开题报告-大滞后系统Smith预估器的设计.doc

长安大学毕业设计（论文）开题报告表课题名称大滞后系统Smith预估器的设计课题来源学生姓名（内容包括：课题的意义，国内外发展状况，本课题的研究内容、方法、手段及预期成果，任务完成的阶段安排及时间安排，完成任务所具备的条件因素等。） 课题意义：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。国内外发展状况： 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，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，可进行在线和离线学习，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。，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。本课题的研究内容：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 , 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。本课题的研究方法：本课题的研究方法是先了解大滞后系统的原理和解决方法。根据实际例子通过Smith预估器完成对其的控制，然后通过MATLAB软件完成对Smith预估器的仿真，能清楚的看出Smith预估器的大滞后系统的控制效果。本课题的研究手段： 阅读有关大滞后系统Smith预估器的原理、技术的相关书籍，对大滞后理论有一个基本的了解，在此基础上，对MATLAB进行学习，熟悉运用MATLAB完成程序的编写，最后通过仿真，完成对大滞后系统的控制，学习一个大滞后系统Smith预估器设计的完成过程。本课题的研究成果：对于具有大时间滞后系统的控制, 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。相对而言,改进型Smith算法，在模型匹配时,能够保持一定的动态性能。四、任务完成的阶段安排及时间安排 3月1日-3月14日(第1-2周)阅读相关书籍，完成开题报告。3月15日-3月28日(第3-4周)学习MATLAB的相关知识。3月29日-4月11日(第5-7周)设学习大滞后控制系统的解决方法。4月12日- 5月9日(第8-10周)学习了解Smith预估器的原理。5月10日-5月16日(第11、12周)用MATLAB中simulink仿真软件得到仿真结果。5月17日- 6月8日(第13-14周)撰写毕业设计论文6月9日-6月17日(第15