《先进控制策略》PPT课件

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《智能控制导论》课件

《智能控制导论》课件
程护理等。
02
CATALOGUE
智能控制系统的基本组成
传感器
传感器是智能控制系统的首要环节,负责采集各种物理量、化学量、生物量等原始 数据,并将其转换为可处理的电信号或数字信号。
传感器的性能指标包括精度、稳定性、灵敏度、响应速度等,直接影响智能控制系 统的性能。
常见的传感器类型包括温度传感器、压力传感器、位移传感器、速度传感器等,可 根据具体应用需求进行选择。
详细描述
智能控制的主要特点包括自主学习、自适应、自组织、自决策和自修复等,它 能够根据环境变化和系统状态,自主地调整控制策略,实现最优的控制效果。
智能控制的历史与发展
总结词
智能控制的历史可以追溯到20世纪50年代,随着人工智能和 计算机技术的不断发展,智能控制得到了广泛的应用和发展 。
详细描述
智能控制的发展经历了三个阶段,分别是萌芽阶段、形成阶 段和成熟阶段。目前,智能控制已经广泛应用于工业、农业 、军事、医疗等领域,成为现代控制技术的重要组成部分。
模糊控制器结构
模糊控制器通常包括模糊化、模 糊推理、反模糊化三个主要部分 。其中,模糊推理是核心,基于 模糊规则库和模糊集合运算进行 推理。
应用领域
模糊控制在工业控制、智能家居 、智能交通等领域有广泛应用, 尤其在处理不确定性和非线性问 题时表现出色。
神经网络控制
神经元模型与网络结构
神经网络控制基于神经元模型和网络结构,通过模拟人脑 神经元之间的连接和信息传递机制进行学习、记忆和决策 。
《智能控制导论》 ppt课件
contents
目录
• 智能控制概述 • 智能控制系统的基本组成 • 智能控制的主要技术 • 智能控制在工业自动化中的应用 • 智能控制面临的挑战与未来发展

Apc先进控制介绍(课堂PPT)

Apc先进控制介绍(课堂PPT)
®
就高性能的控制品质而言,常规PID控制器不能 达到应有的控制质量,因为它无法预测未来。 PID控制器根据当前的误差反馈信息来调整控制
阀,然而当误差出现时,为时已晚。
模型预测控制系统能通过可以实现的高性能的控
制品质来减少控制变量的波动。
.
13
Plantelligence™
Achieving True Potential™
控制变量
操作变量
操作变量
设定值 阀位值
DCS/实 时 数 据 库
过程
.
17
Plantelligence™
Achieving True Potential™
AspenTech®
®
先 进 控 制 和 优 化产 生 的 效 益
优化
先进过程控制 DCS 常 规 控 制
.
18
Plantelligence™
Achieving True Potential™
Achieving True Potential™
AspenTech®
®
先进过程控制和优化
Plantelligence™
2004年2月
Achieving True Potential™
先进过程控制和优化目标
AspenTech®
®
采用先进过程控制和闭环实时优化 来实现高效低耗
.
2
Plantelligence™
模 型 预 测 控 制 (5)
预热
速率
典型操作领域
Plantelligence™
压力 .
AspenTech®
®
冷却
安全极限
15
Achieving True Potential™

