史密斯预估补偿器仿真
史密斯预估控制系统仿真
过程控制工程作业史密斯预估控制系统仿真院系：信息工程学院专业：2012级自动化******学号：*******指导老师：张*中央民族大学史密斯补偿控制纯滞后补偿控制的基本思路是：在控制系统中某处采取措施（如增加环节，或增加控制支路等），使改变后系统的控制通道以及系统传递函数的分母不含有纯滞后环节，从而改善控制系统的控制性能及稳定性等。
1．纯滞后补偿的基本原理如下图1.1所示图1.1 纯滞后补偿基本原理图令增加补偿后的传递函数为：则得：()(1)()s p G s e G s -τ=-()p G s 即为消除滞后所采用的补偿函数通过图1.1所示附加并联环节()p G s 的补偿处理，在()X s 和()Y s 之间传递函数不再表现为滞后特性。
2．史密斯滞后补偿控制史密斯提出的补偿方案如图1.2所示，虚框线部分为smith 预估器。
图1.2 史密斯补偿控制系统方框图系统传递函数为：()()()e ()1()()c p s c p G s G s Y s X s G s G s -τ=+可见，经补偿后，传递函数特征方程中已消除时间滞后项，也就是消除了时滞对系统控制品质的影响。
3．史密斯补偿控制仿真史密斯补偿控制综合仿真实例。
采用史密斯补偿控制方法对恒温箱的恒温过程进行控制。
其中，输入为燃油量，输出为温度。
（1）建立系统数学模型利用系统识别方法，得到系统数学模型为：所以，系统Smith补偿控制方框图如图1.2所示。
图中代表控制调节器传递函数。
经补偿后广义被控对象为：（2）无调节器时，开环系统稳定性分析式（1-1）表示为广义被控对象的Bode图如图1.3所示。
[程序：Smith_1.m]图1.3 广义被控对象Bode图可见，广义被控对象开环稳定幅值裕量为无穷大，相角裕量为120。
（3）系统控制参数整定由图1.3可知系统采用比例控制时，取任何值构成的闭环系统均稳定。
所以，本被控对象不能采用稳定边界法整定边界法整定系统参数。
一种改进的Smith预估补偿方法
常 规 Smith 预估补 偿控制算法框 图如图 1 所 示. 图 中, Gc ( s ) 为 控 制 器 传 递 函 数; Gpc ( s ) 为控制对象传递函数, 且 有, Gpc ( s) = Gp ( s) e- Ss ,
图 1 Smith 预估补偿算法框图
一样, 从而设计变得十分简单.
在模型精确的条件下, 用 Sm ith 预估补偿算
法对系统进行控制, 经整定控制器 Gc( s) , 可使系 统有很好的动态特性, 但是它对模型偏差十分敏
感, 尤其是模型的纯滞后误差和增益误差. 当模型
的参数发生变动时, 系统的输出将明显变坏, 甚至
会出现不稳定的现象.
Gp ( s) 为 Gpc( s) 中不含纯滞后的部分. Gm( s) e- Sm s
是模型, Gm( s) 是预估器, Sm是对象模型纯滞后s) = { G c( s) Gpc( s) R( s) + Gpc( s) [ 1 +
G c( s) Gm( s) - G c( s) Gm( s) e- Sms ] L ( s) } /
G c( s) Gm( s) - G c( s) Gm( s) e- ] Sms õ
L ( s) } / [ 1 + Gc( s) Gp ( s) ] .
( 1)
特征方程变为 1+ Gc ( s) Gp( s) = 0, 消除了原 系统特征方程中的滞后项 e- Ss , 使得对控制器设
计时, 能如同对无滞后环节的控制系统进行控制
∫ B2 ey pdt, 其中, e = y p - y m; B 1和 B 2为常数 .
仿真结果表明, 采用图 3 所示的控制结构以 及上述调整规律, 在模型存在误差时, 对系统进行 控制, 可以取得很好的控制效果. 更为有利的是, 采取图 3 所示的控制结构进行控制时, 可以保证 系统是稳定的, 整个系统的稳定性仅决定于控制 器 Gc( s) 、模型预估器 G m( s) 以及适应性的增益环 节 K v, 系统特征方程为: 1+ Gc( s) G m( s) K v = 0.
过程控制课设：史密斯补偿控制仿真
《过程控制》课程设计报告题目：史密斯补偿控制仿真姓名：学号：专业：自动化年级：指导教师：目录一.绪论 (2)二.基本原理 (3)三.结论 (6)四.心得 (7)五.参考文献 (8)一. 绪论1.1MATLAB软件简介：MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。
是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
1.2 Simulink简介：Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。
在该环境中，无需大量书写程序，而只需要通过简单直观的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。
Simulink具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、贴近实际、效率高、灵活等优点，并基于以上优点Simulink已被广泛应用于控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。
同时有大量的第三方软件和硬件可应用于或被要求应用于Simulink。
1.3 Simulink仿真步骤：(1)根据要仿真的系统框图，在SIMULINK 窗口的仿真平台上构建仿真模型。
(2) 设置模块参数。
(3)设置仿真参数。
仿真时间(Simulation time) 有开始时间(Start time) 和终止时间(Stop time) 两项，连续系统中仿真时间一般从零开始，可以先预设一个仿真的终止时间，在仿真过程如果预设的时间不足，可以即时修改。
算法选择(Solver options) 中计算类型(Type) 有可变步长( Variable step) 和固定步长(Fixed-step) 两种，在可变步长和固定步长下还有多种数值计算方法可供选择，关于数值计算方法将在后面作进一步介绍。
史密斯预估补偿器仿真
摘要过热蒸汽的温度是电站锅炉安全运行的重要指标之一。
本文针对过热气温大迟延、大惯性的特点，设计了史密斯预估补偿的控制方案。
并通过仿真结果证明，史密斯预估补偿优于常规PID控制。
关键字过热蒸汽温度史密斯预估补偿PID 仿真1 过热蒸汽温度控制必要性及对象特性分析机组过热蒸汽的温度是锅炉运行质量的重要指标之一，汽温过高会使锅炉受热面及蒸汽管道金属材料的蠕变速度加快，影响使用寿命。
汽温降低，将会使机组循环热效率降低，使煤耗增大。
