先進過程控制學習總結

2021-06-01 09:25:48 字數 4447 閱讀 2681

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2023年06月

引言什麼是模型**控制(mpc)?

模型**控制(model predictive control)是一種基於模型的閉環優化控制策略,已在煉油、化工、冶金和電力等複雜工業過程中得到了廣泛的應用。

其演算法核心是:可**過程未來行為的動態模型,**反覆優化計算並滾動實施的控制作用和模型誤差的反饋校正。

模型**控制具有控制效果好、魯棒性強等優點,可有效地克服過程的不確定性、非線性和關聯性,並能方便地處理過程被控變數和操縱變數中的各種約束。

模型**控制的產生背景

1 工業需求:

(i). 隨著過程工業日益走向大型化、連續化,工業生產過程日趨複雜多變, 往往具有強藕合性、非線性、資訊不完全性和大純滯後等特徵,並存在著各種約束條件,其動態行為還會隨操作條件變化、催化劑失活等因素而改變。

(ii). 典型生產裝置的優化操作點通常位於各種操作變數的約束邊界處, 因而乙個理想的控制器應當保證使生產裝置在不違反約束的情況下盡可能接近約束, 以確保獲取最佳經濟效益。

2傳統控制及現代控制理論的侷限性

(i). 傳統的pid控制策略和一些複雜控制系統不能滿足控制要求;

(ii). 現代控制理論的不作為:

①過分依靠被控物件的精確數學模型 ;

②不能處理非線性、時變性、不確定性、有約束、多目標問題。

模型**控制的產生過程

1 模型演算法控制(mac)的產生:

(i). 2023年,法國的richalet等人在系統脈衝響應的基礎上,提出了模型**啟發控制(mphc, model predictive heuristic control),並介紹了其在工業過程控制中的效果;

(ii). 2023年,rouhani和mehra[2]給出了基於脈衝響應的模型演算法控制(mac, model algorithmic control);

2 動態矩陣控制(dmc)的產生:

動態矩陣控制(dmc, dynamic matrix control)於2023年應用在美國殼牌石油公司的生產裝置上,並於2023年由culter等在美國化工年會上公開發表。

3 廣義**控制(gpc)的產生:

2023年,clarke等人在保持最小方差自校正控制的**辨識、輸出**、最小方差控制的基礎上,吸取了dmc和mac中的滾動優化策略,基於引數模型提出了兼具自適應控制和**控制效能的廣義**控制演算法。

**控制的基本原理

通常的pid控制,,而且還利用**模型來預估過程未來的偏差值,以滾動優化確定當前的最優輸入策略。

因此,從基本思想看,**控制優於pid控制。

1 基本原理

雖然**控制演算法種類多、表現形式多種多樣,但它們都具有下述三項基本特徵,即:**模型、滾動優化、反饋校正。

**控制系統結構簡圖

(1)**模型

**控制的模型稱為**模型。**控制對模型的要求不同於其他傳統的控制方法,它強調的是模型的功能而不是模型的結構,只要模型可利用過去已知資料資訊**系統未來的輸出行為,就可以作為**模型。

(i) 傳統的模型: 狀態方程、傳遞函式 ;

(ii) 實際工業過程中較易獲得的脈衝響應模型或階躍響應模型 ;

(iii)易於**辨識並能描述不穩定系統的carima等模型 ;

(2)反饋校正

在**控制中,採用**模型進行過程輸出值的預估只是一種理想的方式,對於實際過程,由於存在非線性、時變、模型失配和干擾等不確定因素,使基於模型的**不可能準確地與實際相符。因此,在**控制中,通過輸出的測量值與模型的預估值進行比較,得出模型的**誤差,再利用模型**誤差來校正模型的**值,從而得到更為準確的將來輸出的**值。正是這種由模型加反饋校正的過程,使**控制具有很強的抗干擾和克服系統不確定的能力。

(3)滾動優化。

**控制中的優化與通常的離散最優控制演算法不同,不是採用乙個不變的全域性最優目標,而是採用滾動式的有限時域優化策略。也就是說,優化過程不是一次離線完成的,而是反覆**進行的,即在每一取樣時刻,優化效能指標只涉及從該時刻起到未來有限的時間,而到下乙個取樣時刻,這一優化時段會同時向前推移。

