｎｔｄｏａｉｎｅｎｖｒｔｔｄｔｔＳｔｐｅｉｔｏｔ，ｄｐｉｚｍｅｓｈｈｈｈｖｏｖｕ
＜电气开关＞２１．ｏ３（００Ｎ．）
３９
文章编号：０４— ８Ｘ（００ｏ０３０１０２９２１）３— ０９— ４

基于Smith预估模糊PID的控制温度系统的设计与仿真

第３７卷第４期２０２３年７月兰州文理学院学报(自然科学版)J o u r n a l o fL a n z h o uU n i v e r s i t y ofA r t s a n dS c i e n c e (N a t u r a l S c i e n c e s )V o l ．３７N o ．４J u l ．２０２３收稿日期:２０２３Ｇ０１Ｇ２０基金项目:安徽省科学研究重点项目(２０２２A H ０５２０００,２０２２A H ０５２００２);安徽三联学院校级平台重点研究项目(K J Z D ２０２２００６)作者简介:夏百花(１９８１Ｇ),女,安徽合肥人,副教授,硕士,研究方向为自动化．E Ｇm a i l :５５３７９７７５＠q q．c o m．㊀㊀文章编号:２０９５Ｇ６９９１(２０２３)０４Ｇ００５９Ｇ０５基于S m i t h 预估模糊P I D 的控制温度系统的设计与仿真夏百花,蒋龙云(安徽三联学院电子电气工程学院,安徽合肥２３０６０１)摘要:针对工业生产控制过程中的温度非线性㊁滞后大等缺点,设计了一种基于S m i t h 预估算法的模糊P I D 控制器．以一阶加滞后系统为例,通过对常规P I D 控制算法㊁S m i t h 预估控制算法和模糊P I D 控制算法的理论分析研究,提出了一种将S m i t h 预估控制和模糊算法相结合的控制方案应用于温度控制系统,并用S i m u l i n k 对温度控制系统进行仿真,得出常规P I D 控制算法对于滞后较大的系统无法适用,而采用S m i t h 预估模糊P I D控制算法的上升时间和调节时间分别减小了１s 和２s ．实验结果表明:基于S m i t h 预估的模糊P I D 控制算法在响应速度和调节过程中具有更大的优势．关键词:S m i t h 预估;模糊P I D ;大滞后中图分类号:T P １３㊀㊀㊀文献标志码:AD e s i gna n dS i m u l a t i o no f T e m p e r a t u r eC o n t r o l S y s t e mB a s e do nS m i t hE s t i m a t eF u z z y PI D X I A B a i Ｇh u a ,J I A N GL o n gＧY u n (S c h o o l o fE l e c t r o n i c a n dE l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g ,A n h u i S a n l i a nU n i v e r s i t y,H e f e i ２３０６０１,C h i n a )A b s t r a c t :I nv i e wo f t h e s h o r t c o m i n g s o f t e m p e r a t u r e i n i n d u s t r i a l p r o d u c t i o n c o n t r o l pr o c e s s ,s u c ha s n o n l i n e a r i t y a n d l a r g ed e l a y ,a f u z z y P I Dc o n t r o l l e rb a s e do nS m i t h p r e d i c t i o na l g o Ｇr i t h m w a s d e s i g n e d ．T a k i n g t h e f i r s t Ｇo r d e r p l u s d e l a y s y s t e ma s a n e x a m p l e ,t h r o u gh t h e t h e Ｇo r e t i c a l a n a l y s i s a n dr e s e a r c ho f c o n v e n t i o n a lP I Dc o n t r o l a l g o r i t h m ,S m i t he s t i m a t ec o n t r o l a l g o r i t h ma n d f u z z y P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m ,t h i s p a p e r p r o p o s e d a c o n t r o l a l go r i t h mt h a t c o m Ｇb i n e dS m i t h e s t i m a t e c o n t r o l a n d f u z z y a l g o r i t h mt o a p p l y t o t h e t e m p e r a t u r e c o n t r o l s ys t e m ,a n du s e dS i m u l i n kt os i m u l a t e t h e t e m p e r a t u r ec o n t r o l s ys t e m ,a n dc o n c l u d e dt h a t t h ec o n Ｇv e n t i o n a l P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m w a sn o t a p p l i c a b l e t o t h e s y s t e m w i t h l a r g ed e l a y ,T h e r i s e t i m e a n d a d j u s t m e n t t i m e o f t h eS m i t he s t i m a t e f u z z y P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m w e r e r e d u c e db y１s a n d ２s r e s p e c t i v e l y ．T h e e x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o w e d t h a t t h e f u z z y P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m b a s e do nS m i t h p r e d i c t i o nh a d g r e a t e r a d v a n t a g e s i n r e s p o n s e s p e e d a n d r e gu l a t i o n p r o c e s s ．K e y w o r d s :S m i t he s t i m a t e ;F u z z y P I D ;l a r g e d e l a y ㊀㊀工农业生产控制过程中,温度控制约占据工业控制系统的７０％以上,但这些被控对象普遍存在一些较为复杂的因素,如动态特性复杂㊁非线性㊁干扰强㊁滞后时间较大等[１]．若采取简单控制系统且控制器采用常规P I D 控制时,对温度的控制效果并不是很理想,因此必须寻求更加先进且有效的控制方法．1㊀Smtih预估模糊PID控制算法的理论基础1.1㊀控制系统数学模型建立一般情况下,温度控制系统都具有非线性㊁时滞大等特点,为了简化温度控制系统的数学模型,可近似用一阶惯性加纯滞后环节或二阶系统加纯滞后环节来表示．在本文中,温度控制系统的数学模型用一阶系统进行简化,假设其传递函数可表示为G(s)＝K０T０s＋１e－τs＝G０(s)e－τs,(１)其中:K０表示被控对象的静态增益;T０表示被控对象的惯性时间常数;τ表示被控对象的滞后时间常数．在大多数被控过程的动态特性中,通常用τ/T的比值大小作为衡量被控过程纯滞后的严重程度,若τ/T＜０．３,被称为一般滞后过程,对于这类系统,使用常规的P I D控制算法就可得到满意的控制效果;若τ/T＞０．３,则称为大滞后过程,此类系统需采用较为复杂的控制算法进行控制．本文中所讨论的被控对象为大滞后过程,即τ/T＞０．３的温度控制系统．1.2㊀Smith预估模糊PID控制算法理论基础对于大多数定值控制系统来说,需要将被控对象的实时参数与设定值之间进行比较得到偏差,然后根据偏差的大小送入控制器中进行控制,其控制规律通常选用常规P I D(比例㊁积分㊁微分)控制算法,优点在于其原理简单,易于参数整定, P㊁I㊁D３个参数之间相互分离㊁互不干扰,且在分析系统时,也不需要对系统进行复杂的建模分析和处理．随着工业生产过程中控制系统对精度要求的不断提高和被控对象的日益复杂,特别是滞后较大的系统来说,常规的P I D控制算法已经无法满足系统所需的稳定性和精度要求．为了解决这种情况,本文主要以模糊控制算法为基础,采用基于S m t i h预估算法的模糊P I D控制算法对温度系统实施更加精确的控制．