过热汽温变化过大，除使管材及有关部件产生疲劳外，还将引起汽轮机转子与汽缸的胀差变化，甚至产生剧烈振动，危及机组安全运行。
所以，锅炉在运行中必须保证过热汽温稳定在规定值附近。
汽温控制的质量直接关系到机组的安全经济运行，又是锅炉各项控制中较为困难的任务之一。
这主要是由于：（1）造成过热汽温变化的原因很多，例如：机组负荷、减温水量、烟气侧的过剩空气系数及火焰中心位置、燃料成分等都会影响汽温的变化。
（2）在各种扰动作用下汽温对象具有非线性、时变等特性，使控制的难度加大。
（3）汽温对象具有大迟延、大惯性的特点，尤其随着机组容量和参数的提高，蒸汽过热受热面比例加大，使其迟延和惯性更大，从而进一步加大了控制的难度。
总之，过热汽温控制系统是一个多输入单输出的系统。
影响过热汽温主要扰动有三种：蒸汽流量（负荷）扰动；烟气热量扰动：燃烧器运行方式变化、燃料量变化、燃料种类或成分变化、风量变化等等这些变化最终均反映在烟气热量的变化；减温水流量扰动。
蒸汽流量（负荷）扰动和烟气热量扰动的迟延和惯性比减温水流量扰动小，但是蒸汽流量（负荷）信号由用户决定，不能作为调节手段；烟气热量控制（改变烟气热量和流量）比较困难；而减温水流量的控制对过热器的安全运行比较有利。
所以对于一般电厂，尽管对象特性不是太理想，但是目前还是广泛采用改变减温水流量来控制过热蒸汽的温度，即喷水减温。
因为电站锅炉的过热器管路比较长，因此它是一个大惯性加纯滞后的对象。
基于数字Smith预估补偿的温度控制仿真
ｂ ｎ ｅ Ｔｈ ｐ ｌ ａ ｉｎ ｏ ｉ ｉ ｌ ｅ ｍｉ ｒ ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｍｐ ｒ ｔ ｒ ｏ ｒ ｌ ａ ｅ ｎ ｓｍ ｕ ａ ｅ ｎ ｈ ｓ ｉ ｐ ｏ ａ ｅ ． ｅ ａ ｐ ｉ ｔ ｆａ ｄ ｇ ｔ ｉ ｄ ｓ ｔ ｐ ｅ ｉｔ ｒ ｉ ｅ ｅ ａ ｕ ｅ ｃ ｎｔｏ ｓ ｂ ｅ ｉ ｌ ｔ ｄ ａ ｄ ｔ ｕ ｓ ｒ — ｃ ｏ ａｚ ｈ ｈ
Ａｂｔａ ｔ Ａ ｐ ｏ ｌ ｉ ｉｄ ｓｒ ｏ ｔｏ ｐ ｏ ｅ ｓｉ ｔ ａ ｔ ｅｅｏ ｔ ｒ ｏ ｔ ｌ ｄｏ ｊｃｓ ｆ ｕ ｅｈ ｓｅｅ ｉ． ｏ ｔｅ ｓｒｃ ： ｒ ｂｅ ｎ ｎ ｕ ｔｙｃ ｎ ｒ ｌ ｒ ｃ ｓ ｓ ｈ ｔ ｈ ｒ ｆ ｎ ａ ｅｃ ｎ ｒ ｌ ｂｅ ｔ ｏ ｒ ｙ ｔｒｓ Ｔ ｈ ｍ ｅ ｏｅ ｐ ｓ
，
对设定值的改变 响应 比较快 ， 跟踪效果好 ， 但是其克 服扰 动的能力 比较差 。为提高Ｓ ｉ ｍｔ ｈ预估控制的鲁棒性 ， 提
出一种数字 ｓ ｔ ｍｉ ｈ预估器进行 补偿控制 。仿真结果表明 ： 在被控对象模型不确定性的情况下 ， 大或减少控制模型 增
的参数 ， 数字 ｓ ｔ ｍｉ ｈ预估补偿都具有较好 的鲁棒性 。 关键词 ：ｍｉ Ｓ ｔ ｈ预估器 ； 温度控制 ； 型； 模 鲁棒性
基于Smith预估器的大时滞系统控制方法研究与仿真
传统Smith预估器实质上是一种模型补偿控
制，采用补偿原理，将过程对象的纯滞后环节从 系统特征方程中消除，从而改善对时滞过程的控 制效果。 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
Doi: 10.3969/j.issn.1009-0134.2010.08.56
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。
基于Smith预估器的大时滞系统控制方法研究与仿真
The study and simulation on the control methods in large time delay system based on Smith predict国防工业职业技术学院，西安 710300）
采用双控制器方案，构成双自由度Smith预估
图3 双自由度Smith预估器结构示意图 【178】 第32卷 第8期 2010-8
基于Smith预估模糊PID的控制温度系统的设计与仿真
第３７卷第４期２０２３年７月兰州文理学院学报(自然科学版)J o u r n a l o fL a n z h o uU n i v e r s i t y ofA r t s a n dS c i e n c e (N a t u r a l S c i e n c e s )V o l ．３７N o ．４J u l ．２０２３收稿日期:２０２３Ｇ０１Ｇ２０基金项目:安徽省科学研究重点项目(２０２２A H ０５２０００,２０２２A H ０５２００２);安徽三联学院校级平台重点研究项目(K J Z D ２０２２００６)作者简介:夏百花(１９８１Ｇ),女,安徽合肥人,副教授,硕士,研究方向为自动化．E Ｇm a i l :５５３７９７７５＠q q．c o m．㊀㊀文章编号:２０９５Ｇ６９９１(２０２３)０４Ｇ００５９Ｇ０５基于S m i t h 预估模糊P I D 的控制温度系统的设计与仿真夏百花,蒋龙云(安徽三联学院电子电气工程学院,安徽合肥２３０６０１)摘要:针对工业生产控制过程中的温度非线性㊁滞后大等缺点,设计了一种基于S m i t h 预估算法的模糊P I D 控制器．以一阶加滞后系统为例,通过对常规P I D 控制算法㊁S m i t h 预估控制算法和模糊P I D 控制算法的理论分析研究,提出了一种将S m i t h 预估控制和模糊算法相结合的控制方案应用于温度控制系统,并用S i m u l i n k 对温度控制系统进行仿真,得出常规P I D 控制算法对于滞后较大的系统无法适用,而采用S m i t h 预估模糊P I D控制算法的上升时间和调节时间分别减小了１s 和２s ．实验结果表明:基于S m i t h 预估的模糊P I D 控制算法在响应速度和调节过程中具有更大的优势．关键词:S m i t h 预估;模糊P I D ;大滞后中图分类号:T P １３㊀㊀㊀文献标志码:AD e s i gna n dS i m u l a t i o no f T e m p e r a t u r eC o n t r o l S y s t e mB a s e do nS m i t hE s t i m a t eF u z z y PI D X I A B a i Ｇh u a ,J I A N GL o n gＧY u n (S c h o o l o fE l e c t r o n i c a n dE l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g ,A n h u i S a n l i a nU n i v e r s i t y,H e f e i ２３０６０１,C h i n a )A b s t r a c t :I nv i e wo f t h e s h o r t c o m i n g s o f t e m p e r a t u r e i n i n d u s t r i a l p r o d u c t i o n c o n t r o l pr o c e s s ,s u c ha s n o n l i n e a r i t y a n d l a r g ed e l a y ,a f u z z y P I Dc o n t r o l l e rb a s e do nS m i t h p r e d i c t i o na l g o Ｇr i t h m w a s d e s i g n e d ．