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基于預測PI的大干擾控制算法的研究與應用
2016年微型機與應用第04期
余松聲,任正云
(東華大學 自動化系, 上海 201620)
摘要: 不可測量的大干擾廣泛存在于過程工業中,采用常規控制策略難以對其進行很好的抑制。針對這種現象,以預測PI算法為主體,設計一種新型的快速抗大干擾控制算法。這種算法的主體思想是:當被控變量在期望的控制范圍之內,預測PI控制算法可以對其進行有效的控制,當被控變量超過期望的范圍時,控制器輸出增大或者減小到可容許的極限值。仿真和實際工業應用數據表明:對于復烤生產線中烤房溫度這一具有大干擾的大慣性、大滯后過程,采用該算法可以有效提高調節速率、減少波動等問題,以保證控制品質和精度達到規定的工藝技術指標,滿足了工藝的生產要求,提升了產品的質量,同時降低了返料的次數,節約了能耗。
Abstract:
Key words :

  余松聲,任正云

  (東華大學 自動化系, 上海 201620)

  摘要:不可測量的大干擾廣泛存在于過程工業中,采用常規控制策略難以對其進行很好的抑制。針對這種現象,以預測PI算法為主體,設計一種新型的快速抗大干擾控制算法。這種算法的主體思想是:當被控變量在期望的控制范圍之內,預測PI控制算法可以對其進行有效的控制,當被控變量超過期望的范圍時,控制器輸出增大或者減小到可容許的極限值。仿真和實際工業應用數據表明:對于復烤生產線中烤房溫度這一具有大干擾的大慣性、大滯后過程,采用該算法可以有效提高調節速率、減少波動等問題,以保證控制品質和精度達到規定的工藝技術指標,滿足了工藝的生產要求,提升了產品的質量,同時降低了返料的次數,節約了能耗。

  關鍵詞時滯;大干擾;預測PI控制;烤房溫度;片煙含水率;片煙復烤機

0引言

  對于存在于工業生產中的干擾現象,現有的控制方案有前饋補償控制、重復控制以及頻率辨識等算法,這些控制策略要求干擾信號是已知或者可測量的,然而實際的干擾大多是未知且不可測的,從而導致了這些算法在工業中的控制效果并不理想。并且基于頻率辨識的抗干擾算法存在調節周期長、響應速度慢等缺點。而相比于這些方案,雖然BangBang控制對抑制未知的大幅度擾動作用效果顯著,但是它的控制函數總是取在允許控制的邊界上,或者取最大,或者取最小,僅僅在這兩個邊界值上進行切換,導致控制輸出產生震蕩和波動。對于這種不可測的大干擾,還沒有專門的一個處理方案,無法很好地解決這類問題[1]。而該研究方向,目前國內所開展的研究也很少。因此,結合實際復烤廠工業應用,在當前沒有較好的抗大干擾控制方案的情況下,本文提出一種行之有效的控制算法。

1基于預測PI的抗大干擾控制算法

  對于工業生產中存在的大干擾,采用單純的預測PI不能夠補償較大的擾動,控制輸出仍然會有很大的震蕩。因此,本文提出一種基于預測PI的改進的新型抗大干擾控制算法。改進后的控制系統結構如圖1所示。

  

001.jpg

  其中,GC1為預測PI控制器,其系統結構如圖2所示。Gp為慣性加純滯后被控對象,傳遞函數為KN)}8A({@9~22O2Z@]R6C)G.jpg。|Abs|為系統設定值和系統輸出的誤差的絕對值,k1為系統全開時的輸出閾值,k2為系統全關時的輸出閾值。

  

002.jpg

  對于該控制系統,當控制輸出與設定點的誤差大于比較器1的閾值時,由比較器2的輸出作為被控對象的輸入。此時,如果系統控制輸出小于系統設定點時,比較器2的輸出為k1,控制器全開,使得控制輸出快速接近設定點;反之,當系統控制輸出大于系統設定點時,比較器2的輸出為k2,控制器全關,系統反向調節。在以上情況下,預測PI控制器仍然在進行控制調整,只是沒有作用于對象上。當系統控制輸出與設定點的誤差小于比較器1的閾值時,切換到主控制器預測PI來進行控制。

2控制算法仿真研究

  這里設被控對象UN8{`QXROW(H_75EIB1AL{L.png,干擾信號為正弦信號,幅度為3,控制輸入為1。分別采用基于系統辨識的重復控制算法和基于預測PI的抗大干擾控制算法進行仿真研究。

  2.1算法1

  采用改進的重復控制通過頻率辨識器[2]在線辨識出周期性干擾信號的頻率,并把輸出頻率送入控制器中,在線得到控制信號。通過控制器產生與周期性干擾信號頻率相同的振蕩信號在線抑制周期性干擾信號,最終使系統處于穩定狀態??刂葡到y整體結構圖如圖3所示。其中,GC1為重復控制器,GC2為預測PI控制器,而Gp為被控對象。

  

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  仿真結果如圖4所示,經過早期振蕩,系統能夠辨識出干擾的頻率大小,整個過程的輸出經過一段時間的振蕩最終能夠達到穩定狀態。但是該算法對干擾的可辨識度要求較高,如果干擾發生變化,或者振幅波形發生變化,那么該重復控制器的在線頻率辨識器就要重新進行辨識。而實際的片煙復烤工業控制中干擾是不可測的,并且需要控制算法很快地響應,該算法在實際應用中還是存在一定的局限性[3]。

