第8章 史密斯预估控制

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纯滞后控制技术

纯滞后控制技术

1 e T / T 1 e T / T z 1
2、振铃现象及其消除 所谓振铃(Ringing)现象,是指数字控制器的输出u(k) 以1/2采样频率(2T采样周期) 大幅度上下摆动。振铃 现象对系统的输出几乎无影响,但会增加执行机构的磨 损,并影响多参数系统的稳定性。 例:被控对象传递函数为: G p ( s )
常规及复杂控制技术(三)
纯滞后控制技术
主要内容
1、施密斯(Smith)预估控制 2、达林(Dahin)算法
5.3.1 史密斯(Smith)预估控制
在实际生产过程中,大多数工业对象具有较大的纯滞后 时间。对象的纯滞后时间τ对控制系统的控制性能极为不利。 当对象的纯滞后时间τ与对象的时间常数Tc之比, 即τ/ Tc≥0.5时,采用常规的PID控制来克服大纯滞后是很难适应的, 而且还会使控制过程严重超调,稳定性变差。 长期以来,人们对纯滞后对象的控制作了大量的研究。 但在工程实践上有效的方法还是不多。比较有代表性的方法 有大林算法和史密斯预估算法。
给定(蓝)与系统响应(黑)
1.4
1.2
1
0.6 0.4 0.2 0
0.8
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(1)振铃现象的分析
系统的输出Y(z)和数字控制器的输出U(z)间有下列关系: Y(z)=U(z)G(z) 系统的输出Y(z)和输入函数的R(z)之间有下列关系: Y(z)=Ф(z)R(z) 则数字控制器的输出U(z)与输入函数的R(z)之间的关系:

内模控制和Smith预估器

内模控制和Smith预估器

第五节 Smith 预估控制Smith 预估控制方法是在1957年由Smith 提出来的,其特点是预先估计被控系统在基本扰动下的动态特性,然后用预估器进行补偿,力图使被延迟的被控制量超前反映到控制器中,使控制器提前动作,从而显著地减小系统的超调量,同时加速系统的调节过程。

一、Smith 预估控制原理预估控制系统原理图如图7-24所示。

(a) 预估控制系统原理框图 (b) Smith 预估器图7-24 预估控制系统原理图 图中,s e s G τ−)(p 为具有时滞为τ的对象传递函数,其中)(p s G 为被控对象;)(m s G 为内部模型(又称为对象的标称或名义模型),即Smith 预估器的传递函数,()s e s G s G τ−−=1)()(p m ;)(s D 为(前馈)内模控制器;)(s d 为扰动;)(s R 为参考输入;)(s Y 为被控对象输出;)(m s Y 为内部模型输出。

由图7-24可知,将Smith 预估器与控制器(或被控对象)二者并联。

在理论上可以使被控对象的时间滞后得到完全补偿,控制器的设计就不必再考虑对象的时滞作用了。

现在,系统中假设没有补偿器(预估器),则控制器输出与被控量之间的传递函数便为 s e s G s U s Y τ−=)()()(p (7-50) 上式表明,受到)(s U 控制作用的被控量)(s Y 要经过纯滞后时间τ之后才能反馈到系统控制器输入端。

若采用预估补偿器,则控制量)(s U 与反馈到控制器输入端的反馈信号)(s Y ′之间的传递函数乃是两个并联通道之和,即)()()()(m p s G e s G s U s Y s +=′−τ (7-51) 为使反馈信号)(s Y ′不发生时间滞后τ,则要求(7-51)式满足)()())(()()(p m p s G s G e s s G s U s Y s =+=′−τ (7-52) 于是,就导出了Smith 预估补偿器的传递函数为()s e s G s G τ−−=1)()(p m (7-53) 在系统中设置了Smith 预估器的情况下,可以推导出系统的闭环传递函数为)()(1)()()1)(()(1)()(1)1)(()(1)()()()(p p p p p p s G s D e s G s D e s G s D e s G s D e s G s D e s G s D s R s Y s s s s+=−++−+=−−−−−ττττ (7-54) 由上式可以明显看出,在系统的特征方程中,已经不含有s e τ−项。

斯密斯预估控制器

斯密斯预估控制器

施密斯预估控制姓名:学号:班级:1 实验目的对大多数控制系统,采用常规的控制技术均可以达到满意的控制效果,但对于复杂及特殊要求的控制系统,采用常规的控制室技术很难达到目的,在这种情况下,就需要采用复杂控制技术,其中Smith 预估控制算法是常用的一种,通过本实验加深对Smith 预估控制算法的理解和掌握。

2 实验原理图1为被控对象具有纯滞后特性的单回路反馈控制系统,D (s )是控制器,被控对象的传递函数为etss -)(G p ,其中,)(G p s 为被控对象中不包含纯滞后部分的传递函数,ts-e为被控对象纯滞后部分的传递函数。

)(t r )(t e )(t u )(t y_施密斯预估原理:与D (s )并接一补偿环节,用来补偿被控对象中的纯滞后部分,这个补偿环节称为预估器,其传递函数为)1)((G p tse s --,t 为纯滞后时间,补偿后的系统结构如图2所示。

)(t r )(t e )(t u )(t y_ _)(t y τ由施密斯预估控制器)1)((G p tses --和控制器D (s )组成的回路陈伟纯滞后补偿器,)(s Ds e s τ-)(G p)(s Ds e s τ-)(G p)1)((G p ts e s --其传递函数为:)1)(()(1)()(D m s p e s G s D s D s τ--+=经过补偿后的系统闭环传递函数为:s p p sp m sp m e s G s D s G s D es G s D e s G s D τττ---+=+=Φ)()(1)()()()(1)()(s )(该式说明,进过补偿后,消除了之后部分对控制系统的影响,因为式中ts-e 在闭环控制回路之外,不影响系统的稳定性。

设广义被控对象为:1011()()()1Ts s se e H s G s G s es T sττ----==⋅+取T=1、τ=2、T 1=2.88,经采样(T=1s )保持后,其广义对象z 传递函数为00.2934()0.7066G z z =-,而2se -转换为2个单位迟延。

Smith预估

Smith预估

史密斯(Smith)预估器工业生产过程中的大多数被控对象都具有较大的纯滞后性质。

被控对象的这种纯滞后性质经常引起超调和持续的振荡。

在20世纪50年代,国外就对工业生产过程中纯滞后现象进行了深入的研究,史密斯提出了一种纯滞后补偿模型,由于当时模拟仪表不能实现这种补偿,致使这种方法在工业实际中无法实现。

随着计算机技术的飞速发展,现在人们可以利用计算机方便地实现纯滞后补偿。

1.史密斯补偿原理在图6.14所示的单回路控制系统中,控制器的传递函数为D(s),被控对象传递函数为G p (s)e -τs ,被控对象中不包含纯滞后部分的传递函数为G p (s),被控对象纯滞后部分的传递函数为e -τs 。

图6.14 纯滞后对象控制系统图6.14所示系统的闭环传递函数为()()()1()()sp s p D s G s e s D s G s e ττ--Φ=+ (6.43)由式(6.43)可以看出,系统特征方程中含有纯滞后环节,它会降低系统的稳定性。