先进控制系统介绍PPT课件

先进控制系统介绍PPT课件
工程界形成共识:
5
Control + Optimization + Monitoring = Profits
6
7
补:现代控制理论基本概念
8
1. 刚体动力学系统的状态空间描述
下图表示由弹簧、质量体、阻尼器组成的刚体动力学 系统的物理模型.
试建立以外力u(t)为系统输入,质量体位移y(t)为 输出的状态空间模型.
t0时刻状态完全能观;
唯一
t 0 T x ( t 0 ) t 1 T ( t 1 t 0 ) ( t [ t 0 ,t 1 ] ) ( y ( t ) x ( t 0 )18 )
(李亚普诺夫稳定性分析)
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李亚普诺夫稳定性定义
1.平衡态 动态系统 x’=f(x,t) 的平衡态是使 f(x,t)0
完全描述。即给定描述状态的变量组在初始时刻 (t=t0)的值和初始时刻后(tt0)的输入,则系统在 任何瞬时(tt0)的行为,即系统的状态,就可完全且 唯一的确定。
最小变量组。即描述系统状态的变量组的各分量是 相互独立的。
减少变量,描述不全。 增加则一定存在线性相关的变量,冗余的变量,毫无必要。
先进控制 – 确保操作运行在局部约束条件边界上 优化 /在线优化 – 追求效益最大化目标 过程监控 – 改进、提高运行效率
随着工业过程日益朝着集成化、大型化方向发展,系统的复 杂性不断增加,表现为控制目标多元化,变量数目增多且相 关性增强以及存在多种约束。Βιβλιοθήκη 先进控制优化/在线优化
过程监控
Operators
.
10
3. 将状态变量代入运动方程
x&1 x2
x&2
-
k m

DCS系统PPT课件

DCS系统PPT课件

DCS系统PPT课件•DCS系统概述•DCS系统硬件组成•DCS系统软件设计•DCS系统安装调试与运行维护目•DCS系统在工业领域应用案例分析•DCS系统发展趋势及挑战录01CATALOGUE DCS系统概述定义与发展历程定义DCS系统,全称为分布式控制系统,是一种基于微处理器技术的控制系统,具有分散控制、集中管理、配置灵活等特点。

发展历程DCS系统起源于20世纪70年代,随着计算机技术、通信技术和控制技术的不断发展,DCS系统逐渐从集中式控制系统发展而来,成为工业自动化领域的重要组成部分。

