smith预估器大时滞系统研究.doc

1摘 要大迟延对象的控制一直是控制领域研究的焦点问题加热炉温度控制便属于这类复杂的控制对象传统的加热炉温度控制系统采用的是原料油出口温度同燃料油流量或同炉膛温度的串级控制，但由于燃料油流量存在波动，使得温度控制效果较差而且由于近年来炉膛改造，炉膛容积增大，使得控制系统主副被控对象均存在较大的时间滞后对于无滞后或滞后比较小的系统，通常采用PID控制对于大滞后系统，PID控制效果并不好，需要另加补偿，因此提出了Smith预估补偿控制系统而 Smith 预估算法则在模型匹配时具有好的性能指标 ,但是由于这种算法严重依赖模型的精确匹配 ,而在实际中这是很难做到的 ,当模型失配时,Smith 预估算法就难以取得良好的控制效果,因此提出了改进型Smith控制系统本文研究的重点是设计与实现适用于燃烧控制过程的控制规律和控制算法具体讨论了纯滞后系统的Smith预估器及工程实现方法，着重对这种控制算法进行了较深入的讨论，并提出了一种改进型Smith预估控制器，该控制器把自适应控制与史密斯预估器有机地结合起来，实现对控制系统的参数自整定，而且还通过仿真对设计和改进的结果进行了分析仿真实验中，若采用PID控制算法，系统会出现较大的超调量，采用史密斯预估补偿控制没有超调量。

若保持控制器和模型的参数不变，改变对象参数，使估计模型与之失配，此时史密斯预估算法出现振荡，系统稳定性被破坏改进型Smith算法不仅能够保持系统的稳定，而且振荡次数少，收敛速度快关键词:加热炉；增益自适应；史密斯预估器 2第一章 绪论 1.1 研究的背景及意义加热炉温度控制系统为一个大滞后的系统，改变传统的控制方式，采用温度、流量串级控制，并把煤气热值和烟气残氧检测量引入控制系统，对煤气和空气的配比值进行优化、调节，实现了加热炉高效燃烧控制、温度迅速反应控制在纯滞后过程中，由于过程控制通道中存在的纯滞后，使得被控量不能及时反映所承受的扰动因此这样的过程必然会产生较明显的超调量和需要较长的调节时间，被认为是较难控制的过程，其控制难度将随着纯滞后占整个过程动态时间参数的比例增加而增加一般认为纯滞后与过程的时间常数T之比大于0.5，则称过程是大滞后过程当与T之比增加时，过程中的相位滞后增加而使超调增大甚至会因为严重超调而出现聚爆、结焦等事故此外大滞后会降低整个控制系统的稳定性，因此大滞后过程控制一直备受关注 1.2 国内外基于加热炉温度控制的研究滞后环节的存在使得整个系统的控制品质变坏甚至引起闭环系统的不稳定。

因此近年来，对时滞系统的控制方法研究方兴未艾[1]从 50 年代以来，时滞控制先后出现了基于模型的方法和无模型这两大方法基于模型的方法有 smith 预估补偿控制、最优控制、自适应控制、动态矩阵预报控制、预测控制、滑模变结构控制、鲁棒控制等无模型方法有模糊 smith 控制、模糊自适应控制、模糊 PD 控制、神经网络控制、专家控制等其控制方法也己经由传统控制转向智能控制，或者是二者的结合PID 控制是迄今为止应用最广泛的一种控制方法在工业过程控制中大多采用 PID 控制，其优点是原理简单、通用性强、鲁棒性好间然而 PID 控制在纯滞后系统中的应用是有一定限制的，对于滞后较大的系统，常规 PID 控制往往显得无能为力1）国外最早在 1958 年提出预估控制器[2]，这是一个时滞预估补偿算法，其最大优点是将时滞环节移到了闭环之外，提高了系统的控制品质，但其过于依赖精确的数学模型，实际应用比较困难为此人们提出了许多改进方法，大致可以分为两种:一种是基于结构上的改进，这类方法主要是结合智能控制通过在不同的位置增加一些并联或者串联的环节进行补偿;另一种是在参数整定上的改进，这种方法将 项通过泰勒多项式展开用鲁棒性能指标及其他的指标函数对控制器进行解析设计，τse3或者对其中的控制参数进行鲁棒调整，还有的方法是对 Smith 预估系统的反馈传递函数进行改进,以增强它的鲁棒性和稳定性。