史密斯补偿的原理是:与控制器D(s)并接一个补偿环节,用来补偿被控对象中的纯滞后部分,这个补偿环节传递函数为G p (s)(1-e -τs ),τ为纯滞后时间,补偿后的系统如图6.15所示。

‘图6.15 史密斯补偿后的控制系统由控制器D(s)和史密斯预估器组成的补偿回路称为纯滞后补偿器,其传递函数为'()()1()()(1)s p D s D s D s G s e τ-=+- (6.44) 根据图6.15可得史密斯预估器补偿后系统的闭环传递函数为 '()()()1()()p s p D s G s s e D s G s τ-Φ=+ (6.45)由式(6.45)可以看出,经过补偿后,纯滞后环节在闭环回路外,这样就消除了纯滞后环节对系统稳定性的影响。

拉氏变换的位移定理说明e -τs仅仅将控制作用在时间座标上推移了一个时间τ,而控制系统的过渡过程及其它性能指标都与对象特性为G p (s)时完全相同。

Smith预估控制原理

Smith预估控制原理
等Байду номын сангаас图
R(S)
这样,引入了Smith预估器后,系统 中等效对象的传递函数就不含纯滞 s 后环节 e 部分
_
D(S)
G(s)
e s
显然,经Smith预估补偿后,已消除了纯滞后部分对控制系统的影响,而受控制对象的纯 滞后部分在等效系统的闭环控制回路之外,不影响系统的稳定性。所以对任何纯滞后时 间,系统都是稳定的。
u (t ) K P e(t ) TI
e(t )d (t ) T
0
D
dt
式中u(t)-控制器的输出; e(t)-控制器的输入,它是给定值和被控对象输出的差,称为偏差 信号;
K P -控制器的比例系数;
TI
TD
-控制器的积分时间; -控制器的微分时间。
PID控制器各控制规律的作用如下: (1)比例控制(P):比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输 出与输入误差信号成比例关系,能较快克服扰动,使系统稳定下来。但当仅 有比例控制时系统输出存在稳态误差 (2)积分控制(I):在积分控制中,控制器的输出与输入误差信号的积分 成正比关系。对一个自动控制系统,如果在进入稳态后存在稳态误差,则称 此控制系统是有差系统。为了消除稳态误差,在控制器中必须引入“积分项” 积分项对误差的累积取决于时间的积分,随着时间的增加,积分项会越大。 这样,即便误差很小,积分项也会随着时间的增加而加大,它推动控制器的输 出增大使稳态误差进一步减小,直到等于零。但是过大的积分速度会降低系统 的稳定程度,出现发散的振荡过程。比例+积分(PI)控制器,可以使系统在进 入稳态后无稳态误差。 (3)微分控制(D):在微分控制中,控制器的输出与输入误差信号的微分 (即误差的变化率)成正比关系。自动控制系统在克服误差的调节过程中可能 会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性环节或有滞后环节,具有 抑制误差的作用,其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的 作用的变化“超前”,即在误差接近零时,抑制误差的作用就应该是零。

史密斯预估控制系统设计

史密斯预估控制系统设计

(此文档为word格式,下载后您可任意编辑修改!)扬州大学水利与能源动力工程学院课程设计报告题目:史密斯预估控制系统设计课程:计算机控制技术课程设计专业:电气工程及其自动化班级:电气1101姓名:学号:第一部分任务书《计算机控制技术》课程设计任务书一、课题名称史密斯预估控制系统设计二、课程设计目的课程设计是课程教学中的一项重要内容,是达到教学目标的重要环节,是综合性较强的实践教学环节,它对帮助学生全面牢固地掌握课堂教学内容、培养学生的实践和实际动手能力、提高学生全面素质具有很重要的意义。

《计算机控制技术》是一门理论性、实用性和实践性都很强的课程,课程设计环节应占有更加重要的地位。

计算机控制技术的课程设计是一个综合运用知识的过程,它需要控制理论、程序设计、硬件电路设计等方面的知识融合。

通过课程设计,加深对学生控制算法设计的认识,学会控制算法的实际应用,使学生从整体上了解计算机控制系统的实际组成,掌握计算机控制系统的整体设计方法和设计步骤,编程调试,为从事计算机控制系统的理论设计和系统的调试工作打下基础。

三、课程设计内容设计以89C51单片机和ADC 、DAC 等电路、由运放电路实现的被控对象构成的计算机单闭环反馈控制系统。

1. 硬件电路设计:89C51最小系统加上模入电路(用ADC0809等)和模出电路(用TLC7528和运放等);由运放实现的被控对象。

2. 控制算法:PID 控制加史密斯预估控制。

3. 软件设计:主程序、中断程序、A/D 转换程序、滤波程序、PID 控制加史密斯预估控制程序、D/A 输出程序等。

四、课程设计要求1. 模入电路能接受双极性电压输入(-5V~+5V ),模出电路能输出双极性电压(-5V~+5V )。

2. 模入电路用两个通道分别采集被控对象的输出和给定信号。

3. 每个同学选择不同的被控对象:5100.5 1.5(),()(1)(0.81)(1)(0.41)s s G s e G s e s s s s --==++++8810.5(),()(0.81)(0.41)(0.41)(0.51)s s G s e G s e s s s s --==++++581.52(),()(1)(0.21)(0.81)(0.21)s s G s e G s e s s s s --==++++ 5512(),()(0.81)(0.31)(0.81)(0.21)s s G s e G s e s s s s --==++++ 4. 对象的纯延迟环节用软件通过数组单元移位实现。

计算机控制—史密斯预估器编程

计算机控制—史密斯预估器编程

东南大学能源与环境学院实验报告课程名称:实验名称:院(系):专业:姓名:杨康学号:实验室:实验组别:同组人员:实验时间:年月日评定成绩:审阅教师:目录一.实验目的 (3)二.实验内容 (3)三.实验步骤 (3)四.实验分析 (12)实验二 Smith预估控制实验指导书一实验目的通过实验掌握Smith预估控制的方法及程序编制及调试。

二实验内容1.Smith预估控制系统如图所示,图一对象G(S)= K·e-τs / (1+TS),K = 1, T1 = 10 s , τ = 5 s ,1Wc(z)采用数字PI控制规律。