结构与工作原理结构DCS系统通常由过程控制级、控制管理级和生产管理级三级结构组成。

其中,过程控制级负责直接控制生产过程,控制管理级负责监控和优化控制策略,生产管理级负责整个生产过程的调度和管理。

工作原理DCS系统通过分散在各个控制站上的控制器对生产过程进行实时控制,同时通过通信网络将各个控制站连接起来,实现数据的共享和交换。

控制站之间可以相互独立工作,也可以协同完成复杂的控制任务。

应用领域集中管理配置灵活高可靠性分散控制优势DCS 系统广泛应用于石油、化工、电力、冶金等工业领域,以及航空航天、交通运输等高端制造领域。

在这些领域中,DCS 系统发挥着重要的作用,提高了生产过程的自动化水平和生产效率。

DCS 系统具有以下优势DCS 系统将控制功能分散到各个控制站上,降低了单个控制器的负担,提高了系统的可靠性和稳定性。

DCS 系统通过通信网络将各个控制站连接起来,实现了数据的集中管理和监控,方便了生产过程的调度和管理。

DCS 系统可以根据生产过程的实际需求进行灵活配置和扩展,满足了不同规模和复杂度的生产需求。

DCS 系统采用了冗余设计和故障自诊断技术,提高了系统的可靠性和可用性。

应用领域及优势02CATALOGUE DCS系统硬件组成控制器与执行器控制器接收传感器信号,进行计算处理,输出控制信号。

执行器接收控制信号,驱动被控对象实现控制目标。

基于内模原理的PID控制器参数整定ppt课件

基于内模原理的PID控制器参数整定ppt课件
针对增压流化床(PFBC)的床层温度对象,在轴流风机流量不变 的情况下,通过改变给煤量由阶跃响应确定对象模型为:
e G(s) 0.7 50s 290s 1
根据上式,分别按IMC法、ZN法、CC法整定PID参数如下: IMC法:取ε=40,相应有KC=4.32s,TI=302.5,TD=11.81s; ZN法:KC=9.94,TI=100s,TD=25s; CC法:KC=11.57,TI=117.2s,TD=17.88s.
简介
内模控制方法是Garcia和Morari于1982年首先正式提出,以其简 单、跟踪调节性能好、鲁棒性强、能消除不可测干扰等优点,为控 制理论界和工程界所重视。1989年Morari透彻研究了内模控制的鲁 棒性和稳定性,并且由其他学者推广到非线性系统,蓬勃发展中的 神经网络也引入到内模控制中。内模控制还和许多其它控制方式相 结合,如内模控制与模糊控制、内模控制和自适应控制、内模控制 和最优控制、预测控制的结合使内模控制不断得到改进并广泛应用 于工程实践中,取得了良好的效果。
Tps 1
(12)
就以上过程模型做两点说明:(1)对于最小相位系统,只需令 a=0即可;(2)对于像电站粉锅炉主蒸汽温度系统之类的多容高阶大 惯性环节,可以等效为上式,不过a=0,而且这种等效造成的误差可 以达到相当满意的程度。
根据内模控制器设计步骤,对Gm(s)作如(7)、(8)形式分解,
得到:
e Gm (s) (1 as) ps ,Gm (s) Kp Tps 1
知,采用 1 形式的一阶低通滤波器即可。至此可以给出对一大
s 1
类系统的内模PID整定步骤:
(1)对被控对象模型进行低阶等效,得到(12)式的形式; (2)按(13)式进行模型分解; (3)根据(14)式求出(13)式在s=0处的各阶导数值; (4)取r=1,选取滤波器时间常数ε,据(17)式求D(S)在s=0处 的各阶导数值; (5)据(18)式求f(s)在s=0处的各阶导数值; (6)据(15)式求取PID控制器参数; (7)仿真验证或现场观察控制效果,若满意,则结束;若不满 意,则返回(4)重新选择ε。

先进控制与实时优化技术交流PPT课件

先进控制与实时优化技术交流PPT课件
生产装置的安全平稳运行(离不开自动控制) 生产装置的先进控制与实时优化(APC/RTO) 生产调度与生产计划的优化 生产和技术管理的科学化
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-
设计已经优化,APC还有多少效益?
实际运行与设计条件不同
原料量与原料性质的变化 市场需求的变化、生产环境的变化
运行总是处于动态变化之中,与基于稳态 的设计不同
使控制行为适合于新的环境。它包含了模型参考自适应 控制、自校正控制和参数自适应控制 பைடு நூலகம் 鲁棒控制-针对模型在结构或参数上的不确定性,在对 系统进行灵敏度分析和摄动分析的基础上,使系统仍然 稳定且保持控制性能的控制方法。
7
-
先进控制的发展
模糊控制-基于模糊集理论的一种控制方法,即建立模 糊模型、进行模糊化、清晰化和采用模糊化推理等来实 现。
效益(万元/年)
225-450 420-1050 150-450 135-315 144-480 135-315 67.5-135 120-240
-
效益(元/吨)
2.5-5.0 10.0-25.0 5.0-15.0 4.0-10.0 7.0-25.0 6.0-15.0 3.0-6.0 5.0-10.0
4 -
先进控制主要特点
借助于计算机来实现
数据处理与传输、模型辨识、控制规律的计算、 控制性能的监控、整体系统的监视(包括统计计 算、各种图形显示)等均依赖于计算机来实现。
5 -
先进控制的发展
单回路控制和多回路控制系统能解决80%左右 的工业控制问题,但是随着生产向着大型化、复杂 化方向发展,已难以满足苛刻的约束条件和高质量 的控制要求。因而也难以获取显著的经济效益。随 着现代控制理论的日臻成熟和强有力的计算机出现, 使得先进控制应运而生。

