宋彤过程控制工程-8 关联解耦_lt
第七章 解耦控制系统
pij 第一放大系数（开环增益） qij 第二放大系数（闭环增益）
2. 相对增益与相对增益矩阵
第一放大系数pij （开环增益） 指耦合系统中，除Uj到Yi通道外，其它通道 全部断开时所得到的Uj到Yi通道的静态增益; 即，调节量 Uj 改变了 Uj 所得到的 Yi 的变化 量 Yi 与 Uj 之比，其它调节量 Uk （ k≠j ）均 不变。 pij可表示为：
通过计算过程的微分分别计算出第一放大系数和 第二放大系数，从而得到相对增益矩阵。
另一种方法是增益矩阵计算法
先计算第一放大系数，再由第一放大系数直接计 算第二放大系数，从而得到相对增益矩阵。
2. 相对增益与相对增益矩阵
增益矩阵计算法
即由第一放大系数直接计算第二放大系数。
2. 相对增益与相对增益矩阵
的根所决定。即特征方程的根具有负实部， 两个关联回路是稳定的。
1. 耦合过程及其要解决的问题
通常认为，在一个多变量被控过程中，如果每一个被控
变量只受一个控制变量的影响，则称为无耦合过程，其分 析和设计方法与单变量过程控制系统完全一样。
存在耦合的多变量过程控制系统的分析与设计中需要解决 的主要问题： 1. 如何判断多变量过程的耦合程度？ 2. 如何最大限度地减少耦合程度？ 3. 在什么情况下必须进行解耦设计，如何设计？
1. 耦合过程及其要解决的问题
稳定性如何判别？
1. 耦合过程及其要解决的问题
当两个回路有关联时，则闭环稳定性由特征方程：
Q(s) [1 G11 (s)Gc1 (s)][1 G22 (s)Gc 2 (s)] G12 (s)G21 (s)Gc1 (s)Gc 2 (s) 0
式中
K 22 h11 K11 K 22 K12 K 21
解耦控制系统
2023/5/24
5
9.1.2 被控对象的典型耦合结构
对于具有相同数目的输入量和输出量的被控对象，典型的 耦合结构可分为P规范耦合和V规范耦合。
图9-3为P规范耦合对象。
2023/5/24
6
它有n个输入和n个输出，并且每一个输出变量
Yi(i=1,2,3,…,n）都受到所有输入变量Ui(i=1,2,3,…,n）的影响。 如果用pij(s)表示第j个输入量Uj与第 i个输出量Yi之间的传递函数， 则P规范耦合对象的数学描述式如下：
2023/5/24
13
对于一个耦合系统，因为每一个控制变量不只影响一 个被控变量，所以只计算在所有其他控制变量都固定 不变的情况下的开环增益是不够的。因此，特定的被 控变量Yi对选定的控制变量的响应还取决于其他控制 变量处于何种状况。
对于一个多变量系统，假设 Y是包含系统所有被
控变量Yi的列向量；U是包含所有控制变量Uj的列向量。 为了衡量系统的关联性质首先在所有其它回路均为开
从而求得耦合系统的相对增益ij。
2023/5/24
25
(2) 直接计算法 现以图9-7所示双变量耦合系统为例说明如何由第一放
大系数直接求第二放大系数。引入P矩阵，式（9-10）可写 成矩阵形式，即
Y Y 1 2 p p1 21 1p p1 2 2 2 U U 1 2 K K 1 21 1K K 1 2 2 2 U U 1 2 （9-14）
（9-13）
2023/5/24
24
从上述分析可知，第一放大系数pij是比较容易 确定的，但第二放大系数qij则要求其他回路开环增 益为较为复杂，特别是多变量系统。
事实上，由式（9-12）和式（9-13）可看出，第 二放大系数qij完全取决于各个第一放大系数pij，这 说明有可能由第一放大系数直接求第二放大系数，
第十章_解耦
第10章 解耦控制系统当再同一设备或装置上设置两套以上控制系统时，就要考虑系统间关联的问题。
其关联程度可通过计算各通道相对增益大小来判断。
如各通道相对增益都接近于1，则说明系统间关联较小；如相对增益于1差距较大，则说明系统间关联较为严重。
对于系统间关联比较小的情况，可以采用控制器参数整定，将各系统工作频率拉开的办法，以削弱系统间的关联的影响。
如果系统间关联非常严重，就需要考虑解耦的办法来加以解决。
解耦的本质是设置一个计算装置，去抵消过程中的关联，以保证各个单回路控制系统能独立地工作。
为了便于分析，下面对2×2系统的关联及其解耦方法进行研究。
