过程控制系统建模方法和测试概念
过程控制知识点(精编)
(一)概述1.过程控制概念：采用数字或模拟控制方式对生产过程的某一或某些物理参数进行的自动控制。
2.学科定位：过程控制是控制理论、工艺知识、计算机技术和仪器仪表知识相结合而构成的一门应用学科。
3.过程控制的目标：安全性，稳定性，经济性。
4.过程控制主要是指连续过程工业的过程控制。
5.过程控制系统基本框图：6.过程控制系统的特点:1)被控过程的多样性2)控制方案的多样性,包括系统硬件组成和控制算法以及软件设计的多样性。
3)被控过程属慢过程且多属参数控制4)定值控制是过程控制的主要形式5)过程控制有多种分类方法。
过程控制系统阶跃应曲线：7.衰减比η：衡量振荡过程衰减程度的指标，等于两个相邻同向波峰值之比。
即：8.衰减率ϕ：指每经过一个周期以后，波动幅度衰减的百分数，即：衰减比常用表示。
9.最大动态偏差y1：被控参数偏离其最终稳态值的最大值。
衡量过程控制系统动态准确性的指标10.超调量：最大动态偏差占稳态值的百分比。
11.余差：衡量控制系统稳态准确性的性能指标。
12.调节时间：从过渡过程开始到结束的时间。
当被控量进入其稳态值的范围内，过渡过程结束。
调节时间是过程控制系统快速性的指标。
13.振荡频率：振荡周期P的倒数，即：当相同，越大则越短；当相同时，则越高，越短。
因此，振荡频率也可衡量过程控制系统快速性。
被控对象的数学模型（动态特性）：过程在各输入量(包括控制量与扰动量)作用下，其相应输出量(被控量)变化函数关系的数学表达式。
14. 被控对象的动态特性的特点：1单调不振荡。
2具有延迟性和大的时间常数。
3具有纯时间滞后。
4具有自平衡和非平衡特性。
5非线性。
(二)过程控制系统建模方法机理法建模：根据生产过程中实际发生的变化机理，写出各种有关方程式，从而得到所需的数学模型。
测试法建模：根据工业过程的输入、输出的实测数据进行某种数学处理后得到的模型。
经典辨识法：测定动态特性的时域方法，测定动态特性的频域方法，测定动态特性的统计相关法。
《过程控制系统建模》课件
数据获取和处理
大量的数据采集和处理，需要合 理的数据处理技术和数据质量控 制方法，以确保模型的有效性和 准确性。
算法和技术
不同的技术和算法，需要结合实 际问题和应用场景进行选择和优 化，以达到最佳的建模效果和性 能。
过程控制系统建模的未来
1 智能化和自适应性
通过人工智能和自适应技术，将过程控制系统建模与实时控制、决策和优化相结合，实 现更高效和更智能的系统运行。
2 深度学习和预测模型
依靠深度学习和预测模型，实现对大量数据的分析和处理，并将结果应用于控制和优化， 提高系统性能和效率。
3 云计算和协同建模
通过云计算和协同建模平台，实现模型的在线共享和基于协作的模型开发和优化。
仿真模型，实现自动控制和智能决策的
高效性和准确性。
3
水处理系统
建立水厂处理系统的数学模型，实现化 学药品控制和电气控制的联合优化，提 高水质和节约成本。
风力发电系统
建立风力发电系统的动态模型和优化模 型，提高风能利用率和稳定性，减少对 供电系统的影响。
过程控制系统建模的挑战
模型复杂性
数学模型的建立需要深入的领域 知识和技术，对于大型和复杂的 系统，模型的精确性和可靠性需 要长时间的研究。
模型建立
根据系统的特性和建模目标，选择合适的建模技 术和模型，建立数学模型和计算模型。
系统分析
对系统进行观测、数据采集、统计分析和建模假 设验证，确定模型变量和参数。
模型验证和调整
利用数据验证模型的准确性和可靠性，对模型进 行调整和改进。过程控制系统建模实例 Nhomakorabea1
机器人控制系统
2
建立工业机器人控制系统的物理模型和
建模方法和工具
第12章 过程控制系统建模方法
12.1.11
12
二、多容过程的建模
多容过程：由多个容积和阻力件 构成的被控过程 （一）自衡双容过程的建模
1
q
1
h1
C1
自衡双容过程
2
q2
h2
q3
被控量：下水箱的液位h2 输入量：q1
C2
3
13
水箱1：
d h 1 q1 q 2 C1 dt h 1 q 2 R2
12.1.12
12.1.3
q1 q 2 A
d h dt
12.1.2
R2 为阀门2的阻力系数，称为液阻
将式（12.1.3）代入（12.1.2），得
dh 12.1.4 R 2 q1 h AR 2 dt 对（12.1.4）进行拉氏变换后得单容液位控制过程的传递函数为 L
q0
K0 H(S) R2 W0 (S) Q1 (S) 1 R 2CS T0S 1
机理法：又称数学分析法或者理论建模法，根据过程的 内在机理，通过静态与动态物料平衡和能量平衡 等关系用数学推导的方法求取过程的数学模型。
一、单容过程的建模
二、多容过程的建模
单容过程：只有一个储蓄容量的过程。如下页图所示。
5