T a k i n g t h e f i r s t Ｇo r d e r p l u s d e l a y s y s t e ma s a n e x a m p l e ,t h r o u gh t h e t h e Ｇo r e t i c a l a n a l y s i s a n dr e s e a r c ho f c o n v e n t i o n a lP I Dc o n t r o l a l g o r i t h m ,S m i t he s t i m a t ec o n t r o l a l g o r i t h ma n d f u z z y P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m ,t h i s p a p e r p r o p o s e d a c o n t r o l a l go r i t h mt h a t c o m Ｇb i n e dS m i t h e s t i m a t e c o n t r o l a n d f u z z y a l g o r i t h mt o a p p l y t o t h e t e m p e r a t u r e c o n t r o l s ys t e m ,a n du s e dS i m u l i n kt os i m u l a t e t h e t e m p e r a t u r ec o n t r o l s ys t e m ,a n dc o n c l u d e dt h a t t h ec o n Ｇv e n t i o n a l P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m w a sn o t a p p l i c a b l e t o t h e s y s t e m w i t h l a r g ed e l a y ,T h e r i s e t i m e a n d a d j u s t m e n t t i m e o f t h eS m i t he s t i m a t e f u z z y P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m w e r e r e d u c e db y１s a n d ２s r e s p e c t i v e l y ．T h e e x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o w e d t h a t t h e f u z z y P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m b a s e do nS m i t h p r e d i c t i o nh a d g r e a t e r a d v a n t a g e s i n r e s p o n s e s p e e d a n d r e gu l a t i o n p r o c e s s ．K e y w o r d s :S m i t he s t i m a t e ;F u z z y P I D ;l a r g e d e l a y ㊀㊀工农业生产控制过程中,温度控制约占据工业控制系统的７０％以上,但这些被控对象普遍存在一些较为复杂的因素,如动态特性复杂㊁非线性㊁干扰强㊁滞后时间较大等[１]．若采取简单控制系统且控制器采用常规P I D 控制时,对温度的控制效果并不是很理想,因此必须寻求更加先进且有效的控制方法．1㊀Smtih预估模糊PID控制算法的理论基础1.1㊀控制系统数学模型建立一般情况下,温度控制系统都具有非线性㊁时滞大等特点,为了简化温度控制系统的数学模型,可近似用一阶惯性加纯滞后环节或二阶系统加纯滞后环节来表示．在本文中,温度控制系统的数学模型用一阶系统进行简化,假设其传递函数可表示为G(s)＝K０T０s＋１e－τs＝G０(s)e－τs,(１)其中:K０表示被控对象的静态增益;T０表示被控对象的惯性时间常数;τ表示被控对象的滞后时间常数．在大多数被控过程的动态特性中,通常用τ/T的比值大小作为衡量被控过程纯滞后的严重程度,若τ/T＜０．３,被称为一般滞后过程,对于这类系统,使用常规的P I D控制算法就可得到满意的控制效果;若τ/T＞０．３,则称为大滞后过程,此类系统需采用较为复杂的控制算法进行控制．本文中所讨论的被控对象为大滞后过程,即τ/T＞０．３的温度控制系统．1.2㊀Smith预估模糊PID控制算法理论基础对于大多数定值控制系统来说,需要将被控对象的实时参数与设定值之间进行比较得到偏差,然后根据偏差的大小送入控制器中进行控制,其控制规律通常选用常规P I D(比例㊁积分㊁微分)控制算法,优点在于其原理简单,易于参数整定, P㊁I㊁D３个参数之间相互分离㊁互不干扰,且在分析系统时,也不需要对系统进行复杂的建模分析和处理．随着工业生产过程中控制系统对精度要求的不断提高和被控对象的日益复杂,特别是滞后较大的系统来说,常规的P I D控制算法已经无法满足系统所需的稳定性和精度要求．为了解决这种情况,本文主要以模糊控制算法为基础,采用基于S m t i h预估算法的模糊P I D控制算法对温度系统实施更加精确的控制．(１)反馈控制算法理论基础反馈控制算法是指系统的输出直接作用于系统的输入端,与输入信号进行比较产生偏差后送入控制器中发出控制信号[５],其模型如图１所示．由图１可知系统输出量Y(s)为Y(s)＝G c(s)G v(s)G(s)１＋G c(s)G v(s)G(s)X(s)．