2）神经网络具有自组织和自学习的特点，它可以任意精度逼近非线性函数，可进行和离线学习，容错性比较强;它不需要复杂的控制结构，也不需要精确的数学模型，其简单有效的特点适合工业应用在时滞系统中的应用，神经网络主要用于辨识和控制在辨识方面，用于辩识系统的参数和滞后时间,在控制方面，主要有模型参考自适应控制和预测控制另外，神经网络也和 Smith 控制结合对时滞系统进行控制，该方法也较有效3）模糊控制是一种基于专家规则的智能控制方法[3]，它无需知道系统精确的数学模型，只需要现场操作人员的经验和操作数据模糊算法对于时滞系统比较适用，它是处理时滞系统中难以定量化环节和不确定性的有效手段模糊算法在时滞系统中的应用大致有以下几个方面[4]:l)模糊 Smith 控制控制器，它一般是由 Smith预估器解决对象的时滞问题，模糊控制器控制对象的大惯性环节2)模糊预估控制方法，它是在模糊控制的基础上，进行并联模糊补偿模糊预估模型是通过一系列有针对性的推导得到的，模糊预估器得到的增量经过补偿器的作用产生一个补偿校正3)模糊自整定方法，它是对模型的某些参数进行模糊整定，以达到改善系统控制品质其中较为有名的是提出的改进 Smith 预估模型，对主反馈通道传递函数中的滤波时间常数进行模糊整定。

该方法具有较强的鲁棒性和较好的控制性能，但是计算效率不是很高4） 变结构控制系统对干扰和系统参数变化具有鲁棒性这正是鲁棒控制所需要解决的问题变结构控制的这一优点，己广泛地引起了人们的重视非时滞变结构控制系统的研究己形成较完整的理论体系，而时滞变结构控制理论是一个具有潜力的研究方向迄今为止，时滞系统的变结构控制理论的研究仍处于萌芽和兴起阶段，成果较少，有待于进一步完善工业生产的大规模化使得工业过程变得更为复杂，大时滞、不确定性、严重非线性、时变性对工业过程控制系统的设计提出了更高的要求对于时滞系统的控制不是单一的方法就可以完全解决的，开发与设计出各种智能控制方法或以不同的形式结合在一起，将是解决时滞过程的有效途径 1.3 课题研究的内容在工业生产中,经常会遇到具有纯滞后特性的被控对象,并常将这种被控对象看成是带有纯滞后的一阶惯性环节或二阶惯性环节这类系统,一般要求具有较好的动态特性和稳定性. 例如炉温控制系统在温度控制技术领域中,普遍采用 PID 控制算4法但是在一些具有纯滞后环节的系统中,PID 控制很难兼顾动、静两方面的性能,而且多参数整定也很难实现最佳控制为了改善纯滞后对系统带来的不良影响,将预估法用于此类系统中, Smith 预估法也叫纯滞后补偿法,设计的目标是引入一个纯滞后环节 ,即 Smith 预估器,与被控对象相并联,使补偿后的被控对象的等效传递函数不包括纯滞后项 ，基于Smith 预估器的温控系统能有效克服大纯滞后对控制系统稳定性的影响,且实现简单,可靠性好。

使闭环系统的指标达到最佳从以上分析中可以看到,对于具有大时间滞后系统的控制,PID 控制算法仅仅在模型匹配时能够进行稳定的控制 ,但动态性能不理想.当模型失配时 ,PID 算法就无能为力了而 Smith 预估算法则在模型匹配时具有好的性能指标 ,但是由于这种算法严重依赖模型的精确匹配 ,而在实际中这是很难做到的 ,因此模型失配时,Smith 预估算法就难以取得良好的控制效果，改进型 Smith 预估器是克服纯滞后影响的有效方法之一该方法不要求建立准确的对象数学模型，且能通过控制对象和模型输出信号比较来对模型增益作出适应性修正相对而言,改进型 Smith 算法的稳定性和鲁棒性比较好 ,在模型失配时也能够进行有效地控制 ，能够保持一定的动态性能，快速地使系统收敛仿真结果表明,改进型 Smith 算法在模型失配时 ,具有良好的稳定和鲁棒性 ,对于大时间滞后系统是一种比较实用的控制方法s)Dz τse5第二章 传统的加热炉温度控制系统2.1 加热炉及其模型的建立加热炉在工业生产中应用很广，有各种形式的加热炉，其中管式加热炉最常见，其型式有可分为箱式、立式和圆筒炉三大类[5]加热炉工艺过程为：被加热物料流过排列炉膛四周的管道后，加热到炉工艺所要求的温度。