(１)反馈控制算法理论基础反馈控制算法是指系统的输出直接作用于系统的输入端,与输入信号进行比较产生偏差后送入控制器中发出控制信号[５],其模型如图１所示．由图１可知系统输出量Y(s)为Y(s)＝G c(s)G v(s)G(s)１＋G c(s)G v(s)G(s)X(s)．(２)图１㊀反馈控制系统模型㊀㊀系统的特征方程为:D(s)＝１＋G c(s)G v(s)G(s)＝１＋G c(s)G v(s)G０(s)e－τs＝０,由于被控对象中存在着滞后环节e－τs项,因此会对系统的稳定性带来不利影响．(２)S m i t h预估控制算法理论基础S m i t h预估控制是一种针对于纯滞后系统设计的控制策略,其系统模型如图２所示．其基本思想[２]是:首先预先估计出被控过程的动态模型,然后引入一个和被控对象相并联的补偿器对被控对象的纯滞后时间进行补偿,使得被滞后了τ时间的被控量提前反馈到控制器的输入端,致使控制器提前发出动作,以减小系统超调,进而加速整个调节过程,从而对纯滞后时间进行削弱和消除．图２㊀S m i t h预估控制系统模型㊀㊀由图２可知此时的闭环传递函数为Y(s)X(s)＝{G c(s)G v(s)G０(s)e－τs}/{１＋G c(s)G v(s)G０(s)e－τs＋G c(s)G v(s)G０(s)(１－e－τs)}＝G c(s)G v(s)G０(s)e－τs１＋G c(s)G v(s)G０(s)．(３)从闭环传递函数可以看出,系统的特征方程D(s)＝１＋G c(s)G v(s)G０(s)＝０中已没有了e－τs 纯滞后项,即该系统与原系统相比已经消除了纯滞后对闭环系统稳定性的影响．(３)模糊P I D控制算法理论基础将S m i t h预估算法㊁常规P I D控制算法与模糊算法相结合就组成了模糊P I D控制算法,其控０６㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３７卷制系统模型如图３所示．图３㊀模糊P I D 控制系统模型㊀㊀本文选择的是目前使用较广泛的二维模糊P I D 控制器[３]．将模糊P I D 温度控制系统的给定温度X (s )与测量温度Y (s )之间的偏差记为E ,偏差变化率d e /d t 记为E C ．将E 和E C 作为二维模糊控制器的输入变量,其输出变量为P I D 控制器的参数K p ㊁K i ㊁K d 的修正量ΔK p ㊁ΔK i ㊁ΔK d ．假定E 和E C 的模糊论域为[－５,５],ΔK p ㊁ΔK i ㊁ΔK d 的模糊论域均为[－３,３],系统各参数论域如表１所列．表１㊀系统各参数论域表变量EE CΔK pΔK iΔK d基本论域[－１０,１０][－２,２][－１．５,１．５][－１．５,１．５][－３,３]模糊论域[－５,５][－５,５][－３,３][－３,３][－３,３]量化因子０．５０．４０．５０．５１㊀㊀采用七段式模糊的方法将输入变量和输出变量分解成７个模糊子集[４],其语言变量分别为:正大(P B )㊁正中(P M )㊁正小(P S )㊁零(Z O )㊁负小(N S )㊁负中(NM )和负大(N B )．常用的隶属度函数主要分为３类,即S 形(S M F )隶属函数㊁Z 形(Z M F )隶属函数和三角形(T R I M F )隶属函数,由于目前还没有较为成熟的方法来确定每个系统的具体隶属函数,因此本文选取计算量小㊁灵敏度高且稳定性好的三角形(T R I M F )隶属函数形作为模糊控制的隶属度函数,其曲线如图４所示．图４㊀E 的隶属度函数㊀㊀根据人的直接思维进行推理,采取系统输出的误差E 及误差的变化趋势d e /d t 来设计减小或消除系统误差的模糊控制规则．当误差E 较大时,在选择模糊控制量时应以减小或消除误差为主,而当误差E 较小但误差变化率变化较大时,模糊控制量的选择则应以在保证系统稳定的前提条件下,防止系统出现超调为主．根据专家和个人经验可得修正量ΔK p ㊁ΔK i ㊁ΔK d 的模糊控制规则如表２~表４所列．为了保证系统的稳定性㊁动态和稳态性能基本要求,由最大隶属度法可知,系统中所需的模糊P I D 控制参数,即比例㊁积分㊁微分的输出结果均在原始P I D 参数的基础上进行修正,其修正公式为K ᶄp ＝K p ＋ΔK p ,K ᶄi ＝K i ＋ΔK i ,K ᶄd ＝K d ＋ΔK d ．ìîíïïïï(４)2㊀仿真设计及结果分析假设某一温度控制系统的被控对象的数学模型为G (s )＝１２s ＋１e －３s ,(５)其中,静态开环增益K ０为１,时间常数T ０为２s ,滞后时间τ为３s ,由于τ/T ＝１．５＞０．３,因此系统被认定为大滞后系统．本文仿真均采用MA T ＧL A B 软件中的子模块S i m u l i n k 进行实现,利用其相应模块搭建控制系统原理图,如图５所示．图中点线㊁实线和点划线方框中分别表示常规P I D控制㊁S m i t h 预估控制和S m i t h 预估模糊P I D 控制的原理图．通过示波器观察系统仿真波形,并将３种仿真波形进行比较分析．假设原理图中信号输入模块s t e p 为单位阶跃信号１,代表输入温度值为３０度,其阶跃响应曲线如图６所示．图中,实线代表输入信号,长划线㊁点划线㊁虚线分别为常规P I D控制㊁S m i t h 预估控制和S m i t h 预估模糊P I D 控制的系统响应曲线．从图中可以看出,不管是哪种控制方式,系统总是在滞后时间３s 后才开始作出响应．１６第４期夏百花等:基于S m i t h 预估模糊P I D 的控制温度系统的设计与仿真表２㊀ΔK p模糊控制规则E E CN B P B P B P B P B P M P S０NM P B P B P B P B P M００N S P M P M P M P M０P S P S ０P M P M P S０N S N S NM P S N S N S０N S NM NM NM P M N S０N S NM NM NM N B P B００NM NM NM N B N B表３㊀ΔK i模糊控制规则E E CN B N B N B NM NM N S００NM N B N B NM N S N S００N S N B NM N S N S０P S P S ０NM NM N S０P S P M P M P S NM N S０P S P S P M P B P M００P S NM P M P B P B P B００P S P M P M P B P B表４㊀ΔK d模糊控制规则E E CN B P S N S N B N B N B NM P S NM P S N S N B NM NM N S０N S０N S NM NM N S N S０００N S N S N S N S N S０P S０００００００P M P B P S P S P S P S P S P B P B P B P M P M P M P S P S P B㊀㊀被控对象中由于τ/T＝１．５＞０．３,属于大滞后系统,从图６中可以看出,在常规P I D控制下,无论P,I,D取何值,系统的输出都无法达到一个稳定值,因此无法保证系统的稳定性要求,同时也可以看出常规P I D控制算法对于滞后较大的系统不适用．将S m i t h预估控制和S m i t h预估模糊P I D 控制的响应曲线从计算上升时间㊁调节时间和稳态误差３个参数进行对比分析,其结果如表５所列．由于此被控对象是一阶加纯滞后环节,因此系统响应过程中没有超调现象出现．从表５的数据可以看出,不管控制器采用S m i t h预估控制和S m i t h预估模糊P I D控制中哪一种算法,系统都可以在一段时间后进入稳定状态,且稳态误差几乎相同,但是动态过程则有所不同,与单纯的S m i t h预估控制算法相比,本文控制算法上升时间减小了１s,调节时间减小了２s,即后者响应速度更快,系统的动态调节过程就越快．表５㊀阶跃响应曲线参数对比算法上升时间/s调节时间/s稳态误差S m i t h预估控制１．５３０．０２S m i t h预估模糊P I D控制０．５１０．０２3㊀结语本文提出了一种将S m i t h预估控制算法和模糊控制理论相结合的P I D控制解决方案,实现了对工业温度控制系统中所需温度的精确控制．２６㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３７卷图５㊀系统仿真原理图图６㊀阶跃响应曲线从仿真结果可以看出,对于滞后较大的系统来说,常规P I D 控制算法已经无法保证系统稳定性的基本要求,与S m i t h 预估控制算法相比,本文方案在系统的响应速度和动态调节过程持续的时间上具有较大优势,可广泛适用于控制系统中滞后较大的情况,这对于工业控制中的温度控制向更加智能化㊁快速化的方向发展具有重要意义．参考文献:[１]潘永湘,杨延西,赵跃．过程控制与自动化仪表[M ]．第２版．北京:机械工业出版社,２００７．[２]张皓,高瑜翔．前馈反馈S m i t h 预估模糊P I D 组合温度控制算法[J ]．中国测试,２０２０,４６(１１):１３２Ｇ１３８,１６８．[３]吕宝传,高晓红,董帅帅．基于变论域模糊P I D 的供热系统设计和仿真[J ]．吉林建筑大学学报,２０２１,３８(６):７５Ｇ７９．[４]张峰,王强．基于模糊粒子群P I D 算法的温控系统研究[J ]．电子测量技术,２０２２,４５(３３):１０９Ｇ１１４．[责任编辑:李㊀岚]３６第４期夏百花等:基于S m i t h 预估模糊P I D 的控制温度系统的设计与仿真。