《永磁同步电机传动系统的先进控制策略及应用研究》范文

《永磁同步电机传动系统的先进控制策略及应用研究》范文

《永磁同步电机传动系统的先进控制策略及应用研究》篇一摘要:本文主要研究永磁同步电机传动系统的先进控制策略,包括其原理、特点、应用及实际效果。

通过对多种控制策略的深入探讨,旨在提高永磁同步电机传动系统的性能,为相关领域的研究与应用提供理论依据和实际应用指导。

一、引言随着科技的不断进步,永磁同步电机因其高效率、高功率密度及长寿命等优点,在工业自动化、新能源车辆、航空航天等领域得到了广泛应用。

而其传动系统的控制策略则是决定其性能的关键因素。

因此,研究永磁同步电机传动系统的先进控制策略具有重要意义。

二、永磁同步电机传动系统概述永磁同步电机是一种利用永磁体产生磁场的电机,其传动系统主要由电机本体、控制器和传感器等组成。

其中,控制策略是核心部分,直接影响电机的运行性能和效率。

三、传统控制策略及问题分析传统的永磁同步电机控制策略主要包括矢量控制和直接转矩控制等。

这些策略在特定条件下能够取得较好的控制效果,但在复杂工况下,如负载变化、速度波动等情况下,传统控制策略往往难以达到理想的控制效果。

因此,需要研究更为先进的控制策略。

四、先进控制策略研究(一)智能控制策略智能控制策略是近年来研究的热点,包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法等。

这些策略能够根据电机的运行状态和外界环境的变化,自适应地调整控制参数,从而提高电机的运行性能和效率。

(二)无传感器控制策略无传感器控制策略是利用电机的电气信号来估算电机的转子位置和速度,从而实现对电机的精确控制。

这种策略可以减少机械传感器的使用,降低系统成本和复杂度。

(三)预测控制策略预测控制策略是一种基于模型的控制策略,通过建立电机的数学模型,预测电机的未来行为,从而实现对电机的精确控制。

这种策略能够有效地抑制电机的振动和噪声,提高电机的运行平稳性。

五、先进控制策略的应用及效果(一)智能控制在永磁同步电机传动系统中的应用智能控制策略在永磁同步电机传动系统中的应用,能够有效地解决传统控制策略在复杂工况下难以达到理想控制效果的问题。