(２)图１㊀反馈控制系统模型㊀㊀系统的特征方程为:D(s)＝１＋G c(s)G v(s)G(s)＝１＋G c(s)G v(s)G０(s)e－τs＝０,由于被控对象中存在着滞后环节e－τs项,因此会对系统的稳定性带来不利影响．(２)S m i t h预估控制算法理论基础S m i t h预估控制是一种针对于纯滞后系统设计的控制策略,其系统模型如图２所示．其基本思想[２]是:首先预先估计出被控过程的动态模型,然后引入一个和被控对象相并联的补偿器对被控对象的纯滞后时间进行补偿,使得被滞后了τ时间的被控量提前反馈到控制器的输入端,致使控制器提前发出动作,以减小系统超调,进而加速整个调节过程,从而对纯滞后时间进行削弱和消除．图２㊀S m i t h预估控制系统模型㊀㊀由图２可知此时的闭环传递函数为Y(s)X(s)＝{G c(s)G v(s)G０(s)e－τs}/{１＋G c(s)G v(s)G０(s)e－τs＋G c(s)G v(s)G０(s)(１－e－τs)}＝G c(s)G v(s)G０(s)e－τs１＋G c(s)G v(s)G０(s)．(３)从闭环传递函数可以看出,系统的特征方程D(s)＝１＋G c(s)G v(s)G０(s)＝０中已没有了e－τs 纯滞后项,即该系统与原系统相比已经消除了纯滞后对闭环系统稳定性的影响．(３)模糊P I D控制算法理论基础将S m i t h预估算法㊁常规P I D控制算法与模糊算法相结合就组成了模糊P I D控制算法,其控０６㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３７卷制系统模型如图３所示．图３㊀模糊P I D 控制系统模型㊀㊀本文选择的是目前使用较广泛的二维模糊P I D 控制器[３]．将模糊P I D 温度控制系统的给定温度X (s )与测量温度Y (s )之间的偏差记为E ,偏差变化率d e /d t 记为E C ．将E 和E C 作为二维模糊控制器的输入变量,其输出变量为P I D 控制器的参数K p ㊁K i ㊁K d 的修正量ΔK p ㊁ΔK i ㊁ΔK d ．假定E 和E C 的模糊论域为[－５,５],ΔK p ㊁ΔK i ㊁ΔK d 的模糊论域均为[－３,３],系统各参数论域如表１所列．表１㊀系统各参数论域表变量EE CΔK pΔK iΔK d基本论域[－１０,１０][－２,２][－１．５,１．５][－１．５,１．５][－３,３]模糊论域[－５,５][－５,５][－３,３][－３,３][－３,３]量化因子０．５０．４０．５０．５１㊀㊀采用七段式模糊的方法将输入变量和输出变量分解成７个模糊子集[４],其语言变量分别为:正大(P B )㊁正中(P M )㊁正小(P S )㊁零(Z O )㊁负小(N S )㊁负中(NM )和负大(N B )．常用的隶属度函数主要分为３类,即S 形(S M F )隶属函数㊁Z 形(Z M F )隶属函数和三角形(T R I M F )隶属函数,由于目前还没有较为成熟的方法来确定每个系统的具体隶属函数,因此本文选取计算量小㊁灵敏度高且稳定性好的三角形(T R I M F )隶属函数形作为模糊控制的隶属度函数,其曲线如图４所示．图４㊀E 的隶属度函数㊀㊀根据人的直接思维进行推理,采取系统输出的误差E 及误差的变化趋势d e /d t 来设计减小或消除系统误差的模糊控制规则．当误差E 较大时,在选择模糊控制量时应以减小或消除误差为主,而当误差E 较小但误差变化率变化较大时,模糊控制量的选择则应以在保证系统稳定的前提条件下,防止系统出现超调为主．根据专家和个人经验可得修正量ΔK p ㊁ΔK i ㊁ΔK d 的模糊控制规则如表２~表４所列．为了保证系统的稳定性㊁动态和稳态性能基本要求,由最大隶属度法可知,系统中所需的模糊P I D 控制参数,即比例㊁积分㊁微分的输出结果均在原始P I D 参数的基础上进行修正,其修正公式为K ᶄp ＝K p ＋ΔK p ,K ᶄi ＝K i ＋ΔK i ,K ᶄd ＝K d ＋ΔK d ．ìîíïïïï(４)2㊀仿真设计及结果分析假设某一温度控制系统的被控对象的数学模型为G (s )＝１２s ＋１e －３s ,(５)其中,静态开环增益K ０为１,时间常数T ０为２s ,滞后时间τ为３s ,由于τ/T ＝１．５＞０．３,因此系统被认定为大滞后系统．本文仿真均采用MA T ＧL A B 软件中的子模块S i m u l i n k 进行实现,利用其相应模块搭建控制系统原理图,如图５所示．图中点线㊁实线和点划线方框中分别表示常规P I D控制㊁S m i t h 预估控制和S m i t h 预估模糊P I D 控制的原理图．通过示波器观察系统仿真波形,并将３种仿真波形进行比较分析．假设原理图中信号输入模块s t e p 为单位阶跃信号１,代表输入温度值为３０度,其阶跃响应曲线如图６所示．图中,实线代表输入信号,长划线㊁点划线㊁虚线分别为常规P I D控制㊁S m i t h 预估控制和S m i t h 预估模糊P I D 控制的系统响应曲线．从图中可以看出,不管是哪种控制方式,系统总是在滞后时间３s 后才开始作出响应．１６第４期夏百花等:基于S m i t h 预估模糊P I D 的控制温度系统的设计与仿真表２㊀ΔK p模糊控制规则E E CN B P B P B P B P B P M P S０NM P B P B P B P B P M００N S P M P M P M P M０P S P S ０P M P M P S０N S N S NM P S N S N S０N S NM NM NM P M N S０N S NM NM NM N B P B００NM NM NM N B N B表３㊀ΔK i模糊控制规则E E CN B N B N B NM NM N S００NM N B N B NM N S N S００N S N B NM N S N S０P S P S ０NM NM N S０P S P M P M P S NM N S０P S P S P M P B P M００P S NM P M P B P B P B００P S P M P M P B P B表４㊀ΔK d模糊控制规则E E CN B P S N S N B N B N B NM P S NM P S N S N B NM NM N S０N S０N S NM NM N S N S０００N S N S N S N S N S０P S０００００００P M P B P S P S P S P S P S P B P B P B P M P M P M P S P S P B㊀㊀被控对象中由于τ/T＝１．５＞０．３,属于大滞后系统,从图６中可以看出,在常规P I D控制下,无论P,I,D取何值,系统的输出都无法达到一个稳定值,因此无法保证系统的稳定性要求,同时也可以看出常规P I D控制算法对于滞后较大的系统不适用．