具有关联影响的2×2系统的方块图如图10—1所示。
从图10—1可看出，控制器c 1的输出p 1（s ）不仅通过传递函数G 11（s ）影响Y 1，而且通过交叉通道传递函数G 21（s ）影响Y 2。
同样控制器c 2的输出p 2（s ）不仅通过传递函数G 22（s ）影响Y 2，而且通过交叉通道传递函数G 12（s ）影响Y 1。
上述关系可用下述数学关系式进行表达：Y 1（s ）=G 11（s ）P 1（s ）+G 12（s ）P 2（s ）（10—1） Y 2（s ）=G 21（s ）P 1（s ）+G 22（s ）P 2（s ）（10—2）将上述关系式以矩阵形式表达则成：⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡)()()()()()()()(212221121121s P s P s G s G s G s G s Y s Y （10—3）或者表示成：Y （s ）=G （s ）P （s ）（10—4）式中 Y （s ）——输出向量；P （s ）——控制向量；G （s ）——对象传递矩阵：⎥⎦⎤⎢⎣⎡=)()()()()(22211211s G s G s G s G s G （10—5）所谓解耦控制，就是设计一个控制系统，使之能够消除系统之间的耦合关系，R 1） R 2图10—1 2×2关联系统方块图而使各个系统变成相互独立的控制回路。
工业过程控制工程课件10.解耦控制
C1
C2
C1 y20 C1 C2
y20 C2
C1
C2
变量配对举例（续）
6. 进行合适的变量配对 ( 假设C1 >y20 >C2 )：
u10
y20 C2 C1 C2
y10 , u20
C1 y20 C1 C2
y10
y20 C2
C1 C1
C2 y20
C1 C2
C1 y20 C1 C2 y20 C2 C1 C2
12 22
1 j 2 j
1n
2n
• • • • • •
yi
i1
i 2
ij
in
• • • • • •
yn n1
n2
nj
nn
相对增益系数的计算方法1
输入输出稳态方程
u1(s)
y1(s) y1 K11u1 K12u2
u2(s)
y2(s) y2 K21u1 K22u2
p11
多变量系统中的耦合
u1(s)
y1(s)
u2(s) ...
MIMO 过程
y2(s) ...
un(s)
yn(s)
基本问题：若采用SISO控制器，如何进行 输入输出变量之间的配对？
多回路PID 控制
相对增益的概念
第一放大系数 pij：在其它控制量 ur (r≠j)均不变的前
提下， uj 对yi 的开环增益
y1 u1
u2
K11
y1
K11u1 K12
y2
K21u1 K 22
q11
y1 u1
y2
K11
K12 K21 K 22
11
1
1 K12 K21
(工业过程控制)10.解耦控制
在系统运行过程中，通过动态调整控制参数或策略，实现耦合的 实时解耦。
解耦控制的方法与策略
状态反馈解耦
通过引入状态反馈控制 器，对系统状态进行实 时监测和调整，实现解
耦。
输入/输出解耦
通过合理设计输入和输 出信号，降低变量之间
的耦合程度。
参数优化解耦
通过对系统参数进行优 化调整，改善耦合状况， 实现更好的解耦效果。
通过线性化模型，利用线性控制理论设计控制器，实现系统 解耦。
非线性解耦控制
针对非线性系统，采用非线性控制方法，如滑模控制、反步 法等，实现系统解耦。
状态反馈与动态补偿解耦控制
状态反馈解耦控制
通过状态反馈技术，将系统状态反馈 到控制器中，实现系统解耦。
动态补偿解耦控制
通过动态补偿器对系统进行补偿，消 除耦合项，实现系统解耦。
特点
解耦控制能够简化系统分析和设计过 程，提高系统的可维护性和可扩展性 ，同时降低系统各部分之间的相互影 响，增强系统的鲁棒性。
解耦控制的重要性
01
02
03
提高系统性能
通过解耦控制，可以减小 系统各部分之间的相互干 扰，提高系统的整体性能。
简化系统设计
解耦控制能够将复杂的系 统分解为若干个独立的子 系统，简化系统的分析和 设计过程。
调试和维护困难
耦合问题增加了系统调试和维护的难度，提高了运营成本。
解耦控制在工业过程控制中的实施
建立数学模型
01