2.对象扰动实验画出U(t) = u0·1(t)时,y(t)曲线。

3.Smith预估控制(1)构造Wτ(S),求出Wτ(Z)。

(2)整定Wc(s)(按什么整定?)(3)按图仿真,并打印曲线。

(4)改变Wτ(S)中K,τ(对象不变),进行仿真比较,观察它们对调节过程的影响。

三实验步骤1、对象扰动实验(1)差分方程如附录。

(2)源程序如下:#include"iostream.h"#include"math.h"#include"fstream.h"void main(){fstream outfile("data1.xls",ios::out);double t;double u0;cout<<"请输入采样周期:";cin>>t;cout<<"请输入阶跃幅值:";cin>>u0;double ee=pow(2.718,(-t/10.0));int N;int i;double u[100],y[100];for(i=0;i<100;i++){u[i]=u0;y[i]=0.0;}N=1+5/t;for(i=N;i<100;i++){y[i]=(1-ee)*u[i-N]+y[i-1]*ee;}for(i=0;i*t<100;i++){cout<<y[i]<<'\t';}for(i=0;i*t<100;i++){outfile<<i*t<<'\t';}outfile<<'\n';for(i=0;i*t<100;i++){outfile<<y[i]<<'\t';}outfile.close();}(3)输出结果:当采样周期T=1,阶跃幅值为1时:Y(t)输出数据:0 0 0 0 0 0 0.0951532 0.181252 0.259159 0.3296520.393438 0.451154 0.503379 0.550634 0.593392 0.6320820.667091 0.698768 0.727431 0.753367 0.776835 0.798070.817284 0.83467 0.850402 0.864637 0.877517 0.8891720.899717 0.909259 0.917894 0.925706 0.932776 0.9391720.94496 0.950197 0.954936 0.959224 0.963104 0.9666150.969792 0.972666 0.975267 0.97762 0.97975 0.9816770.98342 0.984998 0.986425 0.987717 0.988886 0.9899430.9909 0.991766 0.99255 0.993259 0.9939 0.99448 0.9950060.995481 0.995911 0.9963 0.996652 0.996971 0.9972590.99752 0.997756 0.997969 0.998162 0.998337 0.9984960.998639 0.998768 0.998885 0.998991 0.999087 0.9991740.999253 0.999324 0.999388 0.999446 0.999499 0.9995470.99959 0.999629 0.999664 0.999696 0.999725 0.9997510.999775 0.999796 0.999816 0.999833 0.999849 0.9998630.999876 0.999888 0.999899 0.999908 0.999917阶跃响应曲线如下:图二2、Smith预估控制(1)差分方程见附录:(2)源程序如下:#include"iostream.h"#include"math.h"#include"fstream.h"void main(){fstream outfile("data1.xls",ios::out);double t,kp,ki;int t1,k;cout<<"请输入Wt(s)中的K:";cin>>k;cout<<"请输入Wt(s)中的迟延时间t:";cin>>t1;cout<<"请输入采样周期:";cin>>t;cout<<"请输入PI调节器的参数kp:";cin>>kp;cout<<"请输入PI调节器的参数ki:";cin>>ki;double ee=pow(2.718,(-t/10.0));int N,N1;int i;double r[100],e1[100],e2[100],cm[100],q[100],u[100],y[100];for(i=0;i<100;i++){r[i]=1.0;e1[i]=0.0;e2[i]=0.0;u[i]=0.0;y[i]=0.0;cm[i]=0.0;q[i]=0.0;}N=1+5/t;N1=t1/t;cout<<N<<'\t'<<N1<<endl;for(i=0;i<100;i++){if(i==0){e1[i]=r[i];cm[i]=0;q[i]=0;e2[i]=e1[i]-q[i];u[i]=kp*e2[i]+ki*e2[i];}if(i>0&&i<N1){e1[i]=r[i]-y[i-1];cm[i]=ee*cm[i-1]+k*(1-ee)*u[i-1];q[i]=cm[i];e2[i]=e1[i]-q[i];u[i]=u[i-1]+kp*(e2[i]-e2[i-1])+ki*e2[i];if(i>=N){y[i]=(1-ee)*u[i-N]+y[i-1]*ee;}}if(i>=N1){e1[i]=r[i]-y[i-1];cm[i]=ee*cm[i-1]+k*(1-ee)*u[i-1];q[i]=cm[i]-cm[i-N1];e2[i]=e1[i]-q[i];u[i]=u[i-1]+kp*(e2[i]-e2[i-1])+ki*e2[i];if(i>=N){y[i]=(1-ee)*u[i-N]+y[i-1]*ee;}}}for(i=0;i*t<100;i++){cout<<y[i]<<'\t';}for(i=0;i*t<100;i++){outfile<<i*t<<'\t';}outfile<<'\n';for(i=0;i*t<100;i++){outfile<<y[i]<<'\t';}outfile.close();}(3)输出结果:以下所涉及到的采样周期均为T=1,PI控制器的参数均为Kp=1,Ki=1;当Smith预估器中的K=1,延迟时间τ=5时(即与对象的特性完全符合):Y(t)输出数据:0 0 0 0 0 0 0.190306 0.421441 0.663641 0.8917551.08676 1.23639 1.37128 1.47104 1.5311 1.549551.52761 1.46956 1.38931 1.29344 1.18983 1.085670.987246 0.89981 0.828799 0.776983 0.745653 0.7345240.741955 0.765251 0.801257 0.846217 0.896223 0.947450.996402 1.04011 1.07631 1.1035 1.1209 1.12848 1.126831.11708 1.10079 1.07973 1.05581 1.03093 1.00680.984919 0.966463 0.952253 0.942744 0.938032 0.937890.941816 0.949101 0.958895 0.970279 0.982333 0.9941951.00511 1.01448 1.02186 1.02698 1.02978 1.030321.02882 1.02561 1.02108 1.01569 1.00987 1.004060.998627 0.993893 0.990086 0.98735 0.985745 0.9852490.985771 0.987163 0.989238 0.991783 0.994581 0.997421.00011 1.0025 1.00445 1.0059 1.0068 1.00715 1.0071.00641 1.00547 1.00428 1.00293 1.00155 1.000220.999027 0.998028 0.997269 0.996773扰动曲线如下:图三当Smith预估器中的K=1,延迟时间τ=2时(即与对象的特性不完全符合):Y(t)输出数据如下:0 0 0 0 0 0 0.190306 0.421441 0.663641 0.9279711.21095 1.50619 1.810532.08577 2.31463 2.489892.60123 2.63889 2.59562 2.46564 2.25095 1.958931.59989 1.18774 0.740093 0.277571 -0.176632 -0.598368-0.963966 -1.25121 -1.44044 -1.51579 -1.4662 -1.28642-0.977633 -0.547714 -0.0112532 0.610765 1.29164 1.999962.700933.358 3.934554.39588 4.71103 4.854644.80862 4.56351 4.11952 3.48712 2.68715 1.750360.716479 -0.367272 -1.44817 -2.47036 -3.37751 -4.11571-4.63639 -4.89916 -4.87439 -4.54543 -3.91026 -2.98249-1.79168 -0.38278 1.18524 2.8415 4.5062 6.09408 7.518558.69603 9.55045 10.0176 10.0494 9.61689 8.713477.35632 5.58704 3.47109 1.09587 -1.43244 -3.99312-6.45626 -8.68888 -10.5616 -11.9554 -12.7687 -12.9234-12.3704 -11.0941 -9.11507 -6.49149 -3.31832 0.2752394.13026 8.06445 11.88 15.3731 18.3435扰动曲线如下:图四当Smith预估器中的K=2,延迟时间τ=2时(即与对象的特性不完全符合):Y(t)输出数据如下:0 0 0 0 0 0 0.190306 0.385225 0.546344 0.7250840.920371 1.11455 1.30834 1.46909 1.59338 1.692661.7608 1.79027 1.78227 1.73766 1.66147 1.560211.43778 1.29949 1.15302 1.00558 0.863901 0.7341210.621319 0.529913 0.463425 0.423874 0.411896 0.4269230.467201 0.529943 0.611457 0.707298 0.812552 0.9221031.03084 1.13389 1.22683 1.30585 1.36793 1.410941.4337 1.43598 1.41848 1.38278 1.33121 1.266721.19274 1.11298 1.03127 0.951381 0.876845 0.8108160.75594 0.714253 0.687116 0.675179 0.67838 0.6959770.726605 0.768367 0.818936 0.875681 0.935797 0.9964341.05484 1.10845 1.15505 1.19281 1.22037 1.236891.24206 1.23609 1.21971 1.19405 1.16064 1.12131.07804 1.03296 0.988182 0.945705 0.907359 0.8747110.849012 0.831146 0.82161 0.820506 0.82755 0.8421020.863208 0.889656 0.920041 0.952835 0.986462 1.01937扰动曲线如下:图五四实验分析当系统是特征方程中含有纯迟延项的时候,系统的闭环稳定性事下降的,当迟延时间τ比较大的时候,系统就会不稳定。