将S m i t h预估控制和S m i t h预估模糊P I D 控制的响应曲线从计算上升时间㊁调节时间和稳态误差３个参数进行对比分析,其结果如表５所列．由于此被控对象是一阶加纯滞后环节,因此系统响应过程中没有超调现象出现．从表５的数据可以看出,不管控制器采用S m i t h预估控制和S m i t h预估模糊P I D控制中哪一种算法,系统都可以在一段时间后进入稳定状态,且稳态误差几乎相同,但是动态过程则有所不同,与单纯的S m i t h预估控制算法相比,本文控制算法上升时间减小了１s,调节时间减小了２s,即后者响应速度更快,系统的动态调节过程就越快．表５㊀阶跃响应曲线参数对比算法上升时间/s调节时间/s稳态误差S m i t h预估控制１．５３０．０２S m i t h预估模糊P I D控制０．５１０．０２3㊀结语本文提出了一种将S m i t h预估控制算法和模糊控制理论相结合的P I D控制解决方案,实现了对工业温度控制系统中所需温度的精确控制．２６㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３７卷图５㊀系统仿真原理图图６㊀阶跃响应曲线从仿真结果可以看出,对于滞后较大的系统来说,常规P I D 控制算法已经无法保证系统稳定性的基本要求,与S m i t h 预估控制算法相比,本文方案在系统的响应速度和动态调节过程持续的时间上具有较大优势,可广泛适用于控制系统中滞后较大的情况,这对于工业控制中的温度控制向更加智能化㊁快速化的方向发展具有重要意义．参考文献:[１]潘永湘,杨延西,赵跃．过程控制与自动化仪表[M ]．第２版．北京:机械工业出版社,２００７．[２]张皓,高瑜翔．前馈反馈S m i t h 预估模糊P I D 组合温度控制算法[J ]．中国测试,２０２０,４６(１１):１３２Ｇ１３８,１６８．[３]吕宝传,高晓红,董帅帅．基于变论域模糊P I D 的供热系统设计和仿真[J ]．吉林建筑大学学报,２０２１,３８(６):７５Ｇ７９．[４]张峰,王强．基于模糊粒子群P I D 算法的温控系统研究[J ]．电子测量技术,２０２２,４５(３３):１０９Ｇ１１４．[责任编辑:李㊀岚]３６第４期夏百花等:基于S m i t h 预估模糊P I D 的控制温度系统的设计与仿真。
基于Smith预估补偿的模糊自适应PID算法在集中供暖热力站控制系统的应用
基于Smith预估补偿的模糊自适应PID算法在集中供暖热力站控制系统的应用摘要：在集中供暖的热力站控制系统中，由于被控对象本身具有非线性、纯滞后、参数时变等特点，常规的PID控制器难以达到理想的温度控制效果，提出了一种基于Smith预估补偿的模糊自适应PID控制器，并给出了该控制器的具体设计方法，仿真结果表明该控制器具有良好的稳定性和鲁棒性。
关键词：Smith预估补偿；模糊自适应PID；热力站1 引言集中供热因其具有减少环境污染、节约能源等优点，得到了广泛应用。
集中供热系统是一个包含热源、热网和热用户的复杂系统，热网换热站是连接热源与热用户之间的一个极为重要的中间环节，因此换热站的运行工况直接影响着整个供暖系统的供暖效果。
在换热站控制过程中，由于噪声、负载扰动和其他一些环境条件变化的影响，受控过程参数、模型结构均将发生变化，难以建立模型，针对这一情况，本文设计了一种Smith预估补偿的模糊自适应PID控制器，实现了PID参数的在线自调整功能，进一步完善了PID控制的自适应性能，而且引入了Smith预估补偿器，克服了系统的动态纯滞后问题，并通过仿真取得了较好的控制效果。
2 基于Smith预估补偿的模糊自适应PID控制器的设计2.1 Smith模糊自适应PID控制器的原理该控制器的设计思想是先找出PID 3个参数与误差e和误差的变化ec之间的模糊关系[2]，在运行中不断检测e和ec，再根据模糊控制原理来对3个参数进行在线修改以满足在不同e和ec时对控制器参数的不同要求，接着由Smith补偿器进行滞后补偿，最终使整个控制系统具有良好的性能指标。
其中表示被控对象的传递函数，为被控对象不包含纯滞后部分的传递函数，为被控对象纯滞后部分的传递函数。
2.2 模糊自适应PID控制器的设计以常规PID控制为基础，采用模糊推理，将被控量的偏差e及偏差变化率ec作为二维模糊控制器的输入变量，通过模糊控制器的输出变量，利用模糊控制规律在线整定PID参数，便构成了自适应模糊PID。
大滞后系统Smith预估器的控制仿真
大滞后系统S m i t h预估器的控制仿真-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN大滞后系统Smith预估器的控制仿真一、实验目的学习借助MATLAB软件设计一个Smith预估器控制一个大滞后环节,并且了解Smith预估器参数对系统的影响。
二、实验原理借助MATLAB软件我们可以轻易的模拟大滞后系统,对其进行控制仿真, Smith预估器的基本原理就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,力图使被延迟了τ的被调量超前反映的调节器,使调节器提前动作,从而明显的减小超调量和加速调节过程。
控制框图如下：U(s)Y(s)+ --+Y’(s) +其中三、实验内容：对以下大滞后环节采取Smith预估器控制方案进行控制，其中K=2.2T=200τ=60。
采用工程整定中的动态特性参数法，有一组公式如下：由此得到一组参数为：Kc=2.36 Ti=134.7s Td=20.9sGc(s)KsGs(s)用MATLAB中的Simulink仿真工具箱仿真。
TransportDelay1TransportDelay2.2200s+1Transfer Fcn22.2200s+1Transfer Fcn12.2200s+1Transfer FcnStepScope1sIntegrator20Gain2-K-Gain12.4Gaindu/dtDerivative１．其中K Tτ变化5%，其中K=2.31T=210τ=63时。
TransportDelay1TransportDelay2.31210s+1Transfer Fcn22.31210s+1Transfer Fcn12.31210s+1Transfer FcnStepScope1sIntegrator20Gain2-K-Gain12.4Gaindu/dtDerivative其中K T τ变化-5%，其中K=2.09 T=190 τ=57时。