对工业过程进行数学建模，明确各变量之间的耦合关系。
选择合适的解耦策略
02
根据耦合程度和系统特性，选择合适的解耦策略，如状态反馈、
输出反馈等。
控制器设计
03
第八章 解耦控制
3
控制系统之间的耦合（关联）程度可用传递函数矩阵表示。 控制系统之间的耦合（关联）程度可用传递函数矩阵表示。
Y( s ) = G ( s ) U( s )
Y1 (s) G 11 (s) G 12 (s) U1 (s) Y (s) = G (s) G (s) U (s) 22 2 21 2
确定各变量之间耦合程度的分析方法有直接法和相对增 确定各变量之间耦合程度的分析方法有直接法和相对增 益法。直接法是采用解析法得到各变量之间的传递函数 益法。直接法是采用解析法得到各变量之间的传递函数 关系，从而确定过程中每个变量相对每个控制作用的耦 关系， 合程度。相对增益法是一种通用的耦合特性分析工具， 合程度。相对增益法是一种通用的耦合特性分析工具， 通过相对增益矩阵，不仅可以确定变量之间的耦合程度， 通过相对增益矩阵，不仅可以确定变量之间的耦合程度， 相对增益矩阵 并且以此去设计解耦控制系统。 并且以此去设计解耦控制系统。
同理
u2
= k11
= k 21，p22 = ∂y2 ∂u2 = k 22
7
p12 =
∂y1 ∂u2
u1
= k12，p21 =
∂y2 ∂u1
u2
u1
第二增益系数 qij 输入 u j 对输出 yi 的第二增益系数指其它控制回路 均为闭环（ Y ( s) = 0, k ≠ j ） 该通道的增益，用
k
∂yi qij = ∂u j
17
v22
vn 2
消除和减弱耦合的方法
（1）被控变量（输出变量）与操纵变量（输入变量） ）被控变量（输出变量）与操纵变量（输入变量） 间的正确匹配 若相对增益矩阵为单位阵，则表明过程通道之间没 有静态耦合，系统的每一个通道均可以构成单回路控制。 如果控制系统的相对增益矩阵中有一个相对增益
解耦控制decoupling
( p1 p2 ) ( p0 p2 ) ( p0 p1 ) ( p0 p2 )
2
• 如果p1 p2，则I，说明1 h， 2 p1可行
• 如果p1 p0，则11和22 0，而 21和12 1，此时应 重新匹配变量，即1 p1 ， 2 h可行 • 如果p1=(p0-p2)/2， ij=0.5，只能解耦
2
ij 在0 1之间，因为 p0 p1 p2
p0 p1 p0 p2 ( p1 p2 ) p0 p1 p1 p2 p0 p1 p0 p2 ( p0 p1 ) 1 0 Λ 回路间不耦合 0 1 0.5 0.5 Λ 耦合最严重 0.5 0.5
r1
-
Kc1 gc1
1
K11 g11
K21 g21
+
+
y1
K12 g12 r2
-
Kc2 gc2
调节器
2
K22 g22
过程
+
+
y2
二.求取相对增益的方法
1.利用相对增益定义（7-4）来计算 例7-1
PC QC
p1
PT DT
h p2 2
p0 1
压力--流量系统的数学描述：
1 2 ( p0 p2 ) h 1 ( p0 p1 ) 2 ( p1 p2 ) (7 6) 1 2 y1 h, y2 p1
(7 12) (7 13)
y2
K12 K 21 K11 K 22 (7 14)
11
p11 K11 K 22 q11 K11 K 22 K12 K 21
依此办理可得12， 21， 22。 由上例可知，只要有Kij就可推得相对增益，是否可以 有更方便的计算方法？ 假设有一个矩阵H，它与第二放大系数矩阵Q有如下关 系：
过程控制系统[李国勇][电子教案]第9章解耦控制系统
![过程控制系统[李国勇][电子教案]第9章解耦控制系统](https://img.taocdn.com/s3/m/b013dd3f5a8102d276a22f84.png)
Yk const
17
pij与qij之比定义为相对增益或相对放大系数ij， ij可表示为 pij Y Y i i ij (9-8) qij U j U j U k const Yk const 即 由相对增益ij元素构成的矩阵称为相对增益矩阵。
3
4