第8章史密斯预估控制

第8章史密斯预估控制
能够按被控参数变化速度的大小来校正被控参数的偏差,它对克 服超调现象能起很大作用。
但是对于图8-1所示的PID控制方案,微分环节的输入是对偏差作 了比例积分运算后的值。因此,实际上微分环节不能真正起到对被控 参数变化速度进行校正的目的,克服动态超调的作用是有限的。
如果将微分环节更换一个位置(见图8-3所示),则微分作用克服 超调的能力就大不相同了。这种控制方案称为微分先行控制方案。
因此,这样的过程必然会产生较明显的超调量和较 长的调节时间。所以,具有纯滞后的过程被公认为是较难 控制的过程,其难度将随着纯滞后时间占整个过程动态时 间份额的增加而增加。
第8章基于模型的控制方法
典型的工艺过程实例——带传输过程 在工业生产过程中,一些块状或粉状的物料,例如硫酸生产
中沸腾焙烧炉的硫铁矿进料、热电厂燃煤锅炉的煤粉进料等,需 用图8-1所示的带运输机进行输送。
第8章基于模型的控制方法
第8章 基于模型的控制方法
自动化131-3、机电131
第8章基于模型的控制方法
8.1 史密斯预估控制
在工业生产过程中,被控对象除了具有容积滞后外,往往不同 程度地存在着纯滞后。 特点:
当控制作用产生后,在时延时间范围内,被控参数完全没有响应。 例如:
在热交换器中,被控变量为被加热物料的出口温度,而操作变 量为载热介质的流量,当改变载热介质流量后,对物料出口温度的 影响必然要滞后一段时间,即介质经管道所需的时间。
第8章基于模型的控制方法
图8-l为常规反馈控制方案,其中“广义对象”包括除控制器 外的所有环节,通常由执行机构、被控对象、传感变送单元等部 分组成。对象特性均用KpGp(s)e-τs表示,其中Kp表示对象的静态 增益,Gp(s)表示除去纯滞后环节和静态增益后剩下的动态特性。 对于Kp=2,Tp=4min,τ=4min的一阶加纯滞后对象,若采用常规 PID进行反馈控制,其最佳PID整定参数为:Kc=0.6,Ti=8min, Td=0min;对应的设定值跟踪响应如图8-2所示。

Smith预估器控制设计

Smith预估器控制设计

《计算机控制》课程设计报告题目: Smith预估器控制设计姓名:《计算机控制》课程设计任务书指导教师签字:系(教研室)主任签字:2012年7月5 日Smith 预估器控制设计一、实验目的通过混合仿真实验,学习并掌握用于具有纯滞后系统的纯滞后补偿(Smith预估器控制)的设计及其实现。

二、实验内容被控对象为-512()2se G s s =+, 1.0s T =画出系统框图,设计Smith 数字预估器。

三、控制系统仿真 1.方案设计已知纯滞后负反馈控制系统,其中图1.其中D(s)为调节器传递函数,-512()2se G s s =+为对象传递函数,其中-5()sO G s e 包含纯滞后特性,纯滞后时间常数5τ=。

系统的特征方程为:5121()()1()02se D s G s D s s -+=+=+由于闭环特征方程中含有-5s e 项,产生纯滞后现象,/5/150.5m T τ==≥,采用常规的PID 控制会使系统稳定性变差,甚至产生振荡。

为了改善系统特性,引入Smith 预估器,使得闭环系统的特征方程中不含有-5s e 项。

Smith 纯滞后补偿的计算机控制系统:图 2.上图所示ZOH 为零阶保持器,传递函数为:se s G Tsh --1)(=,并且有:lT =τ(l为大于1的整数,T 为采样周期)。

由已知可知, 1.0T s =,则551l Tτ===。

2.负反馈调节器D(z)的确定D(z)为负反馈调节器,通常使用PID 控制规律。

使用扩充响应曲线法对数字PID 控制器进行参数整定。

扩充响应曲线法是在模拟PID 控制器响应曲线法的基础上推广应用到数字PID 控制器参数整定的方法。

扩充响应曲线法是用于具有纯滞后的一阶对象,由前面分析和已知: 1.0T s =,5τ=,5l =,1m T =,因此依据课本128页表4.2扩充响应曲线法整定PID 参数表选择数字PID 参数计算公式,由于1=0.25Tτ=,则选择控制度为1.20,控制规律为PI 控制,因此选定PI 参数为:0.78()pmK T τ=3.60iT τ=所以有:0.156p K = 18i T = 则控制器的传递函数为:i 110.1560.00867()(1)0.156(1)T 18p s D s K s s s+=+=+=⋅ 将得到的模拟控制器用一阶后向差分法离散化得到:1-1-1--1-10.7-717.0)-1(1|)()(1-z z z T T K s D z D i p Tz s =⋅+===】【 3.Smith 补偿器)z D (τ的确定Smith 纯滞后补偿的计算机控制系统的框图:图 3.sT Ks G m O ⋅+=1)( lT ≈τ spes G s G τ-)()(=s m Tsso h e s T s e K e s G s G s G ττ---)1()-1()()()(+==)-1)(()(-s p e s G s D ττ=)-11--11)(-1)(z -K(1 ])1(1[)-1)(z -K(1 )]-1()1()-1([)]([)(1--1--1--1---z ezz s T s Z z e s T s e K Z s D Z z D mT T lm ls m Ts =+=+==τττ令mT -T ea =,)-1(-mT T eK b =则有1--1--1)-1()(az z bz z D l =τSmith 预估器(纯滞后补偿器)的框图:图 4.)-1()()(-1l z z C z C =)()()az -(1)()z -(1c(k)1-11-1-l k u bz k c k c ==最后解得)1-()1-()()-(-)()(1111k ac k bu k c l k c k c k c +==由上一步所得的数据: 1.0T s =,5τ=,5l =,1m T =,12K =解得如下数据:1---110.368mT T a ee e ====1--1(1-)12(1-)7.584mT T b K e e ==⨯=则-1-5-17.584(1-)()1-0.368z z D z zτ=1111()()-(-5)()7.584(-1)0.368(-1)c k c k c k c k u k c k ==+由此可得到:11()7.584(-1)0.368(-1)-(-5)c k u k c k c k =+由此可见,Smith 补偿器的差分方程有1(-5)c k 项,即存在滞后5拍的信号,因此产生纯滞后信号对纯滞后补偿控制是至关重要的。