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: 学号:姓名: 学号:姓名: 学号:2010年12⽉3⽇《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：2010年7 ⽉5 ⽇Smith 预估器控制设计⼀．实验⽬的被控对象为ses G s+=-110)(1.0，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，其中其中D(s)为调节器传递函数，ses G s+=-110)(1.0为对象传递函数，其中G 0(s)e -0.1s包含纯滞后特性,纯滞后时间常数τ=0.1。
系统的特征⽅程为：0.1101()()1()01seD s G s D s s-+=+=+由于闭环特征⽅程中含有0.1se -项，产⽣纯滞后现象，有超调或震荡，使系统的稳定性降低，甚⾄使系统不稳定。
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0.1se-项。
Smith 纯滞后补偿的计算机控制系统为:上图所⽰Z O H 为零阶保持器，传递函数：1()Tsh e G s s--=并且有：lT τ=（l 为⼤于1的整数，T 为采样周期）。
2.采样周期T 的选择采样周期在计算机控制中是⼀个重要的参数。
从信号保真度看，采样周期不宜太长，即采样频率不应该过低。
Shannon 采样定理给出了下限⾓频率ωs ≧2ωmax ，ωmax 为原信号的最⾼频率；采样周期应尽可能的短，以使采样后的离散信号可以近似于连续信号，数字控制具有接近于连续控制系统的质量。
但采样频率过⾼，将使得数据存数容量加⼤，计算⼯作量加⼤，并且采样频率⾼到⼀定程度，对系统性能的改善效果并不显著。
所以，我们要找到⼀个最佳的采样周期。
纯滞后较⼤不可忽略时，可选择T 在/10τ附近，当纯滞后占主导地位时，可选择T 约为τ，再加上参考课本上表3.4扩充响应曲线法选择数字PID 参数计算公式，预选了l =2，3，5，10。
带Smith预估器的预测PID控制器的设计
预测PID控制算法仿真[J].系统仿真学报.2004, 16(3): 495-499. [3] Vega P, Prada C, Aleixandre V. Self-tuning predictive PID controller [J].IEEE Proc. Part D,1991,138(3):303-311. [4] 邵惠鹤，认正云. 预测PID控制算法的基本原理及研 究现状[J]. 世界仪表与自动化. 2004, (6):17-21. [5] KATAYAMA M, YAMAMOTO T, MADA Y. A practical design of multiloop robust PIDcontrol systems[J]. Electrical Engineering in Japan,2004, 147(3): 330-337. [6] 吴刚. 预测控制研究及在工业锅炉自动控制中的应 用[D]. 合肥: 中国科学技术大学, 1989. [7] 邵惠鹤.工业过程高级控制[M].上海:上海交通大学
矩阵求逆，计算量大，且不能保证矩阵可逆，计算中还
会出现数值病态问题，在实际应用中存在着较大的安全
隐患。
为避免传统GPC中的矩阵求逆问题，在算法中引入阶
梯式策略[6]。令
其中，
，此时的目标函数变为：
(9) 其中，
得到的控制律为：
1.3 整定结果 由式(4)与式(14)的对应关系，我们可以比较得到 PID控制器各参数(其中 为采样周期)如下：
文中控制器采用I-PD型结构，该控制律在改变设定 值时，控制器输出不至于有太大的变化，增强了系统的 抗扰动能力[7]，另外可以很方便地得到此I-PD控制律与 GPC控制律之间的联系，从而可以依据GPC思想来进行PID 参数的整定[5]。其具体形式为：
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
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。
温度大时滞串级—Smith预估控制系统建模与仿真
温度大时滞串级—Smith预估控制系统建模与仿真作者：张程张卓来源：《科技视界》2016年第08期【摘要】本文针对大时滞系统在控制过程中存在的容量滞后较大、调节作用不及时、干扰比较频繁和动态偏差量大等常见问题，建立了温度大时滞串级-Smith预估控制系统的数学模型，该模型有效地改善了系统性能，解决了温度控制品质难以提高的问题。
以典型温度大时滞控制系统——聚合釜温度控制系统为例，通过引入串级-Smith预估控制以改善系统性能，提高温度控制品质。
根据聚合釜温度控制系统的一般特性，进行了聚合釜温度控制系统的系统模型建立和控制器参数整定，并通过MATLAB/Simiulink进行了仿真分析。
实验结果表明，相对于单回路PID控制和串级PID控制系统，采用串级-Smith预估控制系统可以明显改善聚合釜温度控制系统的品质，大幅度降低了大时滞系统中由于容量滞后对系统动态性能的影响，使系统具有更优的动态特性和鲁棒性。
【关键词】大时滞；Smith预估；PID；仿真分析【Abstract】Aiming at common problems of Large time-delay system in control process， such as large capacity lag regulation is not timely， frequent interference and large amount of dynamic deviation， this paper establishes the temperature delay cascade-Smith predictive control system mathematical model. The model can effectively improves the system performance， and solves the problem of difficult to improve the temperature control quality. In this paper， the typical temperature control system with delay-polymerization kettle temperature control system as an example. By introducing the cascade-Smith control to improve system performance and improve the quality of temperature