基于Smith 预估型模糊PID 温度控制系统的设计

究。文献[1] 设计一种常用的 Fuzzy鄄PID 算法控制杂,成本较高,参数控制困难,难以在保证系统性能
ห้องสมุดไป่ตู้系统温度,对 PID 整定值进行在线调整,使其具有较的前提下,提高操作可行性。
好的适应能力。文献[2] 建立了模糊神经网络 PID
为提高温控系统性能,解决温控系统中产生超
算法的结构模型,在模糊 PID 算法中引入神经网络调量较大的扰动,响应时间较长等问题[7] 。设计一
图 1摇模糊控制流程图 Fig. 1摇 Fuzzy control flow chart
一般情况下,温度模糊控制系统选择预定温度和实际温度的偏差 e 及偏差变化率 ec 作为模糊控制器的输入,系统的决策部分选用的是 Mamdani 算法。规则库是由若干条控制规则组成,按照 IF…is …and…is…THEN…is…的形式表达。根据实践经
2摇模糊 PID 及 Smith 预估器
2郾 1摇模糊 PID 模糊控制是基于模糊逻辑的描述一个过程的
控制算法,缺点是难以消除稳态误差, 稳态精度较低[11] 。因此,在传统 PID 算法中引入模糊推理算法,加快响应速度,提高系统的稳定性,是一种常见的控制方法。具体传统 PID 控制流程如图 2 所示。
整。文献[4]提出了一种综合滤波算法用来消除噪声对温度信号的干扰,对电压信号进行滤波消噪处理,利用综合滤波算法为基础并辅以模糊自适应 PID 控制温度,此方法可消除多数噪声。文献[5] 方法通过蚁群算法获取一组最佳的 PID 系数 Kp、Ki、 K d ,具有良好寻优的特性, 在规定范围内进行高效启发式搜索找到最优解。但上述控制系统操作复

基于Smith预估器和自适应模糊PID的温控系统

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｓｍｉｔｈｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｃｏｍｐｅｎｓａｔｏｒ；ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｏｎ；ｆｕｚｚｙＰ１Ｄｃｏｎｔｒｏｌ
电阻炉是工业生产中常用的电加热设备．广泛但难以得到满意的动态响应特性ｌ３】．常规整定ＰＩＤ控应用于冶金、机械、建材等行业Ｉｌ１．ＰＩＤ控制因其简单制对运行工况变化的适应性较差．且存在供电电压性．在范围广泛的各类操作中获得了普遍应用［２１．常波动等干扰．在温度偏差较大时易出现超调量偏大规的炉温控制器多采用ＰＩＤ控制．随着工艺要求的和调节时间过长的问题．模糊控制比较适合电阻炉提高，进一步提高了对温度控制系统的稳定性及精温度控制．但常规模糊控制算法稳态误差又较大［４１．度要求．采用传统的ＰＩＤ控制稳态响应特性较好，本文在常规ＰＩＤ控制的基础上．基于模糊控制理论
关键词：Ｓｍｉｔｈ预估器；自适应；模糊ＰＩＤ控制
中图分类号：ＴＰ２７３．３
文献标志码：Ａ
文章编号：１６７３—２３４０（２０１６）叭一００２４—０５
ＢａｓｅｄｏｎＳｍｉｔｈＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＣｏｍｐｅｎｓａｔｏｒａｎｄＳｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｏｎＦｕｚｚｙＰＩＤ
许玉忠：基于Ｓｍｉｔｈ预估器和自适应模糊ＰＩＤ的温控系统
．２５．
的ＰＩＤ参数自整定．进一步结合Ｓｍｉｔｈ预估补偿器控制方法．对温控系统进行仿真分析．实现了温度控制系统更高水平的控制精度．

基于Smith预估模糊PID控制的加热器温控系统

加热器是石油、工、化电力、冶金等工业生产过程中重要的加热设备。为保证生产过程正常进行，需对加热器出口温度进行定值控制，热器出口温加
法对时滞性的补偿能力．提出一种Ｓｉｍｔｈ预估模糊
ＰＤ复合控制方案，用模糊自适应ＰＤ控制器，Ｉ采Ｉ并
由Ｓｔｍｉｈ预估器来实现温度对象纯滞后特性动态补偿。实际运行结果表明本方案提高了加热器出口温度的控制精度，降低了述温控系统的硬件配置和软件实现．实际运行结果表明该方案有效提高了系统的抗干扰能力和适应参数变化的能力，有鲁棒性强、态响应快及稳态精度高的优点。具动
关键词：糊Ｐ０参数自整定；ｍｔ预估器；热器模１；Ｓ１ｈ加中图分类号：Ｐ７Ｔ２３文献标志码：Ａ
性导致的工况复杂、制难度大的问题，出一种Ｓ５ｈ估模糊Ｐ１控提ｍｃ预Ｄ复合控制方案，用模利
糊控制规则实现ＰＤ的３参数在线自整定．采用Ｓｔ预估器对温控系统的纯滞后进行补Ｉ个ｍｉｈ
文章编号：０ｌ９４（０２０ —０９０１０一９４２１）６０４－４
基于ＳｍＩｔｈ预估模糊Ｐ控制的加热器温控系统ｌＤ
王春艳
（山东省工会管理干部学院，南２００）济５１０

基于Smith模糊PID控制算法的炉温控制系统

2009年　第4期仪表技术与传感器I nstru ment Technique and Sens or 2009　No 14　基金项目:湖南省教育厅资助科研项目(07D071)收稿日期:2008-06-20　收修改稿日期:2008-12-11基于Sm ith 模糊PID 控制算法的炉温控制系统文定都,何　玲(湖南工业大学冶金校区电气工程系,湖南株洲　412000) 摘要:针对电加热炉温度控制系统,研究了S m ith 模糊P I D 复合控制方法。

该控制方法利用S m ith 预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,利用P I D 控制来提高稳态精度。