大纯滞后过程特性Smith预估控制-推荐下载

大纯滞后过程特性Smith预估控制-推荐下载

大纯滞后过程特性Smith预估控制摘要:Matlab 是一套高性能的数值计算和可视化软件。

它集数值分析、矩阵计算、信号分析与图形显示为一体,构成的一个方便的、界面友好的用户环境。

历经二十几年的发展和竞争,现已成为国际公认的最优秀的科技应用软件。

Matlab 最突出的特点就是简洁、它用直观的、符合人们思维习惯的代码、代替 C 语言和 FORTRAN 语言的冗长代码。

为此,Matlab 获得了对应用学科的极强适应力。

在国内外高校、Matlab 已成为大学生,硕士生、博士生必须掌握的基本技能。

在设计研究学位和工业部门,Matlab 已经成为研究和解决各种具体工程问题的一种标准软件。

Matlab 软件广泛用于数字信号分析,系统识别,时序分析与建模,神经网络、动态仿真等方面有着广泛的应用。

利用Matlab 这个最优秀的科技软件,把计算机技术与信号分析紧密地结合起来,对信号进行分析处理仿真研究,经实例验证,取得了非常好的效果,具有一定的实用价值。

本文控制系统为研究主体,提出一种 Smith 预估控制算法,通过设计自适应非线性反馈回路来自适应调节参数,从而满足对象参数大幅度变化的要求。

关键词:Matlab;纯滞后;Smith 预估控制器;SimulinkPure time-delay system control algorithm of SmithAbstract:Matlab is a software.of high performance of numerical calculation and visualization It get numerical analysis, calculation and signal analysis and graphic display together, constitute a convenient, interface, user friendly environment. After 20 years of development and competition, has become internationally recognized the best technology application software. The most prominent feature of Matlab is concise, it use the people's thinking and habits of the visual code, instead of C language and FORTRAN language lengthy code.So, Matlab acquire the subject of application for science. Matlab,has become acollege students’, masters’ or doctors’ basic skills which must be grasp of both at home and abroad ,. In the design research degree and industrial department, Matlab has become the research and solve specific engineering problems are a standard software. Matlab software widely used in digital signal analysis, system identification, timing analysis and modeling, neural network, dynamic simulation, etc in a wide range of applications. The best use of Matlab software technology, computer technology and signal analysis closely together, the signal analysis simulation, and achieved very good results since it has certain practical value. This control system as a main body of research, and put forward a kind of Smith prediction control algorithm, and adapt to adjust the parameter through the design adaptive nonlinear feedback loop, and meet the requirements of an object parameter changes greatly.(1)由(3)(1)由 (3)(4)(5)②具有纯滞后环节对控制效果的影响4滞后时间为10,PI参数保持不变,阶跃输入信号可见使用整定的控制器无法正常工作。

史密斯预估控制策略在厚规格轧制中的应用

史密斯预估控制策略在厚规格轧制中的应用

史密斯预估控制策略在厚规格轧制中的应用史密斯预估控制(Smith Predictor Control)是一种经典的控制策略,主要用于处理存在传输延迟的系统。

在厚规格轧制中,轧机控制系统面临着多种挑战,包括传输延迟、不确定性和非线性。

史密斯预估控制策略可以帮助解决这些挑战,并改善轧机生产性能。

在厚规格轧制中,通常需要对板材实施厚度控制。

然而,由于传输延迟的存在,控制器接收到的输入信号可能已经过时,导致控制器无法实时调整输出。

史密斯预估控制策略通过预估被控对象的输出,使得控制器能够更准确地估计未来的状态,并相应地调整输出信号。

这种预估可以通过传输延迟和系统模型来实现。

首先,需要建立被控对象的数学模型。

该模型需要考虑到厚规格轧机的物理特性和传输延迟。

通常采用状态空间模型或传递函数模型来描述轧机控制系统。

然后,根据模型,使用史密斯预估器来预估该系统的未来状态。

史密斯预估器由两部分组成,即传输函数预估器和状态预估器。

传输函数预估器根据已知的传输延迟和系统模型预估未来的输出。

状态预估器则根据传输函数预估器的输出以及系统模型预估未来的状态。

两者结合起来,可以提供一个准确的未来状态估计值,从而使控制器能够及时调整输出。

在史密斯预估控制策略中,控制器的设计也非常关键。

控制器需要根据实时的状态估计值和期望的输出信号来计算出最优的控制输出。

常用的控制器设计方法包括PID控制和模型预测控制。

PID控制是一种经典的控制方法,通过调整比例、积分和微分增益来实现控制目标。

模型预测控制则是在史密斯预估的基础上,通过优化控制计算来实现优化控制。

在厚规格轧制中,史密斯预估控制策略的应用可以带来多项优势。

首先,它可以处理传输延迟和不确定性,提高控制系统的鲁棒性和稳定性。

其次,它可以提供准确的未来状态预测,使控制器能够及时调整输出信号,从而实现更好的控制性能。

此外,史密斯预估控制还可以适应非线性系统,并根据实际情况进行调整和优化。

总之,史密斯预估控制策略在厚规格轧制中具有广泛的应用前景。

Smith预估器

Smith预估器

0 引言时滞现象常产生于化工、轻化、冶金、计算机网络通讯和交通等系统中[1,2]。

就控制系统而言,时滞是指作用于系统上的输入信号或控制信号与在它们的作用下系统所产生的输出信号之间存在的时间上的延迟,当时滞较大时,将会使系统中的被调量不能及时反映控制信号的作用;另外,当被控对象受到干扰而使被调量改变时,控制器产生的控制作用不能及时有效地抑制干扰的影响,从而导致较大的超调量和较长的调节时间,甚至产生不稳定。

因此,大时滞系统一直受到人们关注,成为目前过程控制研究领域的一个重要课题。

过程控制中,通常用过程纯滞后时间常数和系统时间常数之比来衡量过程时滞。

当τ/T≤0.3时,称为一般时滞过程,过程比较容易控制,常规PID控制就能收到良好的控制效果;当τ/T>0.3时,称为大时滞过程,需要采取特殊的高级控制方法,其控制难度随τ/T的比值增加而增加。

本文分析了在过程控制中广泛采用的大时滞过程控制算法——Smith预估补偿法,即Smith预估器,并重点讲述了其改进算法——双自由度Smith预估器,最后进行了仿真。

仿真结果表明该改进算法是可行的。

1 传统Smith预估器传统Smith预估器实质上是一种模型补偿控1.1 Smith预估控制基本思路Smith预估控制是瑞典科学家Smith于1957年提出的一种解决时滞系统控制问题的预估控制方法,其控制基本思路是预先估计出过程在基本扰动下的动态特性,然后由预估器进行补偿控制,使被延迟了的被调量提前反映到调节器,并使之动作,以此来减小超调量与加速调节过程[3]。