control. According to the general characteristics of polymerization kettle temperature control system， the system model of the temperature control system of polymerization reactor is established and the tuning of the controller， and simulation analysis by MATLAB/Simiulink. Experimental results show that compared with single loop PID control and cascade PID control system， using cascade Smith predictive control system can significantly improve the polymerization kettle temperature control system of quality， greatly reduces the large time delay system due to the capacity of lag effects on the dynamic performance of the system， the system has better dynamic performance and robustness.【Key words】Large time delay； Smith predictor； PID； Simulation analysis0 引言在工业生产过程中，具有时滞特性的控制对象是非常普遍的。
时滞系统的Smith预估补偿控制器研究
时滞系统的Smith预估补偿控制器研究作者：辛海燕李成祥来源：《山东工业技术》2016年第12期摘要：近年来，对Smith预估补偿控制器的研究成为一种趋势，其可以有效的对时滞系统进行延迟补偿，但其要求系统具有准确的控制模型，控制精度不高。
目前国内外很多研究者将Smith预估补偿控制器结构进行优化、结合PID进行参数整定以及将Smith预估补偿器与模糊控制、神经网络等先进的控制方法相融合，本文将从以上三个方面阐述目前对Smith预估补偿控制器的研究现状。
关键词：时滞；Smith；预估补偿DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.12.1920 引言在工业控制领域或者网络控制系统当中，常常由于容积或传输过程而导致系统响应延时或系统不稳定，鲁棒性变差。
由于系统响应延时，被控制量不能及时反映系统所受的外界扰动，即使控制器接到被测量信号后，立即响应动作，也要延迟时间τ后，才能对被控制对象产生输出影响，从而使得系统产生明显的超调量，使得系统的稳定性能变坏，调整时间ts变长，系统响应速度变慢，对控制系统的设计和控制增加了很大的难度。
1958年，Smith提出了一种基于时延的补偿控制算法，即Smith预估补偿控制器，其最大的优点是将闭环特征方程中的时滞去掉了，因而将有时滞问题转化为无时滞问题，实现较好的控制性能，改善系统的鲁棒性。
1 Smith预估补偿器原理Smith预估补偿器原理结构如图（1）所示，r（t）为系统的输入量，c（t）为系统的输出量，D（s）为调节器的传递函数，为被控制对象的传递函数，为Smith预估补偿器传递函数。
经补偿控制后，系统的闭环传递函数为式（1）：上式（1）显示表明，smith预估补偿控制克服了纯滞后部分对控制系统性能的影响，经补偿后在闭合回路外，从控制系统的角度来看，纯滞后部分不再影响系统的稳定性。
拉普拉斯变换的位移定理，表明仅将控制作用延迟了一个时间τ，系统的动态过程及其他性能指标与被控对象为GP（s）时完全相同，说明smith预估补偿控制器有效改善了因延时对控制系统性能的影响。
史密斯预估补偿控制及MATLAB仿真
互 ( S) 叭 ( S) ‘ 二
1+ 砚(S)孔(S)‘ 一
( 1)
图 l
具有 Sm it h 预 估补 偿器的 纯滞 后系统 方框 图
其系统M环特征方程式为 :I + Wc(S )Wp (S)e- 0'= 0 (2) 由于特征方程中包含了e- T s ,随着频率 。 的增加，- T s 的相角无限减小， e 使系统的 稳定范田大大缩小， 为了保证系统稳定性， 只 能减小增益， 使调节控制作用减弱， 这样使系 统响应速度慢， 系统适应性较差. S mith 预估补偿的基本控制策略是 :构造 一个过程参考模型， 将迟延环节e一， 丫移出系统 闭环， 使系统反馈信号不受 e一 “ 的影响， 使系 统凋节品质、稳定性等得到相应改善. 系统 响应速度提高， 适应性强。原理如图 1 所示。 图中， Wc(s )是控制3# ,Wp(s )e 0 是带纯 '
没 有响应 。
长， 不能满足高控制精度的要求， 因而对此类 问题的研究具有重要的理论和实际意义. 1 史密斯预 估补偿原理 史密斯(Smit h )$ dt 补fA$$是得到广泛应 用的纯滞后系统的控制方法。它针对纯滞后 系 统闭环特征方程中含有纯滞后项 在 P ID 反 馈控制基础上. 引入了一个预估补偿环节 ， 从 而使系统闭环特征方程不含纯滞后项， 抵消纯
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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。
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摘要过热蒸汽的温度是电站锅炉安全运行的重要指标之一。
本文针对过热气温大迟延、大惯性的特点，设计了史密斯预估补偿的控制方案。
并通过
仿真结果证明，史密斯预估补偿优于常规PID控制。
关键字过热蒸汽温度史密斯预估补偿PID 仿真
1 过热蒸汽温度控制必要性及对象特性分析
机组过热蒸汽的温度是锅炉运行质量的重要指标之一，汽温过高会使锅炉受热面及蒸汽管道金属材料的蠕变速度加快，影响使用寿命。
汽温降低，将会使机组循环热效率降低，使煤耗增大。
过热汽温变化过大，除使管材及有关部件产生疲劳外，还将引起汽轮机转子与汽缸的胀差变化，甚至产生剧烈振动，危及机组安全运行。
所以，锅炉在运行中必须保证过热汽温稳定在规定值附近。
汽温控制的质量直接关系到机组的安全经济运行，又是锅炉各项控制中较为困难的任务之一。
这主要是由于：
（1）造成过热汽温变化的原因很多，例如：机组负荷、减温水量、烟气侧的过剩空气系数及火焰中心位置、燃料成分等都会影响汽温的变化。