（一）自衡单容过程的建模
q0
L 1
q1-----流入量，控制过程的输入变量 q2-----流出量，中间变量 h-----液位，控制过程的输出变量 模型：求取输入量q1与液位h之间的
无自衡过程：被控过程在扰动的作用下， 其平衡状态被破坏后，若无人员操作或 者仪表干预，依靠自身的能力不能重新 恢复平衡的过程。（c）
o
t y(t)
o y(t)
t (a)
o y(t) (b)
过程控制系统建模方法
研究并建立数学模型的目的
• (1)、设计过程控制系统、整定调节器参数。 • (2)、指导生产工艺设备的设计。 • (3)、进行仿真实验研究。 • (4)、培训运行操作人员。
过程控制系统建模方法
建模方法分类
为了成功地设计一个控制系统，需要准确地 建立被控对象的数学模型。建立被控对象的 数学模型，一般可采用多种方法，大致可分 机理法和测试法两大类。
(3) 压力对象
• 气体容器的气容为C，进气管道气阻R，开 始处于平衡状态时pO0=pi0，如果进口压力 突然增加Δpi，容器内压力发生变化Δpo
过程控制系统建模方法
压力对象传递函数
气阻R
气压差变化量 气体质量流量变化量
pi po
，
气容C
容器内气体质量变化量 容器内气体压力变化量
dG dpo
,
过程控制系统建模方法
单容对象的传递函数
• 设A为液槽横截面积（m2），R为流出侧负 载阀门的阻力即液阻（s/m2).根据物料平衡 关系，在正常工作状态下，初始时刻处于 平衡状态Q0=Qi,h=h0，当进水阀开度发生 阶跃变化△u时，液位发生变化。在流出侧 负载阀开度不变的情况下，液位的变化将 使流出量改 变。
过程控制系统建模方法
2.2.4多容对象的动态特性
• (1) 具有自平衡能力的双容对象 • (2) 具有自平衡能力的多容对象 • (3) 无自平衡能力的双容对象 • (4) 相互作用的双容对象
过程控制系统建模方法
(1) 具有自平衡能力的双容对象
过程控制系统建模方法
双容对象关系式
Q
1
Q
2
C
2
dh dt
过程控制系统建模方法
第2章过程控制系统建模方法
建立被控对象的数学模型， 可分为机理法和测试法两大类。
❖ 建立被控对象的数学模型，可分为机理法 和测试法两类。
❖ 2.1 过程控制系统建模概念 ❖ § 2.1.1 建模概念
❖ 三类主要的信息源： 1、要确定明确的输入量与输出量。
2、要有先验知识
3、试验数据 过程的信息能通过对对象的试验与测量而
❖ 电加热炉
❖ 根据热力学知识，有
MC
d (T T0 ) dt
HA(T
T0 )
Qi
❖
可得炉内温度变化量对控制电压变化量之间 的传递函数为
G(S )
T(S ) u(S )
K
s 1
❖ 3、压力对象 压力对象如图所示.
RC dp0 dt
p0
pi
❖
可得容器压力变化量与进气压力变化量之间 的传递函数如下：
❖ 根据不同的基本原理又可分为 最小二乘法； 梯度校正法； 极大似然法三种类型。
❖ 最小二乘法是利用最小二乘原理，通过极小 化广义误差的平方和函数来确定模型的参数。
❖ 测定动态特性的时域法 在被控对象上，人为地加非周期信号后，测 定被控对象的响应曲线，然后再根据响应曲 线，求出被控对象的传递函数。
获得。
❖ 被控对象数学模型的要求：要求它准确可靠。在线 运用的数学模型要求实时性。
❖ 在建立数学模型时，要抓住主要因素，忽略次要因 素，需要做很多近似处理 。如：线性化、分布参数 系统和模型降阶处理等。
§ 2.1.2 过程控制系统建模的两个基本方法
❖ 1、机理法建模
用机理法建模的首要条件是生产过程的 机理必须为人们充分掌握，可以比较确切 的加以数学描述。
G( s )
(T1s
控制系统中的系统建模与分析
控制系统中的系统建模与分析在控制系统中，建模分析是十分重要的一环。
通过对系统进行精细的建模，可以实现对系统的深刻理解，为控制系统的设计提供支持和依据。
本文将介绍控制系统中的系统建模与分析，帮助读者更好地理解和应用控制系统。
一、控制系统简介控制系统是一个涉及工程、数学、物理、计算机等多个学科的复杂系统，它的作用是在符合一定性能指标的前提下，使系统达到一定的预定目标。
常见的控制系统包括飞行器控制系统、汽车自动驾驶系统、机器人控制系统等。
二、系统建模1. 建模方式在控制系统中，系统建模有两种主要方式：基于物理方程（物理建模）和基于实验数据（数据建模）。
物理建模是通过物理学、力学、电学等学科，建立控制对象的系统模型，包括状态空间模型、传递函数模型等。
物理建模效果较好，其模型能够准确地反映控制对象的物理特性。
但是物理建模需要精通相关物理学原理和数学知识，建模难度较大。
数据建模是通过采集已知控制对象的实验数据，利用机器学习等方法，建立控制对象的模型。
数据建模对专业知识的要求相对较低，但是数据采集和处理需要耗费时间和精力，并且在建立模型中可能存在误差。