图9-1所示是化工生产中的精馏塔温度控制方案。 ul的改变不仅仅影响y1，同时还会影响y2；同样 地，u2的改变不仅仅影响y2，同时还会影响y1。因此， 这两个控制回路之间存在着相互关联、相互耦合。这 种相关与耦合关系如图9-2所示。 耦合是过程控制系统普遍存在的一种现象。耦合 结构的复杂程度主要取决于实际的被控对象以及对控 制系统的品质要求。因此如果对工艺生产不了解，那 么设计的控制方案不可能是完善的和有效的。
Y1 q11 U 1
Y2 const
K 12 K 21 K 11 K 22 K 12 K 21 K 11 K 22 K 22
25
类似地可求得
q 21 K 11 K 22 K12 K 21 K K K 21 K 12 K K K12 K 21 ; q12 11 22 ; q 22 11 22 K 12 K 21 K 22
pij
U j
U k const
16
然后，在所有其它回路均闭合，即保持其它被控 变量都不变的情况下，找出各通道的开环增益，记作 矩阵Q。它的元素qij的静态值称为Uj与Yi通道的第二放 大系数。它是指利用闭合回路固定其它被控变量时， Uj与Yi的开环增益。qij可以表为 (9-7)
Yi qij U j
13
U 1 R1 Y1 Y1 3U 1 4U 2 ; U 2 R2 Y2 Y2 5U 1 U 2
解耦控制实验报告
解耦控制实验报告
实验目的：探究解耦控制在自动控制中的应用，并通过实验验证解耦
控制的有效性。
实验原理：
解耦控制是指将系统的输入与输出之间的耦合关系消除，使得系统能
够更加稳定地工作。
所谓输入与输出之间的耦合关系，即指系统在输入信
号作用下，输出信号会受到输入信号的一些干扰或影响。
解耦控制通过分
别对系统的输入和输出进行调节，达到解耦的效果。
在实际应用中，解耦控制可以提高系统的稳定性、可控性和响应速度，减小系统对干扰的敏感性，并且可以避免系统产生不可预测的输出。
实验设备和材料：
1.电脑
2. MatLab软件
3.控制系统实验中常用的电路组件（如电阻、电容等）
实验步骤：
1. 在MatLab中搭建解耦控制系统的数学模型。
2.根据系统模型，设计合适的控制器。
3.将控制器与系统连接起来，进行实验。
4.分别对比解耦控制和未解耦控制的结果并进行分析。
实验结果与分析：
在实验中，我们选择了一个典型的控制系统模型进行解耦控制实验。
实验结果显示，在解耦控制的情况下，系统的输出比未解耦控制的情况下更加稳定，且对干扰信号的响应更加迅速。
这说明解耦控制可以有效地降低系统的耦合性，提高系统的控制性能。
实验总结：
通过本次实验，我们深入了解了解耦控制在自动控制中的应用，并验证了解耦控制的有效性。
在实际应用中，解耦控制可以提高系统的稳定性和可控性，减小系统的不确定性和干扰影响，从而使系统能够更加稳定地工作。
因此，解耦控制在自动控制中具有广泛的应用前景。
宋彤《过程控制工程》3 串级控制系统
串级控制系统方框图
主回路：定值控制 给定值为常数 R1(s) =count 副回路：随动控制 给定值是主控制器输出 R2(s)=u1(s) 如图中压力控制器的给定值是温度控制器输出 值，副参数跟随给定值(主控制器输出)变动而变动。
3.1.2 精馏塔塔釜温度串级控制动作分析
1）系统设定 方块图
Z1(s)
管式加热炉出口温度-炉膛温度 串级控制系统方框图
②串级控制系统一般方框图
系统控制图
TC
T1C T1T 原料 出口
TT PT
PC
T2C
T2T
燃料 原料
温度-压力串级控制
方框图
D2(s) R1(s) GCT(s) Z1(s) R2(s) GCP(s) GV(s) GTP(s) GTT(s) GPP(s) Y2(s) D1(s) GPT(s) Y1(s)
GPP(s)
内环（副回路）方框图 GTP(s)
R1(s)
e1(s)
GTC(s) z1(s) TTOUT
u1(s) TCOUT
GTT(s) 副回路
Y2(s) P
GPT(s)
Y1(s) [T]
温度-压力串级控制 主要干扰：加热蒸气压力
串级控制系统方框图 GTT(s)
外环（主回路）方框图
回路： 副回路：由副控制器、执行器、副对象构成的闭环系统 如图中的蒸汽压力控制回路 主回路：由主控制器、副回路、主对象构成的闭环系统 如例中的温度控制回路
Z1(s)
Z2(s)
设：反向干扰， f1 → T↓; f2 → P↑
动作过程