先进控制

先进控制

U c1 = U1 − Y2 U c2 = U 2 − Y1 Y1 = −2U c2 + 3U c1 Y2 = U c1 + 4U c2
整理可得
(5-9) (5-10) (5-11) (5-12) (5-13)
·271·
Y1 = −
1 17 U1 + U 2 11 22
·272·
过程控制与自动化仪表
第 5 章 先进控制系统
在工业生产过程中,一个良好的控制系统不但要保护系统的稳定性和整个生产的安全 性,满足一定约束条件,而且应该带来一定的经济效益和社会效益,然而设计这样的控制 系统会遇到很多困难,特别是复杂工业过程往往具有不确定性(环境结构和参数的未知性、 时变性、随机性、突变性)、非线性、变量间的关联性以及信息的不完全性和大纯滞后性等, 要想获得精确的数学模型十分困难。因此,对于过程控制系统的设计,已不能采用单一基 于定量的数学模型的传统控制理论和控制技术,必须进一步开发高级的过程控制系统,研 究先进的过程控制规律,以及将现有的控制理论和方法向过程控制领域移植和改造等方面 受到越来越多的控制界的关注。 世界各国在加强建模理论、辨识技术、优化控制、最优控制、高级过程控制等方面进 行研究,推出了从实际工业过程特点出发,寻求对模型要求不高,在线计算方便,对过程 和环境的不确定性有一定适应能力的控制策略和方法,如自适应控制系统、预测控制系统、 稳健控制系统、智能控制系统等先进控制系统。对于含有大量不确定性和难于建模的复杂 系统,基于知识的专家系统、模糊控制、人工神经网络控制、学习控制和基于信息论的智 能控制等应运而生,它们在许多领域都开始得到了应用,成为自动控制的前沿学科之一。 由于变量间的关联,使系统不能正常平稳运行,出现各类解耦控制系统。对于大纯滞后系 统自 1957 年史密斯提出 Smith 预估补偿器以来,又相继出现了各种改进 Smith 预估补偿方 法,如观测补偿器控制方案、内模控制、双控制器、达林控制算法、纯滞后对象采样控制 等,但均尚未完全真正解决。人们还在继续努力想方设法寻求解决办法。针对信息不完全 性出现了推断控制系统和软测量技术。本章就目前应用较多且取得经济效益的预测控制、 软测量技术发展及应用等方面作一些简单介绍,以推动先进控制技术的应用。 先进控制是对那些不同于常规单回路 PID 控制,并具有比常规 PID 控制更好控制效果 的控制策略的统称,而非专指某种计算机控制算法。这些控制策略的先进性在于它们目前 在工业过程中尚很少使用。尽管先进控制的定义并不严格和统一,但是先进控制的任务确 是十分明确的,即用来处理那些采用常规 PID 控制效果不好,甚至无法控制的复杂工业过 程控制问题。先进控制最大的特点就是可以带来丰厚的回报。以石油化工为例,一个先进 控制项目的年经济效益在百万元以上,其投资回收期一般在一年以内。 先进控制的特点如下所述。 (1) 与传统的 PID 控制不同,先进控制是一种基于模型的控制策略,如预测控制和推 断控制。目前,基于知识的控制,如智能控制和模糊控制,正成为先进控制的一个重要的 发展方向。 (2) 先进控制通常用于处理复杂的多变量过程控制问题,如大时滞、多变量耦合、被 控变量与控制变量存在各种约束的过程控制等。先进控制是建立在常规单回路控制之上的 动态协调约束控制,可使控制系统适应实际工业生产过程的动态特性和操作要求。 (3) 先进控制的实现需要足够的计算能力作为支持平台。由于先进控制受控制算法的
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2018/11/25
6
模糊概念
天气冷热
雨的大小
风的强弱
人的胖瘦
2018/11/25
年龄大小
个子高低
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1 模糊集合和隶属函数
精确集合(非此即彼): A={X|X>6}
精确集合的隶属函数:
1 A 0 模糊集合: 如果 X A 如果 X A
如果X是对象x的集合,则 X 的模糊集合A :
普通函数凸的定义:
f (x1 (1 ) x2 ) f ( x1 ) (1 ) f ( x2 )
它的定义比模糊凸的定义严格
x2
x1
2018/11/25
不符合凸 函数条件
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A B
0 0.2 0.3 0.5 0.6 0.4 1 0.1 x1 x2 x3 x4 0.2 0.5 0.6 1 x1 x2 x3 x4
10
令X = R+ 为人类年龄的集合, 模糊集合 B = “年龄在50岁左右”则表示为:
B { x, B ( x ) | x X } 1 式中: B ( x) x 50 4 1 ( ) 10
2018/11/25
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A (x1 (1 ) x2 ) min{ A ( x1 ), 2 ( x2 )}
2018/11/25
2
6.1
模糊控制