在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明复合式控制器具有良好的稳定性和鲁棒性。

实际运行结果也表明,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法。

关键词:电加热炉;温控系统;P I D ;模糊控制;S m ith中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:1002-1841(2009)04-0107-02Tem pera ture Con trol Syste m of FurnaceBa sed on S m ith Fuzzy 2P I D Con trol A lgor ith mW E N D ing 2du,HE L ing(Electr i ca l Eng i n eer i n g D epart m en t,College of M et a llurg i ca l Technology,Hunan Un i versity of Technology,Zhuzhou 412000,Ch i n a)Abstract:Based on the te mperature contr ol syste m of electrically heating furnace,a method was studied on S m ith fuzzy 2P I D comp lex contr ol .S m ith p redict or algorith m compensates f or the ti m e delay and fuzzy contr ol was used t o enhance the r obustness of the syste m and P I D algorith m s were used t o i m p r ove the p recisi on of syste m when it was steady .The si m ulati on of the ne w contr ol algorith m was studied under the conditi on of modelmatching and un matched model .The si m ulati on shows that the ne w contr ol algo 2rith m has a better characteristic of stability and r obustness .The p ractical results show it is an app r op riate and si m p le contr olmethod f or the syste m with pure ti m e delay .Key words:electrically heating furnace;temperature contr ol syste m;P I D ;fuzzy contr ol;S m ith 1　S m ith 预估P I D 控制算法S m ith 预估控制最早是由S m ith O J M 在1958年提出的。