GC 2 ( ) GV ( ) GTP ( ) 副：P e 2 u2 q P T GC ( ) GTT ( ) 主：T e1 u1 e 2 q
一类实际工程问题的解耦PID控制器设计
一类实际工程问题的解耦PID控制器设计
李会军;陈明军
【期刊名称】《控制工程》
【年(卷),期】2008(15)3
【摘要】解耦一直是控制系统中比较难解决的实际问题,为了消除控制系统中耦合的成分,从一个实际的模型出发,通过建立系统模型的传递函数,利用多变量频率设计理论中静态解耦的思想,产生一个解耦器,从而消除系统中耦合的成分,使系统变成两个单输入单输出的模型,然后在此模型基础上,设计出一个解耦的PID控制器。
仿真结果验证了该解耦器能够减少系统中耦合的成分,达到解耦的目的。
该方法简单实用,可以推广到许多实际的耦合系统中。
【总页数】4页(P275-278)
【关键词】耦合;PID控制器;解耦器
【作者】李会军;陈明军
【作者单位】东南大学仪器科学与工程系,江苏南京 210096;南京理工大学自动化系,江苏南京 210094
【正文语种】中文
【中图分类】TP27
【相关文献】
1.改进BP神经网络PID多变量解耦控制器的设计 [J], 李爽;孙盛骐
2.化工双输入输出时滞过程解耦PID控制器解析设计 [J], 刘媛媛;张卫东
3.PEMFC阴极系统的混合智能PID解耦控制器设计 [J], 张颖颖;李曦;张颖;侯广利;孙继昌
4.一类非自衡对象的鲁棒内模PID控制器设计方法 [J], 刘立业
5.关于多变量PID自适应解耦控制器的设计 [J], 刘伟; 冯向军
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
解耦和耦合控制
解耦和耦合控制
一、解耦
数学中解耦是指使含有多个变量的数学方程变成能够用单个变量表示的方程组，即变量不再同时共同直接影响一个方程的结果，从而简化分析计算。
通过适当的控制量的选取，坐标变换等手段将一个多变量系统化为多个独立的单变量系统的数学模型，即解除各个变量之间的耦合。
最常见的有发电机控制，锅炉调节等系统。
软件开发中的耦合偏向于两者或多者的彼此影响，解耦就是要解除这种影响，增强各自的独立存在能力，可以无限降低存在的耦合度，但不能根除，否则就失去了彼此的关联，失去了存在意义。
二、耦合
在电子学和电信领域，耦合ǒuhé（英语：coupling）是指能量从一个介质（例如一个金属线、光导纤维）传播到另一种介质的过程。
在电子学中，耦合指从一个电路部分到另一个电路部分的能量传递。
例如，通过电导性耦合，能量从一个电压源传播到负载上。
利用电容器允许通过交流成分、阻挡直流成分的性质，可以将电路的交流部分和直流部分耦合起来。
变压器也可以充当耦合介质，通过在两端配置适当的阻抗，可以达到适当的阻抗匹配。
最新过程控制作业答案
dH
(1)物料平衡方程为Q,-(Q2•Q3)=F-dt
增量关系式为-■=Q2-■Q3=F钊
dt
代入增量关系式，则有F土•（R2R3”h=.Q,
dt
（2）两边拉氏变换有：
FsH (s)
R2R3
故传函为：
R2R3
土R2R3K
G(S八Qi(s) _FR2R3s[_Ts1
如果进料流量波动较大试设计一个前馈串级复合控制系统已知系统中有关传递函数分别为sshktis1仃02si试画出此复合控制系统的传递函数框图并写出前馈调节器的传递函数2?气开型工艺要求一旦发生事故终止蒸汽供应3?主副控制器均为反作用厲21厲小1jr06031042104osj或者代公式得到11050604气从而得到相对第八章关联分析和解耦控制已知一耦合过程的传递函数矩阵为gilg120503g21g220406试计算该过程的相对增益矩阵说明其变量配对的合理性然后按照前馈补偿解耦方式进行解耦求取前馈补偿解耦装置的数学模型画出前馈解耦系统框图
R2+R3
第一章
概述
1.1过程ห้องสมุดไป่ตู้制系统由哪些基本单元构成？画出其基本框图。
控制器、执行机构、被控过程、检测与传动装置、报警，保护，连锁等部件
1.2按设定值的不同情况，自动控制系统有哪三类？ 定值控制系统、随机控制系统、程序控制系统
1.3简述控制系统的过渡过程单项品质指标，它们分别表征过程控制系统的什么性能?