模糊控制的核心就是利用模糊集合理论,把人 的控制策略的自然语言转化为计算机能够接受的算 法语言。在模糊控制系统中,能够将人的控制经验 和知识包含进来,这种方法不仅能实现自动控制, 而且能够模拟人的思维方式,对一些无法构造精确 数学模型的被控对象进行有效的控制。从这个意义 上说,模糊控制是一种智能控制。模糊控制为自动 控制技术摆脱精确数学模型提供了手段,从而使控 制系统像人一样基于定性的模糊的知识进行控制决 策成为可能。
A {( x, A ( x)) | x X }
A ( x) 称为模糊集合 A的隶属函数(简写为 MF )
2018/11/25
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隶属函数的性质: 1) 定义为有序对形式; 2) 隶属函数在0和1之间取值,完全不属于集合 时取0,完全属于时取1; 3) 其值的确定具有主观性和个人的偏好。 显然,模糊集合是经典集合的简单推广,经典集 合的特征函数取值只能为 1 或 0 ,而模糊集合的隶 属函数取值可以在0至1之间连续变化。
2018/11/25
3
1965年美国控制论专家 L. A. Zadeh教授创立 了模糊集合论,从而为描述、研究和处理模糊 性现象提供了新的工具。一种利用模糊集合的 理论来建立系统模型,设计控制器的新型方 法——模糊控制也随之问世了。 1974 年,英国的马莉皇后学院的 Mamdani 教 授首次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第 一个实验性的蒸汽机压力和速度控制系统,揭 开了模糊理论在控制领域应用的新篇章。
2018/11/25
ห้องสมุดไป่ตู้
4
1980年丹麦工科大学的Ostergaard等人对水泥窖的 模糊控制进行了研究,F.L.Smith公司随后制造了专 用的模糊控制器,采用该模糊控制器控制水泥窖并 且正式投入运行。 1985年日本仙台地铁采用模糊控制器实现自动运行, 同时在家电领域、汽车控制、电梯、水泥生产和核 电供水等系统模糊控制技术得到广泛应用。 模糊控制是以模糊集合理论为基础的一种新兴的控 制策略,自诞生以来,它产生了许多探索性甚至是 突破性的研究与应用成果。
2018/11/25
5
模糊控制技术具有一些鲜明的特征: 1) 它是一种非线性的控制方法,工作范围广,特别 适用于非线性、时变、滞后系统的控制。 2) 它不依赖于被控对象的精确数学模型,对于无法 建模或难于建模的复杂对象,能够模拟人的经验知 识来设计模糊控制器完成控制任务。 3) 它具有极强的鲁棒性,对被控对象的特性变化不 敏感。 4)它的算法简单,执行快,能进行实时控制。 5)它不需要很多的控制理论知识,容易推广普及。 正因为模糊控制具有以上显著的优点,很多国际著 名的专家学者指出:“模糊控制是 21 世纪的控制技 术”,将有非常广阔的发展前途和产品市场。
2018/11/25
9
2 模糊集合的表示
例6.1 X={0, 1, 2, 3, 4, 5, 6} 为一个家庭希望拥有的 自行车数目,则模糊集合A=“一个家庭希望拥有的 自行车数目”可以表示为
A={(0, 0), (1, 0.3), (2, 0.6), (3, 1), (4, 0.5), (5, 0.2), (6, 0)} (6.1)
A
0 0.3 0.6 1 0.5 0.2 0 0 1 2 3 4 5 6
(6.2)
A=(0, 0.3, 0.6, 1, 0.5, 0.2, 0) (6.3) 上式 (6.1) 称为序偶表示法; (6.2) 称为 Zadeh 表示法; (6.3)称为向量表示法。
2018/11/25
第6章 先进控制策略
2018/11/25
1
传统的控制方式是基于被控对象精确数学模型 的控制方式,它们采用固定的控制算法,控制系统 性能严重依赖于设计时所采用模型的精确性。随着 工业生产的发展和技术的进步,被控对象越来越复 杂,常常表现为高度的非线性、动态突变性和不确 定性,系统模型难以用精确的数学模型描述。基于 精确模型的传统控制技术难以解决上述现实问题。 近年来,随着电子技术、计算机技术的迅猛发展, 一系列新型控制策略应运而生并迅速在实际中得到 应用、改进和发展。
2018/11/25
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确定隶属函数应遵守的一些基本原则: 1 )表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合, 即从最大隶属度函数点向两边延伸时,其隶属函数的值 必须是单调递减的。 2 )变量所取隶属度函数通常是对称和平衡的,模糊 空间语言值个数适中:3~9个(奇数),语言值的个 数和规则数成正比。 3 )隶属度函数要符合人们的语言顺序,相邻的两个 语言集要有一定的重叠率, 0.3~0.7 为宜;避免不恰 当的重叠,即间隔的两个模糊集合隶属度函数尽量不 相交。隶属函数示意图如图6-2所示。
A B
0 0.2 0.3 0.5 0.6 0.4 1 0.1 x1 x2 x3 x4 0 0.3 0.4 0.1 x1 x2 x3 x4
A
1 0 1 0.3 1 0.6 1 1 x1 x2 x3 x4 1 0.7 0.4 x1 x2 x3
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