基于Smith预估的模糊PID串级中央空调水系统控制

基于Smith预估的模糊PID串级中央空调水系统控制张荷芳;王洁;易善伟【摘要】为了避免部分负荷下空调运行所造成的能量损失,需对空调水系统进行变流量控制.针对一次泵水系统,采用一种带Smith预估的模糊PID复合串级控制系统,对最不利支路上压差和冷水机组回水温度进行串级优化控制.主控制器采用模糊PID参数自调整控制器.为消除纯延迟,副回路中加入Smith预估控制器.Matlab仿真结果表明,新的串级控制系统相比常规PID控制,响应速度快,具有良好的静态性能.%The control of variable water flow can avoid power losses caused by air condition under partial load. For the characteristics of the primary flow, the fuzzy PID composite serial control system with Smith predictive, estimate is adopted. The main controlled variable is the temperature of chilled return water, and fuzzy PID controller of automatic regulation is used. Smith predictive estimator is adopted in the minor loop to eliminate delay, and the variable is the pressure on worst side. The Matlab simulation shows that the new serial control system, compared with general cascade control, has excellent static performance and fast response speed.【期刊名称】《西安工业大学学报》【年(卷),期】2012(032)004【总页数】4页(P330-333)【关键词】中央空调;模糊PID控制;Smith预估;串级控制【作者】张荷芳;王洁;易善伟【作者单位】西安工业大学电子信息工程学院,西安710032;西安工业大学电子信息工程学院,西安710032;西安工业大学电子信息工程学院,西安710032【正文语种】中文【中图分类】TP273在空调系统实际运行过程中，由于受各种因素变化的影响，设备绝大部分时间内在远低于额定负荷的情况下运转.对于楼宇空调水系统，当前常规的做法是采用恒定或人工修改设定值的方式对下位机控制器进行控制管理，系统的能耗及运行和控制特性基本上依赖于操作人员的经验，因此在部分负荷时会出现能量浪费以及控制特性较差的情况［1］.变流量的目的是使空调水系统的流量与经常变化的末端实际所需负荷相匹配，从而节约水系统输送动力.文中通过对一次泵系统的回水温度进行控制，达到对冷冻水量的调节.温度对象是具有大滞后、大惯性、非线性和时变性的复杂系统.对于这样的系统，要求系统没有超调量或者有很少的超调量.应用常规PID控制器，会延长调节时间，难达到理想的控制效果.模糊控制对非线性或不确定性对象具有良好的控制效果［2］，Smith预估控制是用于时滞对象的有效控制方法.文中在串级控制的内环中使用Smith预估控制算法，外环中加入了模糊控制算法来提高控制品质.1 一次泵水系统节能控制分析一次泵变流量系统中如图1所示，随负荷变化而变化的参数有用户侧的冷冻水流量、供回水温度、阀门开度和供回水管道之间的作用压差.图1 一次泵变流量系统图Fig.1 System diagram of variable primary flow其中压差控制响应迅速，控制精度高，但是压差设定值很难确定.一般冷水机组的出水温度通常控制在7℃，期望供回水温差为5℃.可在回水管道上设置水温检测装置，根据回水温度的变化来控制水量变化，但是温度的大滞后现象会影响控制效果.文中采用了串级控制系统，最不利回路的压差控制为副回路，主回路控制对象为冷源侧的回水温度，这样既解决了压差设定值难的问题，同时又避免温度的大滞后.2 模糊PID串级控制系统2.1 控制系统结构在一次泵变流量系统中，当负荷减小时，支路上的调节阀减小开度，减小支路的流量［3］.同时由于阀门开度的减小，引起支路两端的压差增大，压差控制器根据温度控制器给定的压差输出值与实际压差的偏差快速调节降低水泵频率［4］.当扰动量不大，经过副回路及时调整一般不影响回水温度，如果扰动幅值较大，虽然经过副回路的及时校正，仍会影响冷冻水回水温度.此时再由主回路进一步调节，从而克服扰动，使回水温度调整到给定值上.串级控制系统结构如图2所示.图2 一次泵变流量串级控制系统结构Fig.2 Structure of cascade control system for varibale primary flow2.2 副调节器Smith预估器是解决纯迟延系统的有效方法，他与PID控制器并接成补偿环节，该补偿环节为Smith预估器［5］，其结构图如图3所示.图3 Smith预估控制系统结构Fig.3 Structure of smith predictor control system如果模型精确，即Gm（s）＝G0（s），则特征方程式中不包含纯滞后项，从而消除了纯滞后对控制系统的影响，减少超调量并加速调节过程［5］.串级控制系统要求有一个快速动作的副调节器，对静态误差要求相对较低，因此副回路选用PI调节器.当副回路存在纯滞后时，会延长副回路的调节时间，降低了整个系统的控制品质.将Smith预估补偿引入副回路，问题可得到有效地解决.2.3 主调节器主回路中控制对象为温度控制，容量滞后大，对超调量和静态误差要求都较高，故主控制器选用PID控制［6］.同时在主回路中加入了模糊控制器，构成了模糊PID 参数自调整控制器.模糊输入语言变量为误差e和误差变化率e c，u作为模糊输出语言变量.每个语言变量取七个语言值，负大（NB）、负中（NM）、负小（NS）、零（ZO）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）.各变量的大小都量化为7个等级，量化等级为公式：e，e c，u＝｛－6，－4，－2，0，2，4，6｝.为实现模糊化，还需要建立精确量与模糊量之间的关系，即确定论域中的每个元素对各模糊语言变量的隶属度函数［7］.文中选用三角函数.模糊规则的建立是模糊控制中最重要的部分，其建立依据是在不同的e和e c时，被控过程对参数k p、k i和k d的变化规律.