2. 建模过程系统建模的目的是利用数学模型描述和分析实际系统，从而实现对系统的控制。
建模过程可以分为以下几步：（1）收集系统信息：了解控制对象的系统结构、工作原理、性能指标等相关信息。
（2）选择建模方法：选择合适的建模方法，根据具体情况进行物理建模或数据建模。
（3）建立模型：针对控制对象的工作原理和性能指标，建立相应的数学模型。
（4）验证模型：对建立的模型进行测试和验证，检验其准确性和可靠性。
（5）优化模型：根据验证结果对模型进行调整和优化，实现对模型的完善和精细化。
三、系统分析1. 稳定性分析稳定性是控制系统中最基本的性质之一。
稳定性分析可分为稳定性判据和稳定性分析两方面。
稳定性判据是建立在数学理论基础上，针对控制系统建立一系列的稳定性判定定理，如Routh-Hurwitz准则、Nyquist准则等，根据这些判据来判断控制系统的稳定性。
化工过程控制系统动态模型建立与分析
化工过程控制系统动态模型建立与分析随着科技的进步和工业的飞速发展，化工行业对于过程控制技术的需求越来越高。
化工过程控制系统动态模型的建立与分析是实现优化控制和自动化的关键步骤，它能够帮助工程师们更好地理解和管理化工过程，提高生产效率和安全性。
本文将介绍化工过程控制系统动态模型的建立方法，以及分析该模型的重要性和应用前景。
一、化工过程控制系统动态模型的建立方法化工过程控制系统动态模型的建立是通过对化工过程的各个环节进行建模和参数估计来实现的。
主要的方法包括基于物理原理的建模方法和基于数据挖掘的建模方法。
1. 基于物理原理的建模方法基于物理原理的建模方法是通过对化工过程的质量守恒、能量守恒和动量守恒等基本原理的数学表示，得到控制系统的动态模型。
这种方法需要对化工过程的基本原理有深入的了解，以及对各个环节的参数进行准确的估计。
常见的基于物理原理的建模方法包括质量平衡模型、热力学模型、动力学模型等。
这些模型可以通过微分方程、代数方程或差分方程等形式进行描述，并可以通过数值方法进行求解和仿真。
2. 基于数据挖掘的建模方法基于数据挖掘的建模方法是通过对化工过程的历史运行数据进行分析和处理，建立系统的动态模型。
这种方法不需要对化工过程的基本原理有深入的了解，而是通过对数据的挖掘和分析，找出变量之间的关联性和规律性，并利用这些关联性和规律性建立模型。
常见的基于数据挖掘的建模方法包括回归分析、神经网络、支持向量机等。
这些方法可以对大量的历史数据进行处理和分析，并可以预测未来的过程变量。
二、化工过程控制系统动态模型的分析化工过程控制系统动态模型的分析是通过对模型进行数学和统计方法的应用，得到有关系统行为和性能的信息。
主要的分析方法包括稳定性分析、动态响应分析和灵敏度分析等。
1. 稳定性分析稳定性分析是衡量控制系统是否稳定的重要指标。
通过对控制系统动态模型的特征值进行分析，判断系统的稳定性和稳定裕度。
常见的稳定性分析方法包括根轨迹分析、Nyquist稳定性判据和Bode稳定性判据等。
控制系统中的系统建模与模型验证
控制系统中的系统建模与模型验证控制系统是将各种物理量转化为电信号，并通过计算机进行处理和控制的系统。
在控制系统的设计和开发中，系统建模和模型验证是至关重要的步骤。
系统建模是指将现实世界的系统抽象为数学模型的过程，而模型验证则是验证所建立的模型是否准确地反映了系统的行为。
一、系统建模在进行系统建模之前，我们需要明确系统的输入、输出和内部结构。
系统的输入是指外部对系统的控制，输出是系统的响应，而内部结构则是系统各个组成部分的联系和相互作用。
1. 功能模型功能模型是系统建模中最常见的一种模型。
它描述了系统的功能和输入输出关系。
对于一个简单的控制系统来说，功能模型可以用框图或者流程图表示。
在框图中，用矩形表示功能模块，用箭头表示输入输出关系。
2. 状态空间模型状态空间模型描述了系统在不同时间点的状态和状态之间的转移关系。
它可以用矩阵和向量表示，其中状态向量包含了系统的所有状态变量，状态转移矩阵描述了状态之间的转移规律。
3. 传递函数模型传递函数模型描述了系统输入和输出之间的关系。
它是一种频域模型，可以用分子多项式和分母多项式表示。
传递函数模型常用于线性系统的建模，可以通过频率分析来研究系统的稳定性和性能。
二、模型验证模型验证是验证所建立的模型是否准确地反映了系统的行为。
在模型验证过程中，我们需要对模型进行仿真和实验验证。
1. 仿真验证仿真验证是通过计算机模拟系统的行为，从而验证模型的准确性和可行性。
在仿真验证过程中，我们可以根据模型的输入，计算系统的输出，并与实际数据进行对比。
如果模型的输出与实际数据吻合较好，说明模型是可靠的。
2. 实验验证实验验证是通过实际搭建系统的物理模型，并进行实验测试来验证模型的准确性。
在实验验证中，我们需要搭建控制系统的硬件平台，并根据模型的输入，测量系统的输出。