a.衰减比和衰减率：稳定性指标；
b.最大动态偏差和超调量：动态准确性指标；
c.余差：稳态准确性指标；
d.调节时间和振荡频率：反应控制快速性指标。
解耦并联机构
z α
z(θ1,θ2 ,θ3) α(θ1 , θ2 , θ3 ,
θ4
)
β
β(θ1,θ2 ,θ3,θ4,θ5 )
γ γ(θ1,θ2,θ3,θ4,θ5,θ6 )
x x(θ1)
y
y(θ2 )
z α
z (θ3 ) α(θ4 )
β
β(θ5 )
γ γ(θ6 )
基于螺旋理论对解耦的定义
• 2002年，文献[1]把机构的解耦运动定义为：机构实现的一 定范围内的运动，其对应旋量为简单旋量(线距或旋量)，且 在此运动过程中保持等价。2003年，文献[2]同样从这一观 点出发给运动解耦下了一个定义，如果两个运动的运动螺 旋均为简单螺旋，且始终保持平行（对移动来说）或重合 （对转动来说），这两运动就是解耦的。且依据解耦运动 的范围，文献[1]还把机构的解耦运动分为三种：点邻域解 耦、大范围解耦和全局解耦。
(1)如果机构的每个输出变量x、y、z、α、β、γ均为所有主动输入θ一项；
(2)如果x、y、z、α、β、γ中某些输出变量只是部分输入变量θ1～θr ( r < M)的函数， 则称输出输入为部分解耦，如下式的第二项，输入与输出变量间关系呈三角化形式；
(3)如果输出输入变量间存在一一对应关系时，则称为完全解耦，如下式的第三项。
x x(θ1,θ2 ,,θM )
y
y(θ1,θ2 ,,θM
)
z
α
z(θ1,θ2 ,,θM α(θ1,θ2 ,,θM
) )
β γ
β(θ1,θ2 ,,θM ) γ(θ1,θ2 ,,θM )
x x(θ1)
y
y(θ1,θ2 )
解耦并联机构型综合方法
•基于支链驱动理论的解耦转动并联机构的型综合
过程控制系统解耦控制系统
K 21 K12K21
Y1
K11 K11K22 K12 K21
Y2
（8.16）
15
2. 相对增益与相对增益矩阵
引入H矩阵，则（8-16）式可写成矩阵形式， 即
U1(s) U1(s)
h11 h21
h12 Y1(s)
相对增益与相对增益矩阵
令某一通道在其它系统均为开环时的放大系 数与该一通道在其它系统均为闭环时的放大 系数之比为λij，称为相对增益;
相对增益λij是Uj相对于过程中其他调节量对
该被控量Yi而言的增益（ Uj → Yi ）；
λij定义为
p
ij
q ij ij
pij 第一放大系数（开环增益） qij 第二放大系数（闭环增益）
40
3. 解耦控制系统设计
三 单位矩阵解耦法
单位阵解耦设计是对角阵解耦设计的一种特殊 情况。它要求被控对象特性矩阵与解耦环节矩 阵的乘积等于单位阵。即
G p11 ( s) G p 21 ( s)
Gp12 (s) N11(s)
G
p 22
(
s)
N
21
(
s)
N12 N 22
(s) (s)
p
22
(s)
G
p12
(
s)G
p
21
(s)
Gp11(s)Gp22 (s)
G
p11
(
s)G
p
22
(s)
G
p12
(
s)G
p
21
(s)
（8.51）
39
解耦控制系统PPT课件模板
解耦控制系统的未来发展方向
智能化解耦控制
多目标优化解耦控制
利用人工智能和机器学习技术，实现自适 应、自学习的解耦控制策略。
研究如何同时优化多个性能指标，实现更 全面的系统性能提升。
网络化解耦控制
鲁棒性解耦控制
针对网络化控制系统，研究如何实现有效 的解耦控制策略。
多变量系统问题
在许多实际工业过程中，系统常常存在多个输入和输出变量，这些变量之间可 能存在耦合关系，导致系统难以控制。解耦控制系统旨在解决这一问题。
解耦控制系统的定义
控制策略
解耦控制系统是一种通过某种控制策 略，使得多变量系统中的各个变量之 间尽可能减少耦合关系的控制系统。
目的
解耦控制系统的目的是提高系统的可 控制性和可观测性，使得各个输出变 量能够独立地被控制，从而更好地实 现系统的性能优化和稳定运行。
06
结论
解耦控制系统的重要性和意义
提高系统性能 解耦控制系统能够将耦合的多个 过程或子系统进行解耦，从而提 高每个子系统的性能和稳定性。
增强系统可靠性 解耦控制系统能够降低子系统之 间的耦合程度，减少系统故障的 传播和扩散，统的设计能够简化系 统结构，降低系统复杂性和控制 难度，提高系统的可维护性和可 扩展性。
详细描述