1.2 Smith预估控制补偿算法引入补偿环节Gk(s)后的闭环系统方框图如图1所示。

其中,Gc(s )e-τσ表示实际过程,Gk(s)表示系统一般PID调节器。

由图1可知系统闭环传递函数为引入补偿环节Gk (s)后,希望系统闭环传递函数的分母不再含e-τσ项,即要求1+Gc(s )Gk(s )+Gc(s )Gk(s )e-τσ=1+Gc(s)Gp(s) (2)即Gk(s)=(1-e-τσ)Gp(s) (3)将式(3)代入图1便可得到图2所示的传统连续Smith预估器方框图。

史密斯预估补偿控制及matlab仿真

史密斯预估补偿控制及matlab仿真

史密斯预估补偿控制及matlab仿真
史密斯预估补偿控制是一种常用的控制方法。

在控制系统中,史
密斯预估补偿器通过对系统进行预估来消除系统的时滞。

这种技术主
要适用于具有较长时滞的控制系统,如化工系统和电力系统。

Matlab是一种优秀的数学软件,可用于分析和仿真控制系统。

在史密斯预估补偿控制中,Matlab可以用于实现控制系统的建模和仿真。

控制系统的建模包括将系统的物理过程转化为数学方程。

这些方
程可以描述系统的行为和特性。

通过使用Matlab,可以轻松地将这些
方程转化为计算机可读的形式,并用于系统的仿真。

控制系统的仿真可以帮助工程师更好地理解系统的行为和特性。

通过在Matlab中设置控制算法并输入系统的参数,可以模拟系统的行为。

这可以帮助设计者优化控制算法并测试其性能。

总之,史密斯预估补偿控制及其在Matlab中的仿真是现代控制
工程师的重要研究内容。

它们使得设计者能够更好地理解和优化控制
系统的行为和性能。

smith预估控制算法仿真设计实验.docx

smith预估控制算法仿真设计实验.docx

华北电力大学实验报告实验名称: Smith预估控制算法设计仿真实验课程名称:计算机控制技术与系统学生姓名:学号:专业班级:Smith 预估控制算法设计仿真实验二、实验目的在控制算法学习的基础上,根据给定对象特性设计smith 预估控制器算法,并利用Matlab 软件进行仿真实验,同时与PID 算法控制算法进行比较,加深对该控制算法的掌握和理解。

三、实验仪器MATLAB R2014a四、实验内容设广义被控对象为:1011()()()1Ts s se e H s G s G s e s T s ττ----==⋅+ 控制系统框图为:T取T=1、τ=2、T 1=2.88,经采样(T=1s )保持后,其广义对象z 传递函数为00.2934()0.7066G z z =-, 而2s e -转换为2个单位迟延。

控制器参数:Kp=0.5,Ki=0.2,Kd=0。

五、实验要求:(1)Smith 预估控制算法,作给定值扰动和外部扰动响应实验,并绘制控制器输出P 和系统输出y 响应曲线。

(2)被控对象不变,采用理想PID 进行给定值扰动和外部扰动响应实验,并绘制控制器输出P 和系统输出y 响应曲线。

使用MATLAB 辅助设计软件simulink 仿真,构造了如下仿真结构图上半部是加入了Smith 预估控制算法的系统,下半部是没加入Smith 预估控制算法的系统。

广义对象z 传递函数为00.2934()0.7066G z z =-, 而2s e -转换为2个单位迟延。

程序为:sys=tf(1,[2.88,1],'inputdelay',2);sys1=c2d(sys,1,'zoh')sys1 =0.2934z^(-2) * ----------z - 0.7066Sample time: 1 seconds其中,上下半部系统控制器参数:Kp=0.5,Ki=0.2,Kd=0。

在上下半部系统30s时加入内部扰动,60s时加入外部扰动,得出控制器输出曲线如下:其中蓝色曲线是加入了Smith预估控制算法的系统,绿色曲线是没有加入Smith预估控制算法的系统。

第8章 史密斯预估控制

第8章 史密斯预估控制

Y(s) R(s)

Gc (s)G0 (s)es 1 Gc (s)G0 (s)es
对干扰量的闭环传递函数为
Y(s) F(s)

1
Gf (s) Gc (s)G0 (s)es
在上两式的特征方程中,由于引入了e- s项,使闭环系统的品质大大 恶化。
若能将G0(s)与e- s分开并以G0(s)为过程控制通道的传递函数,以G0(s) 的输出信号作为反馈信号,则可大大改善控制品质。
图中:
G0(s)是被控过程除去纯滞后环节 e- s后的传递函数。
Y1(s)
Gm(s)是史密斯预估器的传递函数。 假如无此预估器,则由控制器
输出u(s)到被控量Y(s)之间的传递函数为:
图8-4史密斯预估控制系统框图
Y(s) u(s)

G0
(s)es
上式表明,受到调节作用之后的被控量要经过滞后时间之后才 能返回到控制器。
G
f
(s)

Tf
1 s
1
第8章史密斯预估控制
对上述改进型方案进行数字仿真,假设对象的传递函数和模 型的传递函数为
Go (s)e ps

2 4s
1
e
4
s
,
Gm
(
s)e

m
s

2.4 e2s 3s 1
即模型的纯滞后小于对象的纯滞后。
第8章史密斯预估控制
分别用原史密斯预估器和改进型方案进行控制,仿真结果如图 8-11所示,其中设定值在t=0时刻从0%上升至10%,而在t=50min 时刻外部扰动从0%上升至10%。 图中:实线为改进型预估控制系统的响应曲线;
58 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 Time, min

第8章史密斯预估控制

第8章史密斯预估控制
若/T<0.3,称为一般滞后过程; 若/T>0.3,则称之为大滞后过程。当纯滞后时间τ与过程 的时间常数T之比增大,滞后现象更为突出,有时甚至会引起系 统的不稳定,被调量超过安全限,从而危及设备与人身安全。 因此大纯滞后过程一直受到人们的关注,成为重要的研究课 题之一。 解决纯滞后影响的方法很多,最简单的则是利用常规PID调 节器适应性强、调整方便的特点,经过仔细的参数整定,在控制 要求不太苛刻的情况下,可以满足生产过程的要求。
此外,如反应器、管道混合、皮带传输以及用分析仪表测量流 体的成分等过程都存在着较大的纯滞后。
第8章基于模型的控制方法
在这些过程中,由于纯滞后的存在,使得被控变量不 能及时反映系统所受的扰动,即使测量信号到达控制器, 执行机构接受调节信号后立即动作,也需要一段纯滞后以 后,才会影响被控变量,使之受到控制。
y(t)
F(s)
+
X(s) +
-
K
C
(1

1) TIs
+
Go(s)e-τs
Y(s) 15
10
PID 微分先行
TDs 1
图8-3 微分先行控制方案
5
5
10 15
20
25 t(min)
PID、 微分先行控制方案对定值扰动的响应特性
从比较图可以看出,微分先行控制方案虽比PID方法的超调量要小, 但仍存在较大的超调,响应速度均很慢,不能满足控制精度的要求。
第8章基于模型的控制方法
常规PID控制系统在同样条件下的响应曲线如图8-10所示, 尽管调节过程相当缓慢,却具有很强的鲁棒性,即当对象特性 发生较大的变化时,控制系统仍具有相当强的稳定性。
图8-10 对象特性变化对常规PID控制系统的影响