将实际数据与模型的输出进行对比，以验证模型的准确性。
三、总结控制系统中的系统建模和模型验证是控制系统设计中不可或缺的一步。
过程控制考试资料
过程控制系统的概念:过程控制系统通常是指工业生产过程中自动控制系统的被控量是温度、压力、流量、成分、粘度、湿度和PH值（酸碱度或氢离子浓度）等这样一些过程变量的系统。
集散控制系统（DCS）过程输入-输出接口:它是带有微处理器的智能装置，主要用于采集过程信息（模拟量和数字量），故又称其为数据采集站。
它能完成数据采集与预处理，对实时数据作进一步的加工，提供CRT操作站的显示与打印。
同时，在有管理计算机的情况下，它可以用模拟量与开关量的方式向过程终端输出计算机的控制指令。
过程控制单元:它相当于若干个常规调节器，能完成常规调节器的全部运算与控制功能，通过软件组态灵活地构成满足各种不同控制要求的复杂控制系统。
它接受现场的各种信号，并进行转换，再通过内部微处理器进行各种运算处理，输出转换为DC4-20mA或接点信号，去操作各类执行器，实现自动控制。
过程控制单元是集散控制系统的核心。
数据高速通路:它是一条同轴电缆或光导纤维，高速率传送基本控制单元、过程输入-输出接口单元与显示操作站之间的数据。
C RT操作站:它是集散控制系统的人机接口装置，主要用于操纵工艺生产过程，并监视工厂的运行状态及回路组态，调整回路参数（如PID值、极限报警值与设定值等），显示动态流程画面以及进行部分生产管理。
通常它由CRT监视器、数据通信总线接口、操作键盘、打印机、磁带机与软盘驱动等组成。
管理计算机（上位机）:它是通过数据通信总线和系统中各智能单元，采集各种数据信息，并综合下达诸如设定值（SPC）等各种高级命令。
它可以进行集中管理与最优控制，实现信息-控制-管理一体化，通常管理计算机还有可能供用户进一步开发高级语言软件，可完成有关工艺参数间复杂的运算和数据分析工作等。
过程控制系统的组成:控制系统均由测量元件、变送器、调节器、调节阀和被控过程等环节构成。
如果把测量元件、变送器、调节器和调节阀统称为过程检测控制仪表，则一个简单的过程控制系统是由被控过程和过程检测控制仪表两部分组成的。
第10章 过程控制系统基本概念解读
刘玉长
第二节过程控制系统过渡过程和品质指标 一、静态与动态
在自动控制中，把被控量不随时间而变化 的平衡状态称为系统的静态，而把被控量随时间 而变化的不平衡状态称为系统的动态。 在生产过程中，扰动是客观存在，且是不 可避免的，因此了解系统的静态是必要的，但是 了解系统的动态更为重要。
刘玉长
二、自动控制系统的过渡过程
刘玉长
几个基本概念
单容过程：只有一个容积，一个容量系数
和一个时间常数。
自衡特性：对象在扰动作用，其平衡受到
破坏，在没有操作人员或控制器的干预下， 自动恢复平衡的特性。
无平衡特性：平衡状态下，一旦受到破坏，
无法自行重建平衡。
自衡率 ：表示自衡能力。一般希望它大一
些，即在很大干扰下，被控变量变化很少。
刘玉长
三、控制系统的工程表示
自动控制系统有两种表示方法，即方框图 与工艺控制流程图(或称管道仪表流程图)【需遵 循 “GB/T 2625-1981 过程检测和控制流程图用 图形符号和文字代号” 或其它行业标准】。
蒸汽
LT
PV
LC
MV
SV 期望值 控制器 SV LC
控制阀 V 检测变送 LT
锅炉
实际值
要求:
稳
快
准
三、控制系统的品质指标
控制系统性能指标是根据系统在零初使条 件(输出量和输入量的各阶导数为0)下的单位阶 跃响应曲线计算得到的。 实际控制系统的瞬态响应曲线不同，其性 能指标定义也不一样。因为衰减振荡是一种比较 好的响应曲线，故以下针对衰减振荡过程进行介 绍【注意，有的过程不允许出现振荡】。
刘玉长
(四)稳定时间ts
从阶跃扰动开始作用起至被控量又建立新 的平衡状态止，这一段时间叫做稳定时间 ( 或称 过渡时间)。 工程上规定当被控量达到稳定值的±5%(或 ±2%)的范围内时，就认为被控量已经达到了稳 定值。按这个规定，稳定时间就是从扰动开始作 用之时起，直至被控量进入稳定值的±5%( 或 ±2%)的范围内所经历的时间。 稳定时间短，表示过渡过程进行得比较迅 速，这时即使扰动频繁出现，系统也能适应，系 统质量较高。 刘玉长
过程控制(第二版)第二章
其矩形脉冲响应曲线
y*( t )=y1 ( t ) – y1 ( t – a ) y1( t )=y* ( t ) – y1 ( t – a ) 可以用分段作图法求取阶跃响应曲线。 t = 0 ~ a， y1(a )=y* ( a ) + y1(0 )
一、检测仪表的基本概念
（一）测量误差：测量结果与被测变量真值之
差
误差产生的原因：选用的仪表精确度有限，实验 手段不够完善、环境中存在各种干扰因素，以及 检测技术水平的限制等原因.
