典型大惯性过程的控制方法综述

典型大惯性过程的控制方法

在工业生产过程中,经常由于物料或能量的传输带来时间延迟的问题,即被控对象具有不同程度的纯滞后,不能及时反映系统所受的扰动。此外,测量信号到达控制器,即使执行机构接受信号后立即动作,也需要经过一个滞后时间才能影响到被控制量实现控制。该种类型过程必然会产生较大的超调和较长的调节时间,使过渡过程变坏,系统的稳定性降低。设τ为纯滞后时间, T 为对象的容量滞后时间,当τ/T 增加时,过程中的相位滞后增加而使超调增大,甚至会因为严重超调而出现生产安全事故。通常将纯滞后时间与过程的时间常数之比大于0. 3的过程认为是具有大滞后的过程。即:

P T =T

传统的PID 控制一般不能解决过程控制上的大滞后问题,具有大滞后的过程控制被公认为是较难的控制问题,一直以来都是过程控制研究的热点。加热装置的炉温控制具有典型的时间滞后特点。

基于前人研究成果，本文对适用于大惯性过程中的典型控制算法进行总结，并适当的列举当下较为突出的相关控制策略，做出相应的说明和阐述。

一、传统控制的改进

1. 串级控制

由于系统纯延迟时间较长，而且扰动的因素多，单回路反馈控制系统不能满足控制品质的要求。为了提高控制质量，采用串级控制系统，运用副回路的快速作用，有效地提高控制质量，满足生产要求。

串级控制系统采用两套检测变送器和两个调节器，前一个调节器的输出作为后一个调节器的设定，后一个调节器的输出送往调节阀。若选择锅炉为大延迟对象，则串级控制方框图可以设计成如图1-1所示。

y

图1-1

整个系统包括两个控制回路，主回路和副回路。副回路由副变量检测变送、副调节器、调节阀和副过程构成；主回路由主变量检测变送、主调节器、副调节器、调节阀、副过程和主过程构成。

前一个调节器称为主调节器，它所检测和控制的变量称主变量（主被控参数），即工艺控制指标；后一个调节器称为副调节器，它所检测和控制的变量称副变量（副被控参数），是为了稳定主变量而引入的辅助变量。

分析可以看到：在串级控制系统中，由于引入了一个副回路，不仅能及早克服进入副回路的扰动，而且又能改善过程特性。副调节器具有“粗调”的作用，主调节器具有“细调”的作用，从而使其控制品质得到进一步提高。

2.Smith预估控制

为了解决纯延迟对象的大滞后控制问题，Smith提出了一种纯滞后补偿方法，被称为Smith预估器。该方法结构简单、概念明确，是一种得到广泛应用的时滞过程控制方案。传统的Smith预估控制方框图如图1-2所示。

+

r -)(s G C s

e s G τ-)(0)

((0s G s e τ-+

-在控制系统中实现

图1-2

最终使得等效对象

0()()e G s G s =。 但是因为0(1)()s e G s τ--很难在控制系统中实现，是模型。可以计算实现 ,一旦实现后是固定不变的。而过程和实际特性是不断变化的。这样就使得系统等效对象0()()e G s G s ≠，这样控制系统的品质就会严重恶化，而且纯延迟变化，对控制系统的品质的影响尤其突出。

于是提出了很多关于Smith 预估的改进方案，例如：增益自适应Smith 控制、动态参数自适应Smith 控制等等。

本文介绍一种串级-Smith 预估控制策略，即采用串级控制结构结合Smith 预估控制器的控制方案。内环采用Smith 预估器,大幅度降低滞后对控制系统动态性能的影响;外环采用PI 控制实现系统无静差[1]。

Smith 预估加串级控制系统的整体框图如图1-3所示。

图1-3

由于系统过程纯滞后时间较长,传统的PID控制不能取得较好的控制效果,因此采用串级结合Smith预估补偿的控制方案。考虑到实际装置及串级结构的特点,选择了纯滞后较大的部分作为副回路。在副回路中采用Smith预估补偿控制, Smith预估控制是针对大时延过程的预估补偿,其原理是按照过程的特性预估出一种模型加入到反馈控制系统中,使被延时了τ时间的被控量超前反映到调节器

的输入端,使调节器提前动作,从而明显地减小超调量和加速调节过程,是一种得

到广泛应用的方案。

串级-Smith预估控制也没有很好的解决模型失配的问题，在此基础之上再运用动态参数自适应Smith控制效果会明显改善。

3.内模控制

内模控制(简称IMC)是一种基于过程数学模型进行控制器设计的新型控制策略。由于其设计简单、控制性能好和在系统分析方面的优越性，因而内模控制不仅是一种实用的先进控制算法，而且是研究预测控制等基于模型的控制策略的重要理论基础，以及提高常规控制系统设计水平的有力工具。

内模控制是在传统Smith预估器的基础上导出的，其方框图如图1-4所示。

图1-4

当估计模型精确时，使

()

I

G s

用于调节扰动()

d s，()

I

G s

相当于一个扰动补

偿器或前馈控制器，所以对它的设计就很简单。当估计模型不精确时，

()

M

d s

包

含模型失配信息，有利于系统的稳定。因此它无需精确的对象模型，当在反馈回路中引入滤波器后，系统可以获得较好的鲁棒性，且内模控制器的设计简单，控制器参数调节方便。是研究预测控制等基于模型的控制策略的重要理论基础,以及提高常规控制系统设计水平的工具。

二、先进控制算法

1.最优控制

所谓最优控制理论，是对一个受控的动力学系统或运动过程，从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案，使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时，其性能指标值为最优。

为了解决最优控制问题，必须建立描述受控运动过程的运动方程，给出控制变量的允许取值范围，指定运动过程的初始状态和目标状态，并且规定一个评价运动过程品质优劣的性能指标。通常，性能指标的好坏取决于所选择的控制函数和相应的运动状态。系统的运动状态受到运动方程的约束，而控制函数只能在允许的范围内选取。

本文介绍一种基于Smith预估器的最优控制策略[2]。

该方案基于Smith预估器，调节器按最优控制设计,引入自适应控制,使最优调节器以及预估器能不断地跟踪过程特性参数的变化,确保系统在对象参数变化