Smith预估控制原理

Smith预估控制原理
等效图
R(S)
这样,引入了Smith预估器后,系统 中等效对象的传递函数就不含纯滞 s 后环节 e 部分
_
D(S)
G(s)
e s
显然,经Smith预估补偿后,已消除了纯滞后部分对控制系统的影响,而受控制对象的纯 滞后部分在等效系统的闭环控制回路之外,不影响系统的稳定性。所以对任何纯滞后时 间,系统都是稳定的。
R(S) R( s)
E1(s) E2(s) Y(S) D(S)
— —
G( S )e s
Y(S) Y(S)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
G(S )(1 e s )
令前向通道传递函数为
D( S )G( S )e s G (S ) 1 D( S )G( S )e s

G ( S ) D(S )G(S )e s 所以该系统的闭环传递函数 ( S ) 1 G ( S ) 1 D(S )G( S )e s
三、PID控制器
PID控制基本原理图
PID控制系统主要由PID控制器和被控对象所组成,而PID控制器则由比例(P)、积分(I)、微 分(D)三个环节组成,它根据给定值r(t)与实际输出值y(t)构成的偏差信号e(t),并将偏差 的比例、积分、微分通过线性组合构成控制量,对被控对象进行控制,故称PID控制。PID控 制器的数学模型可以用下式表示: 1 t de(t )
( S )
Y (S ) D( S )G( S ) s e R( S ) 1 D( S )G( S )e s
由于在分母中包含纯滞后环节,它降低了系统的稳定性,如果纯滞后 时间足够大的话,系统将是不稳定的,并且降低了系统的控制质量, 大大恶化了闭环系统的品质。 如果能将G(S)与 e s 分开,并以G(S)为过程控制通道的传递函 数,以G(S)的输出信号作为反馈信号,则可以大大改善控制品质。Z 这就需要引入了一个与对象并联的补偿器,该补偿器称为Smith预估器, 其系统图如下

主汽温度的改进smith预估控制

主汽温度的改进smith预估控制

Modified smith predictor control of the main steamtemperatureAbstract- The research object of this design is superheated steam. Because spray attemperator is used of the control method, the main idea of this design is that the single-loop control system can add some advanced control algorithms which improve a large delay system to achieve improved quality control purposes. Traditional smith predictor control for large delay system has a good control effect. Improved smith predictor control is an improved model for traditional smith predictor. It can effectively overcome the adverse factor when the predictor is not accurate. Key words: Main steam temperature; Large delay; Modified smith predictor control主汽温度的改进smith 预估控制【摘要】本设计研究对象是火电厂过热蒸汽,由于通常使用喷水减温作为控制手段,所以本文的主要思路是在单回路控制系统的基础上加入可以改善大迟延、大滞后的先进控制算法以达到改善控制品质的目的。