1、绝对误差
绝对误差指仪表指示值与被测参数真值 之间的差值，即
x x x0
思考
χ——仪表指示值 χ0——被测量的真值
A
B
0-100℃
0-1000℃
x 1℃
2、相对误差
实际相对误差：绝对误差与被测变量的真
值之比的百分数
引用相对误差（相对百分误差）：
x x0 100% 100% x上 x下 仪表量程
最大引用相对误差：
max
max x上 x下 100%
28
25 t/min
120
0 2
6
本节重点
掌握过程数学模型的特点； 掌握常用机理建模方法； 掌握二阶以下的阶跃响应曲线建模方法；
第二节 过程变量检测及变送
过程变量检测主要是指连续生产过程中的温度、 压力、流量、液位、和成分等参数的测量 过程变量的准确测量可以及时了解工艺设备的 运行工况；为操作人员提供操作依据；为自动 化装臵提供测量信号。 仪表组成： 传感器—直接感受被测变量，并将它变换成适于 测量的信号形式。（一次仪表） 中间环节—将传感器检测信号加以转换和传送； 显示器---将转换的物理量用仪表加以显示就地 指示型仪表、单元组合型仪表、数字式显示仪 表 。（二次仪表）
过程控制系统概述
2.试验辨识法
先给被控过程人为地 施加一个输入作用，然后 记录过程的输出变化量， 得到一系列试验数据或曲 线，最后再根据输入－输 出试验数据确定其模型的 结构（包括模型形式、阶 次与纯滞后时间等）与模 型的参数。
主要步骤
3.混合法
机理演绎法与试验辩识法的相互交替使用的一种方法 精品文档
锅炉汽包水位的变化过程为典型的具有反向特性的过程
在给水量阶跃增大而燃料量和蒸汽负荷不变的情况下，由于蒸发率的 降低，于是刚开始时水位会下降，然后才逐渐上升。
精品文档
3.1.3 过程(guòchéng)建模方 法
1.机理(jī lǐ)演绎法 根据被控过程的内部机理，运用已知的静态或动态平衡关系，用数学解析的方法求取被控过
3 过程控制系统(kònɡ zhì xì tǒnɡ)概述
LOGO
精品文档
主要 (zhǔyào)内 3容.1 被控过程的数学模型
3.2 简单(jiǎndān) 控制系统 3.3 常用高性能控制系统
3.4 实现特殊工艺要求的控制系统
精品文档
3.1 被控过程的数学模型
3.1.1 被控过程(guòchéng)的数学模型及 其作用 被控(bèi kònɡ)过程的数学模型是指过程的输入变量与输出变量之间定量关系的描述。
衰减振荡的传递函数一般可表示为
Ke s
G(s) (T 2s2 2Ts 1) 精品文档
(0 1)
• 具有(jùyǒu)反向特性的过 程
对过程(guòchéng)施加一阶跃输入信号，若在开始一段时间内，过程(guòchéng)输出先降 后升或先升后降，即出现相反的变化方向，则其为具有反向特性的被控过程(guòchéng)。
（a）
第2章：过程控制系统建模
★最小二乘的特点 ◆由最小二乘法获得的估算值，有最佳的统计特 性，具有一致性、无偏性和有效性 ◆容易理解，不需要严谨的统计知识。在其他方 法无法使用的场合下，仍可提供解答 ★适用范围 ◆既可用于动态系统，又可用于静态系统 ◆既可用于线性系统，又可用于非线性系统 ◆既可用于离线估计，又可在线估计
◆在线运用的数学模型有实时性的要求 ◆建模时要抓住主要因素，忽略次要因素，并作 合理的近似。
※过程控制系统建模方法
★机理法建模：根据生产过程中实际发生的变化 机理，写出各种有关方程式，从而得到所需的 数学模型。 ◆机理法建模的应用前提： ♀充分掌握生产过程的机理，且能比较确切地加 以数学描述。 ♀适用于非常简单的被控对象。
1 T T2 (t1 t2 ) 1 2.16 T1T2 t1 (1.74 0.55) 2 t2 (T1 T2 )
◆高阶惯性环节n与 t1 t2的关系
nT
t1 t2 2.16
◆用
G(s)
1 Ta s
e
s
拟合阶跃响应曲线
t 2 u Ta tan
★滤波方法－相关原理 ◆幅频特性易于测量 ◆相角信号难于测量，原因是通用的相位计要求 被测波形的失真度要小，但实际测试中对象的 输出混有大量噪声 ◆相关原理：激励输入信号经波形变换可得到幅 值恒定的正余弦参考信号。把参考信号与被测 信号进行相关处理，所得常值(直流)部分保存 了被测信号同频分量(基波)的幅值和相角信息
◆脉冲响应转换为阶跃响应
★实验注意事项 ◆防止其他干扰的发生,应重复测试2－3次 ◆在对象的同一平衡工况下，加反向阶跃信号， 以检验对象的非线性特性。 ◆测试应进行到被控参数接近它的稳态值或测试 到被控参数的变化速度达到最大值之后。 ◆应在被控对象最小、最大及平均负荷下测试多 条响应曲线进行对比。 ◆注意被测量起始状态测量的精度和加阶跃信号 的计时起点，以准确计算对象延迟的大小
过程控制系统建模方法教学课件
利用神经网络对非线性系统的自适应学习能力， 对过程控制系统进行建模。
支持向量机建模
基于统计学习理论，构建分类或回归模型，用于 过程控制系统的预测和优化。
模糊逻辑建模
利用模糊集合和模糊逻辑规则描述系统的不确定 性，适用于具有模糊特性的过程控制系统。
比较与选择
适用性
传统建模方法适用于线性、时不变系统 ，现代建模方法适用于非线性、时变系