在起始阶段，误差变化较大时，为使系统有快速跟踪性能，应取较大的k p和k d，同时为避免系统响应出现较大的超调，通常k i的取值偏小.随着误差的减小，k p、k d和k i取值减小.在调节过程后期，为消除误差，k i的取值应相应增大.而k p和k d继续减小，可减小系统超调量，同时增加抗扰动力.k p，k d和k i的模糊规则见表1～3.建立好隶属函数和规则后，系统的决策部分选用Madani算法，解模糊选用面积重心法.表1 k p模糊规则表Tab.1 Fuzzy rules of parameter k pe e c NB NMNS ZO PS PMPB NB PB PB PB PB PMPS ZO NMPMPMPS PS PS ZO ZO NS PMPS ZO ZO ZO NS NMZO PS PS ZO ZO ZO NMNB PS NMNS ZO ZO ZO PS PMPMZO ZO PS PMPMPB PB PB ZO PS PB PB PB PB PB表2 k i模糊规则表Tab.2 Fuzzy rules of parameter k ie e c NB NMNS ZO PS PMPB NB PB PB PB PB PMPS ZO NMPB PB PB PMPS ZO ZO NS PB PMPS PS ZO NS NMZO NMNS ZO ZO ZO NS NMPS PS PS ZO ZO ZO NS NS PMPMPS ZO NS NS NS NMPB ZO PS PS PMNMNMNB表3 k d模糊规则表Tab.3 Fuzzy rules of parameter k de e c NB NMNS ZO PS PMPB NB PS NS NB NB NB NMPS NMPS NS NB NMNMNS ZO NS ZO NS NMNMNS NS ZO ZO ZO NS NS NS NS NS ZO PS ZO ZO ZO ZO ZO ZO ZO PMPB NS PS PS PS PS PB PB PB PMPMPMPS PS PB3 系统仿真使用Matlab软件中的Simulink和Fuzzy模块进行控制系统的仿真分析.选定对象的数学模型主对象副对象 G p2（s）＝.仿真框图如图4所示.给定值为阶跃信号.PID主控制器参数为k p1＝0.245，k i1 ＝0.0104，k d1 ＝2；副控制器k p2 ＝0.04，ki2＝0.03.模糊控制器的比例因子为αe＝6，αc＝0.02；解模糊因子为αp ＝0.0091，αi ＝0.00031，αd ＝0.275.图4 基于Smith预估的模糊PID控制仿真框图Fig.4 Simulation of fuzzy PID control based on Smith predictor为了验证新的串级控制方法的控制效果，将之与常规PID和模糊PID控制系统进行仿真比较.三种控制方式下的控制系统仿真如图5所示，其控制性能比较见表4. 表4 三种控制下控制性能比较Tab.4 Comparison of performance of three control modes控制方式上升时间／s超调量／%调节时间／s稳态误差／℃PID 33.3 0.031 173 0.02模糊PID 29.5 0.023 161 0基于Smith的模糊PID 24.10.028 155 0图5 三种控制方式下的系统响应曲线Fig.5 System response of three control modes由图5和表4可知，PID控制响应时间长，存在稳态误差；模糊PID控制超调量小，响应时间相对PID控制小；基于Smith预估的模糊PID控制超调小、响应速度快、稳态精度高，具有良好的动静态性能.4 结论针对一次泵变流量系统的控制特点，提出以冷水机组回水温度为主对象，最不利支路上压差为副对象的串级控制系统.其中主控制器采用模糊PID参数自调整控制器，副控制器中加入了Smith预估控制器.Matlab仿真结果表明，新的串级控制系统的响应速度，动态特性和稳态性能均优于常规串级控制.【相关文献】［1］陈丹丹，晋新桥.变水量空调系统的优化控制策略及其能耗分析［J］.建筑热能通风空调，2009，28（4）：1.CHEN Dan－dan，JIN Xin－qiao.Energy Evaluation of VWV System with On－line Optimal Control Strategies［J］.Building Energy ＆ Environment，2009，28（4）：1.（in Chinese）［2］Ahn B C，Mitchell J W.Optimal Control Development for Chilled Water Plants Usinga Quadratic Representation［J］.Energy and Buildings，2001，33：371.［3］霍小平.中央空调自控系统设计［M］.北京：中国电力出版社，2004.HUO Xiao－ping.Design of Central Ari－Conditionin Automatic Control System［M］.Beijing：China Eectrical Power Press，2004.（in Chinese）［4］王建文.中央空调水系统控制策略的研究及实现［D］.西安：西安建筑科技大学，2009.WANG Jian－wen.Research and Realization of Water System Control Strategy in Central Air－conditioning System［D］.Xi’an：Xi’an University of Architecture and Technology，2009.（in Chinese）［5］刘金琨.先进PID控制及其 MATLAB仿真［M］.北京：电子工业出版社，2003.LIU Jin－kun.Advanced PID Control and MATLAB Simulation［M］.Beijing：Publishing House of Electronics Industry，2003.（in Chinese）［6］Yun Li，Kiam H A，Gregory C Y.PID Control System Analysis and Design［J］.IEEE Control System Magazine，2006，26（1）：32.［7］诸静.模糊控制原理与应用［M］.北京：机械工业出版社，1995.ZHU Jing.Principle and Application of Fuzzy Control［M］.Beijing：China Machine Press，1995.（in Chinese）。