在能源领域中，解耦控制系统主要用于控制各种能源设备和系统，如风力发电、太阳能发电、火力发电等。通过 解耦控制技术，可以实现能源设备的快速响应和精确控制，提高能源的产出和利用率，降低能耗和环境污染。
04
解耦控制系统的优势与挑战
解耦控制系统的优势
提高系统性能
解耦控制系统能够将复杂系统 分解为多个独立的子系统，从
解耦控制实验概要
实验八解耦控制实验一、实验目的1．掌握解耦控制的基本原理和实现方法。
2．学习利用模拟实验分析研究解耦控制的基本方法。
二、实验仪器1．EL-AT-II型自动控制系统实验箱一台2．计算机一台三、实验内容1．解藕前原系统结构图如图8-1所示，其被控对象为互相耦合的双输入双输出系统，U1（t）和U2（t）为控制量，Y1（t）和Y2（t）为输出量。
图8-1 原系统结构图2．解藕前原系统的模拟电路和结构图如图8-2和图8-3。
图8-2 原系统模拟电路图图8-3 原系统结构图3．开环解耦控制方框图如图8-4。
图8-4 开环解耦控制方框图虚线框内系统由计算机软件编程实现。
4．闭环解耦PID方框图如图8-5，这个图是在开环解耦的基础上，构成反馈控制系统。
图8-5 闭环解耦PID方框图虚线框内系统由计算机软件编程实现。
经PID校正之后，可形成二独立的闭环系统，PID参数的选择与单回路系统的选择方法相同。
为了检验系统是否解耦，取DA1和DA2的阶跃输入信号都为1V。
若将此二信号加入图8-1耦合系统，将会发现Y1(t)和Y2（t）的输出信号都为2V；若将此二信号加入图16开环解耦系统，会看到Y1(t)和Y2(t)的输出信号分别为1V和2V，但过渡过程还不算快；若将此二信号加入图17的PID解耦控制系统时，有反馈作用和PID作用，合理的选择PID 参数，将会看到Y1(t)和Y(t)基本是1V和2V信号。
四、实验步骤1.连接被测量典型环节的模拟电路(图8-1)。
电路的输入U1接A/D、D/A卡的DA1输出，输出Y1接A/D、D/A卡的AD1输入。
输入U2接A/D、D/A卡的DA2输出, 输出Y2接A/D、D/A卡的AD2输入。
检查无误后接通电源。
2.启动计算机，在桌面双击图标 [自动控制实验系统] 运行软件。
3.测试计算机与实验箱的通信是否正常,通信正常继续。
如通信不正常查找原因使通信正常后才可以继续进行实验。
开环实验4.选中 [实验课题→解耦控制→开环实验] 菜单项,鼠标单击将弹出参数设置窗口。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Part II: Control System Design
Chapter 7 Control of Single-Input-Single-Output (SISO) Processes
Chapter 8 Two-Degree-of-Freedom (2DOF) Control of SISO Processes
先进控制技术研究所
8. 系统关联及解耦控制
工业生产过程中多变量输出以及各控制回路之间通 常存在着不同程度的耦合关联关系。强相关或负相关 的耦合关系会严重影响控制性能，甚至破坏闭环系统 的稳定性，因此应在控制系统设计中考虑解耦问题。
主要内容： 关联系统描述分析 相对增益阵Λ 系统耦合强度的削减方法 解耦控制设计
Chapter 9 Cascade Control System 先进控制介绍
Chapter 10 Multiloop Control of Multivariable Processes 解耦控制
Chapter 11 Decoupling Control of Multivariable Processes
P12(s)
G12(s)GC2(s) Q(s)
P21(s)
G21(s)
G12(s)
u2
G22(s)
Y1(s) Y2(s)
开环
Y(s) Y Y 1 2((s s)) G G 1 21 1((s s))
G 12(s)U 1(s) G 22(s) U 2(s)
闭环系统(Multiloop)： 由闭环回路有：
u1
Gc1(s)
G11(s) G21(s)
F1
F2
数学描述方式：对角阵
YyyH FGHF 01(s)
0 GБайду номын сангаасF2
u uF F12
b. 单向关联：控制回路间存在单向影响，具有独立 和非独立两类控制回路。