迁移学习
利用已经训练好的模型作为基础，对新的过程控制系 统进行快速建模。
多变量、多目标建模研究
多变量模型
考虑多个输入和输出变量之间的关系，建立多变量模型以描述系统动态。
多目标优化
在建模过程中考虑多个目标函数，如稳定性、能耗和生产效率等，实现多目标优化。
模型不确定性量化与决策研究
不确定性传播
研究模型不确定性如何随着输入和输出变量的变化而传播，为决策提供依据。
详细描述
根据控制方式的不同，过程控制系统可以分 为开环控制系统和闭环控制系统。开环控制 系统是指系统中没有反馈环节，输出只受输 入控制；而闭环控制系统则具有反馈环节， 系统输出会根据反馈信息进行调整。此外， 根据生产特点的不同，过程控制系统还可以
分为连续控制系统和间歇控制系统。
过程控制系统的发展历程
结果讨论与改进
针对分析结果进行讨论，探讨模型存 在的问题和改进方向，为学生提供改 进模型的思路和方法。
05
建模过程中的常见问题与 解决方案
数据收集与预处理问题
1 2
数据收集不全
确保收集所有必要的数据，并记录所有缺失数据 的原因。
数据质量差
进行数据清洗，去除异常值、缺当
过程控制系统建模 方法教学课件
过程控制系统建模方法和测试概念
y•
(t1
y•
(t2
) )
1 1
exp( exp(
t1 )
T
t2 )
T
❖ 由式可解出
T
t2
ln1[ ln1[
t2 t1
y•(t1)]ln1[ y•(t2)] y•(t1)]t1 ln1[ y•(t2)]
ln1[ y•(t1)]ln1[ y•(t2)]
❖ 为了计算方便，可取，
dh
❖ T +dt Δh = KΔμ
❖ 有纯延迟的单容对象的微分方程为
dh
❖T
dt +Δh = KΔu(t -
) 0
❖ (2-17)
❖ 对应的传递函数为
G(s)=
H (s)
=
U (s)
K e(02s-18) Ts 1
与式（2-7）相比多了延迟因子
e。 0 s
无自平衡能力的单容对象特性
❖ 用惯性环节描述的单容对象，在被控量受到扰 动后，原来的平衡关系遭到破坏，但随着被调量的 变化不平衡越来越小，被调量能够自动地稳定在新 的平衡点上，这种特性称为自平衡。
❖ 若有纯延迟，则
K
❖
G(s)= (Ts 1) n e 0s
3.无自平衡能力的双容对象
❖ 无自平衡能力的双容 对象是一个有自平衡 能力的单容对象和一 个无自平衡能力的单 容对象的串联。
其对应的传递函数为
G(s)=
1 1 Ts 1 Ta s
• 有纯延迟的情况则
e1
Ts 1
0T1sa s
G(s)=
T1 T2
❖ 与上式对应的阶跃响应为
y=• (t )
1 T1
t
eT1
控制系统建模分析
控制系统建模分析控制系统建模分析是指对一个控制系统进行建模，并通过对模型的分析，以便更好地理解和优化系统的性能。
本文将介绍控制系统建模分析的概念、常用的建模方法和分析技术。
一、概述控制系统建模分析旨在通过建立系统模型，揭示系统内部的运行机理，为系统的控制和优化提供理论基础。
通过分析系统的动态特性、稳态特性以及鲁棒性等指标，可以对系统进行合理的设计和改进。
二、建模方法1. 传递函数模型传递函数模型是一种常用的线性模型，通过系统输入和输出之间的传递函数表达系统的动态特性。
该模型对于线性时不变系统较为适用，可以方便地进行频域分析和时域响应分析。
2. 状态空间模型状态空间模型基于系统的状态变量和状态方程描述系统的动态行为。
这种模型能够较好地描述系统的状态演化过程，尤其适用于多变量系统和非线性系统。
3. 仿真模型仿真模型是一种通过计算机软件模拟真实系统的行为的方法。
通过建立系统的数学模型，并利用计算机进行模拟运行，可以对系统的性能进行全面的评估和分析。
常用的仿真软件包括MATLAB/Simulink和LabVIEW等。
三、分析技术1. 稳定性分析稳定性是一个控制系统重要的性能指标之一，可以衡量系统对干扰的抑制能力。
常用的稳定性分析方法有：根轨迹法、Nyquist法和Bode 图法等。
通过分析系统的稳定性，可以判断系统是否稳定，并采取相应的控制策略。
2. 频率响应分析频率响应分析是对系统的频率特性进行分析的方法，能够了解系统对于不同频率输入的响应情况。
常用的频率响应分析方法包括：幅频特性分析和相频特性分析。
通过分析系统的频率响应，可以确定系统的增益裕度和相位裕度等性能指标。
3. 鲁棒性分析控制系统往往面临各种不确定性和扰动，鲁棒性分析可以评估系统对这些不确定因素的抵抗能力。
常用的鲁棒性分析方法有：小增益鲁棒性分析和鲁棒稳定裕度分析。
通过鲁棒性分析，可以设计出更加健壮的控制器，提高系统的鲁棒性。
四、案例分析以温度控制系统为例，通过建立传递函数模型、状态空间模型和仿真模型，并对系统的稳定性、频率响应和鲁棒性进行分析，来评估和改进系统的性能。
过程控制系统建模方法
MC HA
KΔu u
(2-10)
K=
Ku HA 则上式可写为
Τ
+ ΔT = KΔu
(2-11)
过程控制系统建模方法 可得炉内温度变化量对控制电压变化量之间的 传递函数为
G(s) =
T ( s ) u ( s )
=
K s 1
(2-12)
过程控制系统建模方法 3、压力对象
压力对象如图所示.