在加热用的燃料油管道上装有一个调节阀，用以控制燃料油流量，以达到控制温度的目的对于加热炉，工艺介质受热升温或同时进行气化，其温度的高低会直接影响后一工序的操作工况和产平质量加热炉的平稳操作可以延长炉管使用寿命，因此加热炉出口温度必须严格控制2.1.1 加热温度控制系统总体结构图图 2.1 所示为某工业生产中的加热炉，其任务是将被加热物料加热到一定温度，然后送到下道工序进行加工加热炉工艺过程为：被加热物料流过排列炉膛四周的管道后，加热到炉工艺所要求的温度在加热用的燃料油管道上装有一个调节阀，用以控制燃料油流量，以达到控制温度的目的被加热物料燃料T1支路1支路2炉膛出口图 2.1 加热炉温度系统2.1.2 加热温度控制系统模型的建立加热炉对象是一个多容量的复杂对象根据实验测试，并作了一些简化，可以6用一阶环节加时滞来近似，即(2-1)其时间常数和时滞时间与炉膛容量大小及工艺介质停留时间有关[5]Tp本文针对的是河北唐山某轧钢厂加热炉温度控制系统, 其被控对象的传递函数为:(2-2)2.2 简单控制系统简单控制系统（单回路控制系统）是指由一个受控对象、一个测量变送器、一个控制器和一个执行机构（控制阀）所组成的闭环控制系统。

图 2.2 加热炉温度单回路反馈控制系统结构框图2.2.1 被控变量的选择被控变量选择方法：方法一：选择能直接反映生产过程中产品产量和质量又易于测量的参数作为 被控变量，称为直接参数法方法二：选择那些能间接反映产品产量和质量又与直接参数有单值对应关系、易于测量的参数作为被控变量，称为间接参数法2.2.2 选择被控变量的原则1. 选择对产品的产量和质量、安全生产、经济运行和环境保护具有决定性作用的、可直接测量的工艺参数为被控变量2. 当不能用直接参数作为被控变量时，可选择一个与直接参数有单值函数关系并满足如下条件的间接参数为被控变量1) 满足工艺的合理性(2) 具有尽可能大的灵敏度且线形好(3) 测量变送装置的滞后小1)(sTpesKpsGpes ssG10 1101)( 72.2.3 操纵变量的选择选择操纵变量，就是从诸多影响被控变量的输入参数中选择一个对被控变量影响显著而且可控性良好的输入参数，作为操纵变量，而其余未被选中的所有输入量则视为系统的干扰 2.3 常用复杂控制系统2.3.1 串级控制系统但是，由于加热炉时间常数大，而且扰动的因素多，单回路反馈控制系统不能满足工艺对加热炉温度的要求。

为了提高控制质量，采用串级控制系统，运用副回路的快速作用，有效地提高控制质量，满足生产要求提高控制质量，采用串级控制系统图 2.3 加热炉温度串级控制系统结构图1、串级控制系统的基本概念串级控制系统的采用了两个控制器，运用副回路的快速作用，以加热炉温度为主变量，选择滞后较小的流量为副变量，构成炉温度与流量的串级控制系统有效地提高控制质量，以满足工业生产的要求[2]主控制器的输出作为副控制器的设定，然后由副控制器的输出去操纵控制阀在串级控制系统中出现了两个被控对象，即主对象（温度对象）和副对象（流量对象） ，所以有两个被控参数，主被控参数（温度）和副被控参数（流量） 主被控参数的信号送往主控制器，而副被控参数的信号被送往副控制器作为测量，这样就构成了两个闭合回路，即主回路（外环）和副回路（内环） 串级控制系统的工作过程[5]，就是指在扰动作用下，引起主、副变量偏离设定值，由主、副调节器通过控制作用克服扰动，使系统恢复到新的稳定状态的过渡过程流量对象设定值控制阀流 量控制器干扰测量变送温 度控制器温度对象干扰测量变送8图 2.4 加热炉温度串级控制系统结构方框图2、 串级控制系。