（2）在各种扰动作用下汽温对象具有非线性、时变等特性，使控制的难度加大。
（3）汽温对象具有大迟延、大惯性的特点，尤其随着机组容量和参数的提高，蒸汽过热受热面比例加大，使其迟延和惯性更大，从而进一步加大了控制的难度。
总之，过热汽温控制系统是一个多输入单输出的系统。
影响过热汽温主要扰动有三种：蒸汽流量（负荷）扰动；烟气热量扰动：燃烧器运行方式变化、燃料量变化、燃料种类或成分变化、风量变化等等这些变化最终均反映在烟气热量的变化；减温水流量扰动。
蒸汽流量（负荷）扰动和烟气热量扰动的迟延和惯性比减温水流量扰动小，但是蒸汽流量（负荷）信号由用户决定，不能作为调节手段；烟气热量控制（改变烟气热量和流量）比较困难；而减温水流量的控制对过热器的安全运行比较有利。
所以对于一般电厂，尽管对象特性不是太理想，但是目前还是广泛采用改变减温水流量来控制过热蒸汽的温度，即喷水减温。
因为电站锅炉的过热器管路比较长，因此它是一个大惯性加纯滞后的对象。
2 史密斯（Smith）预估补偿控制原理介绍
史密斯（Smith）预估补偿方法的设计思想及特点是：预先估计出过程在基本扰动下的动态响应，然后由预估器进行补偿，力图使被延迟了的被控量超前反馈到控制器，使控制器提前动作，从而明显地加速控制工程并减小超调量。
其控制系统原理图如图1所示。
图1 史密斯预估补偿控制原理图
在上图中，）（s g p p K 是对象除去纯迟延环节s -d e τ以后的传递函数，）
（s g s s K 是史密斯预估补偿器的传递函数。
假若系统中没有此补偿器，则由控制器输出
）
（s U 到被调量）（s Y 之间的传递函数为 s -p p d e s g s s τ）（）
（）（K U Y = 上式表明，受到控制作用之后的被控量要经过纯迟延d τ之后才能返回到控制器。
若采用预估补偿器，则控制量）（s U 与反馈到控制器的信号）（s Y '之间的传递函数是两个并联通道之和，即
）（）（）
（）（s g e s g s s s s s -p p d K K U Y +='τ 为使控制器采集的信号）（s Y '不被迟延d τ，则要求上式为
）（）（）（）
（）（s g s g e s g s s p p s s s -p p d K K K U Y =+='τ 从上式便可得到预估补偿器的传递函数为
））（
（）（s -p p s s d e -1s g s g τK K = 称上式表示的预估器为史密斯预估器，它将消除大迟延对系统过渡过程的影响，使控制过程的品质与过程无纯迟延环节的情况一样，只是在时间坐标上向后推迟了一个时间d τ。
整个系统的闭环传递函数为
）
（）（）（）（）（）（s g s G 1e s g s G s s p c p s -p c p d K K R Y +=τ 很显然，此时在系统的特征方程中，已经不包含s -d e τ项。
也就是说，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s -d e τ说明被调量）（t y 的响应还比设定值滞后d τ时间。
最后在介绍一种改进型的史密斯预估器，它是由Hang 等人提出的。
它只比原来的方案多了一个控制器，其控制原理框图如下图2所示：
图2 改进型史密斯预估补偿控制原理图
它与史密斯预估补偿器方案的主要区别在于主反馈回路，其反馈通道传递函数不是1而是)(f S G 。
）
（）（）（）（s g s 1s g s )(m 2c m 2c f G G S G += 通过理论分析可以证明改进型方案的稳定性优于原来的方案，并且对模型的精度要求不高，有利于改善系统的控制性能。
如果假设）
（s g m 是一阶环节，并且控制器的积分时间等于模型的时间常数，那么)(f S G 可以简化为
1
s 1)(f f +=T S G 它是一个一阶滤波器，只有一个整定参数f T 。
3 仿真练习
针对机组过热汽温是一个大惯性加纯滞后的对象，采用史密斯预估补偿的方法去控制喷水量，从而控制温度在稳定值附近，保证机组安全运行。
3.1 系统在设定值阶跃扰动下响应仿真
通过一阶传递函数模型的辨识方法得到某1000MW 超超临界机组在满工况运行下，末级过热器出口汽温温度的模型为s 49-e 1
s 6.935.1+，在Matlab 仿真平台搭建如下的仿真系统：
假设在理想的条件下，辨识的模型是精确的，通过对史密斯预估补偿控制和常规单回路PID 控制、常规单回路PID 控制（被控对象无延迟）的对比研究，得出如下图3：
0100200300400500
600700800900100000.5
1
1.5
t y
系统在设定值阶跃变化下的过渡过程对照PID
PID(被控对象无延迟)
Smith
图3 系统在设定值阶跃变化下的过渡过程
整定的控制器参数为448.0=P K , 448.0=I T ，448.0=D T 。
通过以上的仿真可以看出，经过史密斯预估补偿器后的响应曲线明显优于常规单回路PID 控制的响应曲线。
而与被控对象无延迟的常规单回路PID 控制响应曲线相比，史密斯预估补偿器并没有体现较大的优势，只是响应曲线在时间坐标轴上向后推迟了
一个延迟时间。
也就是说消除了史密斯预估补偿器消除了大迟延对系统的影响。
3.2 系统在负荷干扰下响应仿真
同样在Matlab 仿真平台搭建如下的仿真系统：
对上述整定的控制器参数不作改变，即448.0=P K , 448.0=I T ，448.0=D T 。
并在时间为800s 时加入负荷扰动，得出的响应曲线对比如下图4：
02004006008001000
1200140016001800200000.2
0.4
0.6
0.8
11.2
1.4
1.6
1.8
t y
系统在负荷干扰下过渡过程对照
图4 系统在负荷扰动下的过渡过程
上述仿真结果表明，史密斯预估补偿器对机组过热汽温受到负荷干扰时，控制效果没有设定值阶跃扰动的控制效果好。
只是比常规单回路PID 控制效果略好。
4 总结
通过对提出的控制方案进行仿真实验，可以看出，在加入史密斯预估补偿器后，可以对大迟延、大惯性的过热汽温进行有效的控制，且没有超调量，达到满意的控制效果。
当发生负荷扰动时，虽然史密斯预估补偿器可以实现对对象的平稳控制，但效果没有设定值扰动下好。
综上所述，对于大惯性、大滞后的情况下的控制，加入史密斯预估补偿器可以收到较好的控制效果，但对于抗干扰能力还有待于加强，所以可以考虑与其它控制方案相结合，比如加入前馈补偿环节，或者改用先进的智能控制方法，例如模糊控制、神经网络BP 算法等，相信会得到更好的控制效果。
参考文献
[1] 大纯滞后过程的控制与优化ppt
[2] 蒸汽温度控制系统ppt
[3] 黄德先，王京春，金以慧. 过程控制系统.北京：清华大学出版社。