基于模糊pid的主汽温串级自适应控制

基于模糊 PID 的主汽温串
图 1 基于模糊 PID 的主汽温串级自适应控制系统
-1-
中国新技术新产品 2019 NO.8（上）
高新技术
制器的 KP、KI 和 KD 三个参数，使 PID 控制器的参数随偏差的变化自适应动态调整。
模糊控制器的输入为偏差 e 与偏差变化率 ec，输出为 PID
表 1 模糊控制规则
高新技术
2019 NO.8（上）中国新技术新产品
基于模糊PID的主汽温串级自适应控制
侯鹏飞贾新春王琦（山西大学自动化系，山西太原 030013）
摘要：随着电网对火电机组调峰调频能力的日益严苛，火电机组经常运行在 AGC 指令频繁变化的工况下。当负
荷指令变化时，主汽温度的对象模型也会随之发生变化。该文设计了一种基于模糊 PID 的主汽温串级自适应控制
（1）
１．２模糊ＰＩＤ控制器设计
１模糊ＰＩＤ串级自适应控制系统设计１．１系统整体设计
模糊 PID 控制器根据主汽温设定值与实际值的偏差 e 与偏差变化率 ec，依据设计的模糊控制规则自适应调整 PID 控
当 AGC 负荷指令发生变化时，机组协调控制系统将随负荷指令的变化自动调整火电机组的燃料量、给水流量、送风量等，使主汽温度产生一定波动。因此，在不同工况时主汽温的动态模型会发生相应变化，导致过热汽温也随减温水的动态特性变化。
（3）
式中，μKP，KI，KD（x）为 KP、KI、KD 的隶属度，μKP，KI，KD（x） ∈[0，1] ；x 为 KP、KI、KD 在其论域中的取值；s、c 为常数。
根据现场运行人员的实际经验与专家知识可得模糊 PID
中图分类号：TP273

基于Smith预估的模糊PID串级中央空调水系统控制

制．对一次泵水系统，用一种带Ｓｔ估的模糊ＰＤ复合串级控制系统，最不利支路针采ｍｉｈ预Ｉ对
上压差和冷水机组回水温度进行串级优化控制．主控制器采用模糊ＰＤ参数自调整控制器．Ｉ
为消除纯延迟，回路中加入Ｓｔ估控制器．ｔｂ仿真结果表明，的串级控制系统相副ｍｉｈ预Ｍａｌａ新比常规ＰＤ控制，Ｉ响应速度快，具有良好的静态性能．
张荷芳等；基于Ｓｔｍｉｈ预估的模糊ＰＤ串级中央空调水系统控制Ｉ
３１３
控制为副回路，回路控制对象为冷源侧的回水温主度，这样既解决了压差设定值难的问题，时又避同免温度的大滞后．
于阀门开度的减小，起支路两端的压差增大，引压差控制器根据温度控制器给定的压差输出值与实际压差的偏差快速调节降低水泵频率［．４当扰动量］不大，过副回路及时调整一般不影响回水温度，经
关键词：中央空调；糊ＰＤ控制；ｍｉ模ＩＳｔｈ预估；串级控制
中图号：Ｔ２３Ｐ７
文献标志码：Ａ
在空调系统实际运行过程中，由于受各种因素
变化的影响，设备绝大部分时间内在远低于额定负荷的情况下运转．于楼宇空调水系统，对当前常规
回水管
制特性基本上依赖于操作人员的经验，因此在部分

Fuzzy自整定PID参数的Smith预估主汽温控制系统

103
Smith 预估控制系统不敏感 , 适应对象参数变化的能力强。而从曲线 1 、 4 可以看出 : 常规 Smith 预估控制系统的控制品质明显变差 , 过渡过程时间变长 , 超调量变大 , 适应对象参数变化的能力差。图 6 为纯迟延由 59s 变为 100s 时 , 两系统的单位阶跃定值扰动响应曲线。由图可见 , Fuzzy 自整定 PID 参数的 Smith 预估控制系统的品质指标好于常规 Smith 预估控制系统。图 5, 6 说明 Fuzzy 自整定 PID 参数的 Smith 预估控制系统对参数的变化有更强的适应能力 , 在对象模型发生较大变化时也能有较好的控制效果。
第 21 卷
第1期
计
算
机
仿
真
2004 年 1 月
文章编号 : 1006- 9348( 2004) 01- 0102- 03
Fuzzy 自整定 PID 参数的 Smith 预估主汽温控制系统
边立秀, 赵日晖
( 华北电力大学动力工程系 , 河北保定 071003) 摘要 : 针对火电厂锅炉主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性 , 设计了模糊 ( Fuzzy) 自整定 PID 参数的 Smith 预估主汽温控制系统。运用 MATLAB 对系统在多种工况下进行了仿真 , 结果表明所设计的控制系统在稳定性、快速性、准确性、鲁棒性方面明显优于常规的 Smith 预估控制系统 ; 由于该控制方案有很强的适应能力 , 所以适用于缺乏精确数学模型且参数变化的大迟延工业过程。关键词 : 大迟延 ; 模糊自整定 ; 模型不确定中图分类号 : TP 13 文献标识码 : A