004.jpg

  2.2算法2

  采用基于預測PI的抗大干擾控制策略,其中比較器1的閾值設定為0.1,即當輸入輸出誤差在0.1以上時烤房蒸汽閥位全開或者全關控制烤房內溫度;在烤房溫度誤差為0.1以下時,采用主控制器預測PI進行控制。這里系統全開的系數k1為3,全關的系數k2為-1。在該算法的控制下,系統中的大干擾對控制輸出的影響得到了很好的抑制,輸出在設定點上下0.1左右浮動,如圖5所示。

  

005.jpg

  當干擾模型失配時(正弦干擾變為三角波干擾),仿真圖如圖6所示,可以看出該算法對系統中的大干擾仍然有很好的抑制作用,控制誤差依舊在0.1左右浮動。

  

006.jpg

  對比兩種仿真控制效果,基于系統辨識的重復控制算法對大干擾的辨識度要求高,存在著局限性,并不能有效地解決大干擾對系統帶來的影響。相反,基于預測PI的抗大干擾控制算法可以使系統調節時間短,響應速度快,即使在大干擾模型失配的情況下,對控制輸出的精度仍然保持在合理范圍內,有效地解決了具有大慣性大滯后特點的被控對象在大干擾影響下輸出波動大,響應速度慢,調節時間長等難點。

3實際工業控制中的應用

  3.1工業背景以及現狀

  真空回潮是生產紙煙的頭道工序,使原料更適于煙葉復烤加工。該過程需要大量的蒸汽壓力,會對整個蒸汽管網的壓力有很大的影響。而片煙復烤過程的干燥區就是通過調節蒸汽閥門開度控制干燥室內部溫度。在某些沒有穩壓器的煙草廠,當煙草進行真空回潮處理時,干燥區的蒸汽壓力急劇下降,反之當處理完成時,干燥區的蒸汽壓力又會上升,造成了對干燥區溫度控制的大干擾,使得片煙復烤過程的干燥區溫度波動大,難以穩定在設定點。

  當前復烤過程中的主要問題表現為:烤房的溫度控制系統為大滯后大慣性的對象,并存在蒸汽管網壓力波動帶來的大干擾。如果采用單純的預測PI控制算法控制,干燥區的溫度仍然會出現較大的波動,干擾不能得到抑制,這種情況下會影響冷房對含水率的控制。在干擾較大時經常造成因出口含水率不合格等問題而返料,降低了效率,大大增加了生產周期。

  3.2控制方案與應用

  以干燥區溫度作為調節手段,構成冷區水分與干燥區溫度串級控制。針對干燥區存在的由蒸汽管網壓力波動造成的大干擾問題,采用基于預測PI的抗大干擾控制算法,首先以熱蒸汽的流量控制各個干燥區的溫度,在此基礎上,以冷區水分為控制目標,調整每個干燥區的溫度設定值。當系統干燥區溫度出現偏差,并且偏差在閾值以內時,預測PI控制器及時給出調節要求,當偏差超過閾值時,說明真空回潮處理影響了干燥區的蒸汽壓力,這時蒸汽閥門全開或者全關,快速調節溫度接近設定點。

  3.3實際運行效果

  卷煙復烤廠將復烤生產線的蒸汽管網壓力波動大、溫度不易控制、干擾不可測且影響大等問題作為突破口,采用新型抗大干擾先進控制算法實現復烤廠的復烤線溫度的自動控制,取得了較好的控制應用效果。

007.jpg

  圖7為新型抗大干擾控制算法在復烤廠干燥區溫度控制中的現場數據。

  干燥區根據濕度調節相應的控制蒸汽閥位開度來改

  變干燥室的溫度,從而使得含水量的控制符合工藝的精度,根據冷房水分較頻繁地改變干燥區的溫度設定值進行溫度調節。從圖7可以看出,在時間1.4×104左右,此時的溫度設定點為70℃,由于正在進行的真空回潮處理需要大量的蒸汽,造成蒸汽管網壓力下降,在相同閥位開度下,蒸汽壓力不夠,溫度不能穩定在設定的70℃,因此新型抗大干擾控制算法控制閥位全開,預測PI同時不斷調解,只是沒有作用在被控對象上,當溫度重新回到期望范圍以內時,再重新切換到預測PI進行控制,穩定在同一設定點。在設定點下溫度控制響應速度快,抑制大干擾能力強,溫度控制穩定,波動減少,有效地解決了大慣性大滯后對象造成的響應速度慢、調整周期長以及大干擾影響下波動大的問題;提高了現場工藝控制能力,實現出口水分閉環控制,確實有效地提高了烤機出口水分的穩定性和均勻性,最終大幅度提高了微波測量和檢測室化驗的成品水分的合格率。

4結論

  采用常規的控制算法對片煙復烤機進行控制, 在蒸汽管網壓力的大干擾的影響下,烤房溫度波動大, 難以保證冷房含水率與出口含水率穩定, 經常導致片煙含水率不合格而返料[4]。而基于預測PI抗大干擾控制算法能有效克服傳統控制方案難以抑制大干擾的難題。實際復烤廠控制數據表明,該算法能使系統得到較強的抗干擾性能,并且對于大慣性大滯后系統有很好的響應速度,各個干燥區的溫度控制精度均達到了工藝要求。該算法實現了閉環全自動操作, 不需要操作人員的人工干預, 減輕了勞動強度, 降低了返料次數, 同時還節約了能耗[4]。因此,該算法具有很好的設定跟蹤能力,在實際工業控制中具有很好的發展前景。

參考文獻

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