过程控制系统建模方法
平衡状态时：
压力变化△p0
po0=pi0
R=气压差变化量/气体质量流量变化量=(△pi-△p0)/△ i
dG C=容器内气体变化量/容器内气体变化量 = dp0
dG cd p 0 dQ dt dt
微量时：dQ=△
过程控制系统建模方法
故可得
dp0 RC +Δ dt
ΔQ1 – ΔQ2 = dΔV/dt
过程控制系统建模方法 首要条件：是生产过程的机理必须为人们充分掌 握，可以比较确切的加以数学描述。 要求：模型应该尽量简单，保证达到合理的精度
机理法建模条件：
（1）过程的机理清楚，可以用数学式子来描述； （2）过程模型较简单，且可以做适当的假设； （3）适宜不能进行测试法建模的场合。
被控过程有输入输出变量 输出变量：通常是温度、压力、流量、液位、成分或物 性等，可选择为被控变量。 输入变量：多个输入时，选择其中一个或几个为控制变 量，其他输入看成是干扰量输入
过程控制系统建模方法
工业生产过程的输入输出关系有静态和动 态之分。 静态是过程输出变量和输入变量之间只 有放大倍数的数学关系，即不考虑过渡过程。 动态是过程输出变量和输入变量之间随 时间变化时动态关系的数学描述
过程控制技术 第5章(1)
出于成本和安全的原因，有些过程控制由于实验的成本太大，或者危险性太高，不便进行 实际系统的试验和核实，为了检验所选方案的可行性与合理性，改用其数学模型代替实际过程， 进行仿真模拟试验，同时也为优化设计和修改缺陷等提供机会。如核电站的控制、大型水电站、 火力发电厂的控制等。 （4）为了培养和训练操作人员和技术人员 可利用数学模型及其相关设备，对操作人员进行上岗前的培养和训练，使其熟练掌握操作 要领和处置方法，为胜任即将开始的工作创造条件；对过程控制中的故障诊断和排除，可利用 数学模型及相应的配套设施进行实践与演练，为保障系统正常运行培养人材。 2．过程建模的要求 将一个实际的物理过程抽象为控制用的数学模型，本身就要忽略很多因素，该模型仅仅是 从动态特性方面对实际过程的一种近似数学描述，并且其表达形式必须有利于后续的处理与应 用。因此，“突出本质，去繁就简” 将是建模的基本原则。
5.1.2 过程建模的目的与要求
1．建模目的
数学模型在实践中的作用是多方面的，如分析和发现问题、预测发展变化、检验效果等等。 就过程控制而言，建模目的主要体现在以下几个方面： （1）为了选用合适的控制方案与控制算法
被控过程决定控制方案和控制算法。由于被控过程的多样性、特殊性，加上对产品要求的 异同性，过程控制系统之间，从选型到组成、从硬件到软件可能相差很大。只有获得过程的动 态数学模型，才对其具体情况做到心中有数，从而有针对性地选择控制方案和控制算法。例如， 有的过程因受干扰对系统性能影响很大，并且对干扰的源头、强度和路径等有所了解，如果选 用前馈-反馈复合控制系统，如果采用 PID 控制，就难以达到预期的控制效果。
实际中的被控过程是多种多样的，其特性也千差万别。有的简单明了，控制起来方便快捷， 有的错综复杂，运行起来，迟迟不能到位。究其原因，主要是由被控过程本身的工艺流程和设 备实际引起的。也就是说，被控过程的设备与工艺要求，决定了控制任务的难易程度，决定了 采用何种控制方案、选用什么控制策略、装置和仪表等。
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•
用机理法建模时，出现模型中某些参数难以确定的
情况或用机理法建模太烦琐,可以用测试的方法来建模
。
2、测试法建模 ❖ 根据工业过程的输入和输出的实测数据进行数学处
理后得到的模型。 ❖ 特点是把被研究的工业过程视为一个黑匣子，完全
从外特性上测试和描述它的动态性质，不需要深入 掌握其内部机理。
• 为了获得动态特性，必须使被研究的过程处于被激 励的状态，施加一个阶跃扰动或脉冲扰动等。
过程控制系统建模 方法和测试概念
2.1 过程控制系统建模概念 2.2 机理建模方法 2.3 测试建模方法
2.1 过程控制系统建模概念
2.1.1 建模概念
• 控制系统的设计任务: 依据被控对象的数学模型，按照控制要求来设计控制器。
• 三类主要的信息源： 1、要确定明确的输入量与输出量。 • 通常选一个可控性良好，对输出量影响最大的一个输入信号
二、测试建模的几种方法
（1）测定动态特性的时域方法 ❖ 对被控对象施加阶跃输入，测绘出对象输出量
随时间变化的响应曲线，或施加脉冲输入测绘 出输出的脉冲响应曲线。 ❖ 由响应曲线的结果分析，确定出被控对象的传 递函数。 ❖ 该方法测试设备简单，测试工作量小、应用广 泛，缺点是测试精度不高。
（2）测定动态特性的频域方法
❖ 建立数学模型时常用的近似处理：线性化、分布参 数系统和模型降阶处理等。