单向关联流程例图：
数学描述方式：三角阵
Q、T TC
设：液位控制回路为回路1；
LC
温度控制回路为回路2。
蒸汽(F1)
单向关联
F2
yyTLGTF01(s)
流程图：
数学描述方式：满阵
TC
冷却水(F1)
进料(F2)
yyC TG GTCFT1((ss))
G GC TF C2((ss))uuF F12
CC
连续搅拌反应器
关联关系： 反应器内温度变化影响出口浓度，需调节进料量保证出口浓
度要求。 进料量变化影响反应器内温度，需要调节冷却水流量保证反
应温度。 即：两控制回路中任意回路的动作将导致另一回路做相应调节。
其中：
B、D、F分别为支路和总管道的流量 X、Y、Z分别为支路和总管道中某组 分的含量
控制要求：
通过调节二支路的流量保证总管道中 的流量及成份的稳定
可选操作变量 流量B、流量D
D，Y B，X
（a）
FC F，Z
D，Y B，X
AC
（b） 物料混合控制方案
AC
F，Z FC
例2：蒸发过程
控制方案：
L
蒸气
Y1(s)
U1(s)GC1(s)R1Y1(s)
G12(s)
U2(s)GC2(s)R2Y2(s)
Gc2(s) u2
G22(s)
Y2(s)
闭环
代入开环描述式，消去U1和U2，得：
Y(s) Y Y 1 2((s s)) G G 1 21 1((s s))
G 12(s)U 1(s) G 22(s) U 2(s)
L
C
进料
出料
C
进料
出料
蒸发过程
（a）
控制要求：
控制出料浓度及塔内液位
L
可选操作变量： 加热蒸气量 出料量
C
进料
出料
（b）
提出问题：
蒸发过程控制方案
多被控变量与多操作变量系统的参数配合及控制回路构成
控制回路间耦合处理
8.1 关联系统描述分析
1) 关联分类 a. 无关联：各控制回路相互独立
HC
FC
G GLTFL2((ss))uuF F12
关联关系：
温度对液位控制无影响（入料温度变化对液位系统无影响，仅温度 控制回路动作）
液位对温度控制回路有影响（入料流量变化需要调节输出流量及调 节蒸气流量，同时，液位控制回路的动作将导致温度控制回路产生 相应动作）
c. 双向关联：各控制回路间均具有相互影响，不存在独立回路。 例：连续反应器内温度与产品质量控制
Chapter 12 Batch Process Control
Chapter 13 Concluding Remarks
Institute of Advanced Control Technology
4
例1：物料混合
D，Y F，Z
B，X 物料混合
数学描述：
F B D FZ BX DY
控制方案：
Y1(s)P11(s)R1(s)P12(s)R2(s) Y2(s)P21(s)R1(s)P22(s)R2(s)
Y1(s)P11(s)R1(s)P12(s)R2(s) Y2(s)P21(s)R1(s)P22(s)R2(s)
其中：
P11(s)
G11(s)GC1(s)GC1(s)GC2(s) G11(s)G22(s)G12(s)G21(s) Q(s)
2) 关联关系的方框图描述及分析 a. 方框图
开环：
u1
G11(s) G21(s) G12(s)
u2
G22(s)
开环
Y1(s) Y2(s)
闭环
u1
Gc1(s)
Gc2(s) u2
G11(s) G21(s) G12(s) G22(s)
闭环
Y1(s) Y2(s)
b. 传递函数矩阵 开环：
u1
G11(s)
Published by Springer in Jan 2019
Part I: Process Identification
Chapter 1 Introduction Chapter 2 Step Response Identification of Stable Processes Chapter 3 Step Response Identification of Integrating Processes Chapter 4 Relay Feedback Identification of Stable Processes Chapter 5 Relay Feedback Identification of Integrating Processes Chapter 6 Relay Feedback Identification of Unstable Processes