2 參考軌線

在**控制中,考慮到過程的動態特性,為了使過程避免出現輸入和輸出的急劇變化,往往要求過程輸出y(k+i))沿著一條所期望的、平緩的曲線達到設定值yd。這條曲線通常稱為參考軌線。最廣泛採用的參考軌線為一階指數變化形式,可寫為

i=1,2,3…

式中其中ts為取樣週期;t為參考軌跡的時間常數;y(k)為現時刻過程輸出;yd為設定值。顯然,t 越小,a則越小,參考軌跡就能越快地達到設定值yd。a是**控制中的乙個重要設計引數,它對閉環系統的動態特性和魯棒性都有重要作用。

**控制特點

1 對模型要求低,建模方便,不需要深入了解過程內部機理

2 滾動優化策略,較好的動態控制效果

3 簡單實用的模型校正方法,較強的魯棒性

4 不增加理論困難,可推廣應用於有約束、大純滯後、多輸入多輸出、非線性等過程

5 一類用計算機實現的優化控制演算法

鑑於其巨大優勢,模型**控制在過去幾十年廣泛應用於煉油、化工、電力、造紙、冶金、食品加工等複雜工業過程控制。工業過程控制中的複雜系統,是指被控物件容量滯後大、負荷變化劇烈而頻繁,或者工藝對產品質量要求很高,常規控制策略無法滿足效能要求的系統。

基於階躍響應模型的控制器設計與**

基於系統的階躍響應模型進行模型**控制器設計的方法稱為動態矩陣控制方法。該方法是採用工程上易於獲取的物件階躍響應模型,演算法較為簡單,計算量較少,魯棒性較強,適用於純時遲、開環漸近穩定的非最小相位系統,在工業過程控制中得到成功應用。

考慮如下的雙輸入輸出純時延物件,其傳遞函式矩陣為

matlab程式如下:

%將傳遞函式模型轉換為階躍響應模型

g11=poly2tfd([12.8],[16.71],0,1);

g12=poly2tfd([6.6],[10.91],0,7);

g21=poly2tfd([-18.9],[211],0,3);

g22=poly2tfd([-19.4],[14.41],0,3);

delt=3;%取樣週期

ny=2;

tfinal=90;

model=tfd2step(tfinal,delt,ny,g11,g12,g21,g22);

%進行模型**控制器設計

plant=model;

%**時域長度為6

p=6;m=2;

ywt=;uwt=;

%設定輸入約束和參考軌跡等控制器引數r=[11];

tend=30;%**時間為30

ulim=[-0.1-0.10.550.50.1100];ylim=;

[y,u,ym]=cmpc(plant,model,ywt,uwt,m,p,tend,r,ulim,ylim);

%設定輸入約束和參考軌跡等控制器引數

r=[11];

tend=30;%**時間為30

ulim=[-0.1-0.10.550.50.1100];

ylim=;

[y,u,ym]=cmpc(plant,model,ywt,uwt,m,p,tend,r,ulim,ylim);

plotall(y,u,delt)

閉環系統的輸出和控制量變化曲線如圖所示

基於狀態空間模型的**控制器設計

在matlab模型**控制工具箱中,除了提供基於階躍響應模型的**控制器設計功能外,還提供了mpc狀態空間模型的**控制器設計功能。

考慮如下的雙輸入輸出純時延物件,其傳遞函式矩陣為

matlab程式如下:

>> g11=poly2tfd([12.8],[16.7 1],0,1);

>> g12=poly2tfd([6.6],[10.9 1]0,7);

>> g12=poly2tfd([6.6],[10.9 1],0,7);

>> g21=poly2tfd([-18.9],[21 1],0,3);

>> g22=poly2tfd([-19.4],[14.4 1],0,3);

>> delt=3;

>> ny=2;

>> imodel=tfd2mod(delt,ny,g11,g12,g21,g22);

>> pmodel=imodel;

>> p=6;m=2;

>> ywt=;uwt=[1 1];

>> r=[0 1];

>> tend=30;

>> ulim=[-inf -0.15 inf inf 0.1 100];

>> ylim=;

>> [y,u]=scmpc(pmodel,imodel,ywt,uwt,m,p,tend,r,ulim,ylim);

>> plotall(y,u,delt)

閉環系統的輸出和控制量變化曲線如圖所示

總結通過學習、查閱資料初步的了解了模型**控制的工作原理。由於其獨特的特點使得模型**控制成為最可泛的先進過程控制技術。並且通過查閱先關資料初步了解了模型**控制器的**方法,但還有待進一步提高。

同時這次學習也是我對**控制產生了更多的興趣,今後將更加深入的去掌握**控制。

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