2.1.2 过程控制系统建模的两个基本方法
1、机理法建模 ❖ 根据生产过程中实际发生的变化机理，写出各种有
关的平衡方程，物质平衡方程；能量平衡方程；动量平 衡方程以及反映流体流动、传热、传质、化学反应等基 本规律的运动方程，物性参数方程和某些设备的特性方 程等，从中获得所需的数学模型。
❖ 对于无自平衡能力的 单容对象其动态方程 为
A
dh dt=Δ
Q=i
K u u
A-液槽截面积。
多容对象的动态特性
1、具有自平衡能力的双容对象
❖ 其传递函数为
❖ G(s) =
H U
2 (s) (s)
=
K T1T2s2 (T1T2)s1
❖ 若双容对象调节阀1开度变化所引起的流入量 还存在纯延迟，则其传递函数可推导为
❖ 若有纯延迟，则
K
❖
G(s)= (Ts 1) n e 0s
3.无自平衡能力的双容对象
❖ 无自平衡能力的双容 对象是一个有自平衡 能力的单容对象和一 个无自平衡能力的单 容对象的串联。
其对应的传递函数为
G(s)=
1 1 Ts 1 Ta s
• 有纯延迟的情况则
e1
Ts 1
0T1sa s
G(s)=
❖ 对被控对象施加不同频率的正弦波，测出输入 量与输出量的幅值比和相位差，获得对象的频 率特性，来确定被控对象的传递函数。
（3）测定动态特性的统计相关法
❖ 对被控对象施加某种随机信号或直接利用对象 输入端本身存在的随机噪音进行观察和记录，
❖ 可以在生产过程正常运行状态下进行，在线辨 识，精度也较高。
• 若以Δh2为被控参数，则
H 2 (s )
R 2
Q i(s ) R 1 C 1 R 2 C 2 s2 (R 1 C 1 R 2 C 2 R 2 C 1 )s 1
测试建模方法
一、什么情况下使用测试建模法？ 1、对于某些生产过程的机理，还未充分掌握； 2、模型中有些参数难以确定； 3、工业对象通常是由高阶非线性微分方程描述 的复杂对象，对这些方程式较难求解。
❖ 具有自平衡特性的被控对象称为自平衡过程， 这是一种稳定的过程。
❖ 有一些被控对象，当 被调量的平衡关系破 坏后，被调量而以固 定的速度一直变化下 去而不会自动地在新 的水平上恢复平衡。 这种现象不具有自平 衡特性，称为无自平 衡过程。这种过程是 临界稳定的，它需要 很长时间，被调量才 会有很大的变化。
dh
❖ T +dt Δh = KΔμ
❖ 有纯延迟的单容对象的微分方程为
dh
❖T
dt +Δh = KΔu(t -
) 0
❖ (2-17)
❖ 对应的传递函数为
G(s)=
H (s)
=
U (s)
K e(02s-18) Ts 1
与式（2-7）相比多了延迟因子
e。 0 s
无自平衡能力的单容对象特性
❖ 用惯性环节描述的单容对象，在被控量受到扰 动后，原来的平衡关系遭到破坏，但随着被调量的 变化不平衡越来越小，被调量能够自动地稳定在新 的平衡点上，这种特性称为自平衡。
具有纯延迟的单容对象特性
• 1、什么是纯延迟？ • 2、纯延迟现象产生的原因：是由于扰动发生的地
点与测定被控参数位置有一定距离。
• 有一储水槽调节阀1距水槽有 一段较长的距离。调节阀1开 度变化所引起的流入量变化 ΔQi，需要经过一段传输时间 T0，才能对水槽液位产生影 响， T0 是纯延迟时间。
作为输入量，其余的输入信号则为干扰量。 2、要有先验知识 • 在建模中，被控对象内部所进行的物理、化学过程符合已经 • 发在现建的模许中多必定须理掌握、4 建原模理对及象模所型要。用到的先验知识。
3、试验数据 • 过程的信息能通过对对象的试验与测量而获得。
❖ 被控对象数学模型的要求:准确可靠。
在线运用的数学模型要求实时性。
❖ 无自平衡能力双容对象的阶跃响应曲线
4、相互作用的双容对象
h1 h2 R1
Q1
Qi Q1C1d dht1
Q2
h2 R2
Q1Q0 C2d dht2
❖ 可得对应的传递函数为
Q 0(s)
1
Q i(s) R 1 C 1 R 2 C 2 s2 (R 1 C 1 R 2 C 2 R 2 C 1 )s 1
❖ 测试法建模又可分为经典辨识法和现代 辨识法两大类。
❖ 经典辨识法只需对少量的测试数据进行 简单的数学处理；现代辨识法可以消除 测试数据中的偶然性误差即噪声的影响， 需要处理大量的测试数据。
机理建模方法
例1、单容水槽对象的建模（图2.2） （课后请同学们自己分析后面两个例题！） 结论：单容被控对象动态特性都是一阶惯性环节。
❖ G(s)=
H 2(s) = U (s)
T1T2s2
K e
(T1 T2)s1
0s
2、具有自平衡能力的多容对象
❖ 有n个相互独立的多容对象的时间常数为T1、 T2….Tn,总放大系数为K，则传递函数为
K
G(s)=
(T1s1)T (2s1)(Tns1)
❖ 若T1=T n