史密斯预估器

史密斯预估器
纯滞后对象的控制算法
在工业生产的控制中,有许多控制对象含有较大的纯滞
后特性。
被控对象的纯滞后时间τ使系统的稳定性降低,动态性能变
坏,如容易引起超调和持续的振荡。
对象的纯滞后特性给控制器的设计带来困难。
纯滞后补偿控制——史密斯(Smith)预估器
大林(Dahlin)算法
1
• Smith预估控制是一种广泛应用的对纯滞后对象进行补偿的控 制方法,实际应用中,表现为给PID控制器并接一个补偿环节, 该补偿环节称为Smith预估器。 • Smith预估补偿是在系统的反馈回路中引入补偿装置,将控制 通道传递函数中的纯滞后部分与其他部分分离。 • 其特点是预先估计出系统在给定信号下的动态特性,然后由预 估器进行补偿,力图使被延迟了的被调量超前反映到调节器, 使调节器提前动作,从而减少超调量并加速调节过程。 • 如果预估模型准确,该方法能后获得较好的控制效果,从而消 除纯滞后对系统的不利影响,使系统品质与被控过程无纯滞后 时相同。
S () s () s e 1
5
2
史密斯(Smith)预估器
设被控对象传递函数为
s G () s Gs () e P
GP(s)是G(s)中不含纯滞后特性的部分 r(t) + e(t) D(s) u(t)
GP(s)e-τs
y(t)
史密斯预估器的原理:与D(s)并联一个补偿环节,用来补偿对象 中的纯滞后环节。 这个补偿环节叫做预估器。 它的传递函数:
D () sGs () P () s es 1 D () sGs () P
r(t) + e(t) D(s) u(t) GP(s) y1(t) e-τs y(t)
它不影响系统的稳定性,只是将y1(t)后移了一段时间。其控 制性能相当于无滞后系统
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但是实际工业过程中Go(s)与e- s是不可分割的,所以Smith提出如图 8-4所示采用等效补偿的方法来实现。
第8章基于模型的控制方法
3.史密斯预估控制的特点:
预先估计出过程在干扰作用下的动态特性,然后由预估器进行 补偿,力图使被时延了时间的被控量超前反映到控制器的输入端, 使控制器提前动作,从而明显地减小超调量和加速调节过程。其控 制系统方块图如图8-5所示。 图中:
题之一。
解决纯滞后影响的方法很多,最简单的则是利用常规PID调 节器适应性强、调整方便的特点,经过仔细的参数整定,在控制
要求不太苛刻的情况下,可以满足生产过程的要求。
第8章基于模型的控制方法
图8-l为常规反馈控制方案,其中“广义对象”包括除控制器
外的所有环节,通常由执行机构、被控对象、传感变送单元等部 分组成。对象特性均用KpGp(s)e-τs表示,其中Kp表示对象的静态 增益,Gp(s)表示除去纯滞后环节和静态增益后剩下的动态特性。 对于Kp=2,Tp=4min,τ=4min的一阶加纯滞后对象,若采用常规 PID进行反馈控制,其最佳PID整定参数为:Kc=0.6,Ti=8min, Td=0min;对应的设定值跟踪响应如图8-2所示。
第8章基于模型的控制方法
第8章 基于模型的控制方法
自动化131-3、机电131
第8章基于模型的控制方法
8.1 史密斯预估控制
在工业生产过程中,被控对象除了具有容积滞后外,往往不同 程度地存在着纯滞后。 特点: 当控制作用产生后,在时延时间范围内,被控参数完全没有响应。 例如: 在热交换器中,被控变量为被加热物料的出口温度,而操作变 量为载热介质的流量,当改变载热介质流量后,对物料出口温度的 影响必然要滞后一段时间,即介质经管道所需的时间。 此外,如反应器、管道混合、皮带传输以及用分析仪表测量流
第8章基于模型的控制方法 2. 史密斯补偿概述
在纯滞后系统中采用的补偿方法不同于前馈补偿,它是按照 过程的特性设想出一种模型加入到原来的反馈控制系统中,以补偿
过程的动态特性。这种补偿反馈也因其构成模型的方法不同而形成
不同的方案。 史密斯(Smith,1958)预估补偿器是最早提出的纯滞后补偿方案
之一。其基本思想是将纯滞后环节移至控制回路外。
G o ( s )e s
可以求得史密斯预估器为
1e 20 s 2 (T p s 1) (10 s 1) 2 K pe
p s
Y1 (s) Y(s)
K p (1 e
p s
)
(T p s 1) 2
1 20 s U (s) Y (s) ( 1 e )U ( s ) 2 (10 s 1)
第8章基于模型的控制方法
图8-9给出了对象特性变化时,史密斯预估控制系统在设定值
阶跃扰动下的响应曲线。图中虚线为设定值阶跃变化曲线;实线 为预估器模型准确时的响应曲线;点线为同时改变对象参数(Kp从
1增加到1.2,Tp从10改变为8,τp从20减小到10)时的响应曲线。
可以看到改变对象参数时,系统出现了不稳定的发散振荡。 总之,从这些仿真结果可以发现:史密斯预估补偿控制方案对过 程动态模型的精度要求很高,因而,限制了其实际应用范围。
图8-10 对象特性变化对常规PID控制系统的影响
第8章基于模型的控制方法
Smith预估器 的仿真结果 (对象特性与模型一致时)
Output of Transmitter 80
Gm ( s ) Go ( s )
2.0 8 s e 4s 1
78 76 74 72 70
基本 PID控制器: Kc = 0.2, Ti = 4 min , Td = 1 min PID + Smith: Kc = 2, Ti = 4 min , Td = 1 min
图8-4 史密斯预估补偿控制原理图
第8章基于模型的控制方法
设Go(s) e- s为过程控制通道特性,其中Go(s)为过程不包含纯滞后部分的传递 函数;Gf(s)为过程扰动通道传递函数(不考虑纯滞后);Gc(s)为控制器 的传递函数,则单回路系统闭环传递函数为:
G c (s)G o (s)e s Y(s) R (s) 1 G c (s)G o (s)e s
系统的响应曲线。
图8-8 控制系统在外部阶跃扰动下的过渡过程
第8章基于模型的控制方法
从史密斯补偿原理来看,其预估控制系统的闭环性能与预估模型的 精度或者运行条件的变化密切相关。为了分析模型精度对控制系统的影 响,分别对PID控制系统和带有史密斯预估器的控制系统进行数字仿真。 假设系统中对象的传递函数为
F(s) X(s) + K C (1 1 ) TI s
y(t) PID
+
+
Go(s)e-τs
Y(s)
15
微分先行
10
TDs 1
5
5
10
15
20
25
t(min)
图8-3 微分先行控制方案
PID、 微分先行控制方案对定值扰动的响应特性
从比较图可以看出,微分先行控制方案虽比PID方法的超调量要小, 但仍存在较大的超调,响应速度均很慢,不能满足控制精度的要求。
控制的过程,其难度将随着纯滞后时间占整个过程动态时 间份额的增加而增加。
第8章基于模型的控制方法
典型的工艺过程实例——带传输过程
在工业生产过程中,一些块状或粉状的物料,例如硫酸生产 中沸腾焙烧炉的硫铁矿进料、热电厂燃煤锅炉的煤粉进料等,需 用图8-1所示的带运输机进行输送。 当档板的开度变动引起下料量改变时,需经过带传输机传送 时间(纯滞后) 后,物料才到达工艺设备,引起其工艺参数发 生变化。所以有人把纯滞后又称为传输滞后。
Go ( s)e s 1 20 s e (10s 1) 2 1.2 10 s e (8s 1) 2
Go ( s)e s
图8-9 对象特性变化对史密斯预估控制系统的影响
第8章基于模型的控制方法
常规PID控制系统在同样条件下的响应曲线如图8-10所示, 尽管调节过程相当缓慢,却具有很强的鲁棒性,即当对象特性 发生较大的变化时,控制系统仍具有相当强的稳定性。
第8章基于模型的控制方法
若系统采用预估补偿器,则调节量u(s)与反馈到调节器的信号 Y1(s)之间的传递函数是两个并联通道之和,即
Y1 (s) Go ( s)e s Gm ( s) u ( s)
为使调节器采集的信号Y1(s)与调节量u(s)不存在纯滞后时间,则 要求上式为
Y1 (s) Go ( s) Go ( s)e s Gm ( s) u ( s)
对干扰量的闭环传递函数为
Y(s) G f (s) F(s) 1 G c (s)G o (s)e s
在上两式的特征方程中,由于引入了e- s项,使闭环系统的品质大大 恶化。 若能将Go(s)与e- s分开并以Go(s)为过程控制通道的传递函数,以Go(s)
的输出信号作为反,由于纯滞后环节的存在,使被调量存在较
大的超调,且响应速度很慢,如果在控制精度要求很高的 场合,则需要采取其他控制手段,例如补偿控制、采样控
制等。下面介绍一种常规的大滞后控制方案并将它与PID控
制作对比。
第8章基于模型的控制方法
1、微分先行控制方案
微分作用的特点: 能够按被控参数变化速度的大小来校正被控参数的偏差,它对克 服超调现象能起很大作用。 但是对于图8-1所示的PID控制方案,微分环节的输入是对偏差作 了比例积分运算后的值。因此,实际上微分环节不能真正起到对被控 参数变化速度进行校正的目的,克服动态超调的作用是有限的。 如果将微分环节更换一个位置(见图8-3所示),则微分作用克服 超调的能力就大不相同了。这种控制方案称为微分先行控制方案。
第8章基于模型的控制方法
第8章基于模型的控制方法
系统在给定作用下的闭环传递函数:
Y(s) G c (s)G o (s)e s R (s) 1 G c (s)G o (s)
很显然,此时在系统的特征方程中,已不包含e-τs项。这就是
说,这个系统已经消除了纯滞后对系统控制品质的影响。当然闭环 传递函数分子上的e-τs说明被调量y(t)的响应还比设定值迟延τ时间。 这就是Smith预估补偿的基本思路,即从系统特征方程中消除纯滞后因 素,因而可消除过程纯滞后特性对系统稳定性的不利影响。
2 .0 8 s Gm ( s ) e ; 4s 1 2 .0 6 s Go ( s ) e 4s 1
F(s) X(s) + 1 K C (1 ) TI s
TDs 1
+
+
Go(s)e
-τs
Y(s)
图8-1 常规反馈控制方案
第8章基于模型的控制方法
在图8-3所示的微分先行控制方案中,微分环节的输出信号 包括了被控参数及其变化速度值,将它作为测量值输入到比例积 分调节器中,这样使系统克服超调的作用加强了。
%
68 66 64 62 60 58 0 20 40 60 80 100 120 Time, min 140 160 180 200 set point PID with Smith compensator Simple PID
第8章基于模型的控制方法
Smith预估器的仿真结果 (对象特性与模型不一致时)
Go(s)是被控过程除去纯滞后环节
e- s后的传递函数。 Gm(s)是史密斯预估器的传递函数。
Y1(s)
图8-5史密斯预估控制系统框图
假如无此预估器,则由控制器
输出u(s)到被控量Y(s)之间的传递函数为:
Y(s) G o (s)e s u (s)
上式表明,受到调节作用之后的被控量要经过滞后时间之后才 能返回到控制器。
体的成分等过程都存在着较大的纯滞后。
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