基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统

ature object
负荷 30% 44% 62% 88%
导前区
−
8.07 (24s+1)2
−
6.62 (21s+1)2
−
4.35 (19s+1)2
−
2.01 (16s+1)2
惰性区
1.48 (46.6s+1)4
1.66 (39.5s+1)4
1.83 (28.2s+1)4
2.09 (22.3s+1)4
摘要：针对火电厂主汽温被控对象大滞后、大惯性、模型不确定，采用常规的串级 PID 控制难以获估技术，提出了基于 Smith 预估的模糊自适应主汽温控制系
统，即采用 Smith 预估内回路广义被控对象，以模糊自适应控制器对预估后的广义被控对象进行控制。该
第 51 卷第 11 期 2018 年 11 月
中国电力
ELECTRIC POWER
Vol. 51, No. 11 Nov. 2018
基于 Smith 预估的模糊自适应主汽温控制系统
平玉环1，管志敏1，李宗耀2
(1. 华北电力大学，河北保定 071003；2. 河北国华定州发电有限责任公司，河北定州 073000)
基于火电厂主汽温被控对象的大迟延特性，将
Y′ (s)
Wr (s)
μ (s) W′0 (s)e−τs W′s (s)
Y (s)
+ +
图 1 Smith 预估补偿原理 Fig. 1 Principle of Smith compensation
从式 1 可以看出，被控量需要经过τ时间之后才
能将信号送到控制器，如果采用了 Smith 补偿，那么

基于史密斯预估补偿及自整定PID的过热汽温控制方案

No.2(Ser.221)Apr. 2020第2期(总第221期)2020年4月山西电力SHANXI ELECTRIC POWER基于史密斯预估补偿及自整定PID 的过热汽温控制方案焦健(北京源深节能技术有限责任公司，北京100036)摘要：介绍了史密斯预估器的基本原理，利用预估器对传统的控制方案进行改进，将串级控制改为带补偿环节的单PID 控制。

论述了基于梯度下降法的RBF 网络训练方法，采用RBF 网络对PID 参数进行自整定。

将两种方法结合起来，设计了基于史密斯预估补偿及自整定PID 的过热汽温控制方案，仿真结果表明，这种改进控制方案相比于原方案调节稳定，抗扰动能力强，并缩短了调试时间。

关键词：过热汽温控制；史密斯预估器；RBF 网络；自整定PID中图分类号：TK32文献标志码：B 0引言过热汽温是火电机组运行中的一项重要参数,其控制品质的优劣会对机组的安全性和经济性产生较大影响。

从控制角度来说，过热汽温这一被控对象通常表现出大迟延、非线性等特性，给控制带来不小难度。

目前，火电厂多采用比例-积分-微分 PID (proportion integration differentiation)串级控制策略，将过热汽温划分成导前区和惰性区两个环节，分别采用主副PID 控制器进行控制叫这种控制方案简便易行，但存在以下不足之处［2］：一是PID 参数整定较为复杂烦琐，现场整定时首先整定副调节器参数，待内回路稳定后再整定主调节器参数，使外回路稳定，整定方法多采用临界比列带法，并根据调试人员的工程经验进行试凑［3］o 这一步骤十分烦琐，耗时长，效果受限于工程经验，且整定结果不是最优，仍存在很大的优化空间。

二是被控对象的大迟延特性没有得到收稿日期：2019-10-17,修回日期：2019-12-05作者简介：焦健(1990),男，黑龙江佳木斯人，2016年毕业于东南大学热能与动力工程专业，工程师，从事火电厂热工自动控制工作。

基于模糊PID的主汽温串级自适应控制

基于模糊PID的主汽温串级自适应控制作者：侯鹏飞贾新春王琦来源：《中国新技术新产品》2019年第15期摘; 要：随着电网对火电机组调峰调频能力的日益严苛，火电机组经常运行在AGC指令频繁变化的工况下。

当负荷指令变化时，主汽温度的对象模型也会随之发生变化。

该文设计了一种基于模糊PID的主汽温串级自适应控制系统，根据主汽温的实时偏差与偏差变化率，依据模糊控制规则自适应调整PID控制器的3个参数。

仿真结果表明，基于模糊PID的主汽温串级自适应控制具有系统超调小、响应速度快、变工况鲁棒性好等优点，满足机组AGC调峰调频时主汽温控制的动态特性。

关键词：主汽温度;AGC调峰调频;模糊PID;自适应控制;串级控制中图分类号：TP273; ; ; ; ; ; ; 文獻标志码：A0 引言近年来，电网对火电机组调峰调频响应能力日益严苛，电网AGC负荷指令的变化将直接导致主汽温度、主汽压力、给水流量等参数的大幅波动，使机组在调峰变工况时自动投入率低，协调控制系统控制不稳定，严重影响机组的安全稳定运行。

在发电过程众多的热工被控参数中，主汽温度是最重要、最核心的被控参数之一。

通常情况下，要求锅炉主汽温度的暂时性偏差不超过±10 ℃，长期偏差不超过±5 ℃。

主汽温度偏高将导致过热器与汽轮机高压缸承受较高的温度和压力，影响机组的安全运行;主汽温度偏低则直接影响机组的发电效率，从而降低机组运行的经济性，此外还会增加蒸汽的含水量，缩短汽轮机的使用寿命。

因此，主汽温控制是发电过程重要的被控参数之一。

目前，火电机组主汽温度多采用串级PID控制，通过控制喷水减温器的喷水量达到调节主汽温度的目的。

然而，当AGC负荷指令频繁变化时，由于主汽温度具有大迟延、大惯性、非线性与时变等特性，传统的串级PID控制使主汽温在变工况运行时的波动较大，控制效果不佳，不仅会影响机组的安全稳定运行，而且难以满足电网的调峰调频要求。

为此，该文设计了一种基于模糊PID的主汽温串级自适应控制系统，模糊控制器根据设定值与实际值的偏差及偏差变化率自适应调整PID控制器的比例、积分和微分3个参数，使PID控制器的参数随偏差的变化而适当调整，以改善负荷变化时主汽温的动态特性，满足AGC负荷指令变化时主汽温的控制要求。