（控制理论与控制工程专业论文）多变量内模控制方法的研究.pdf

摘要 多变量内模控制方法的研究 摘要 当前，过程控制领域中，控制回路约8 0 一9 0 采用单回路p l d ，然 而在一些大型的复杂的工业生产过程中，系统的各个变量之间存在关联， 某变量的调节必然影响其它变量，此时单纯采用单回路p i d 控制，虽然 可以在一定程度上稳定生产，但难以改善全系统各相关回路的总体性能， 难以实现质量卡边、整体效益最大、最小能耗等控制目标。 为了改善这一状况，当前广泛开展了多变量系统在线控制的研究，以 实现耦合多变量系统的闭环控制，提高经济效益、降低能耗、实现质量卡 边。 本文利用内模控制策略来设计多变量系统控制器。因为在研究和生产 现场的应用中发现，多变量的内模控制具有许多优点，如，响应速度快， 实际应用时计算量小，鲁棒性强，特别对模型的失配具有较大优势，可以 十分方便的设计鲁棒性能，内模控制对过程干扰的抑制能力强，更容易保 证鲁棒性和稳定性等。 首先讨论了单变量系统的内模控制方法。单变量内模控制已经取得了 广泛的应用，但是目前很多研究都是基于连续系统的，而由于计算机控制 系统的不断发展，因此很多情况下都需要数字化的控制系统，因此，设计 了数字i m c p i d ，结果证明i m c p i d 具有比传统p i d 更好的控制效果。 摘要 其次，针对多变量系统的特点，设计了时滞的多变量数字i m c p l d ， 以便予内模控制算法在实际d c s 上的应用；根据多变量对象的耦合特性， 设计了解耦内模控制系统；并且为一类多时滞的多变量系统，设计了解耦 内模控制器。 针对一类病态多变量对象，提出处理病态系统的多变量内模控制；并 对胖系统中的m i s o 对象进行了内模控制，结果表明所用的内模控制方 法能较好地控制病态系统和m i s o 系统。 内模控制算法也推广到了非线性系统。针对非线性多变量系统，采用 基于s 的模糊内模控制。利用递推的模糊聚类辨识方法来拟和非线性系 统，并提出了一种新的求逆的方法，设计出了模糊内模控制器。仿真结果 表明，该控制器能很好地对多变量非线性系统进行控制。 关键词：数字内模p l d ，内模控制，纯滞后，多变量系统，模糊聚类，解 耦控制，病态系统，胖系统 a b s t a c t t h er e s e a r c ho nm u l 埴v a r i a b l ei n t e r n a lm o d e lc o n t r o l a l g o r i t h m a b s t r a c t n o w a d a y s ，s i n 9 1 e1 0 叩p i dc o n t r 0 1 l e r sa r es t i l 重b e i n ge 呻l o y e di 直la b o u t 8 0 t o9 0 o ft h ep r o c e s sc o n t r o ls y s t e m s h o w e v e r ，t h ep i dc o n t r o l l e r s c o u l dn o tb ec o n l p e t e n ti nc o n t r o l l i n gs o m ec o m p l e xs y s t e m s e x p e c i a l l yf o r t h em i m os y s t e m s ，t h ep r o c e s s e su s u a l l ye x h i b i ts e v e r ei n t e r a c t i o ne f f - e c t s a n dc o n s e q u 铋t l ya r ev e r yd i 讴c u l tt oc o n t r o l ，t h u st h es i n g l el o o pp i dc o u l d n o td e a lw i t ht h i sp r o b l e me 彘c t i v e l y i no r d e rt oi m p r 0 v et h ec o n t r o lp e r f b m 锄c eo fm em i m 0 s y s t e m s ，t h e s m 札e g i e sf o rm i m 0p r o c e s s e sh a v eb e e ns t l l d i e dm u c h ，i nm eh o p et h a t 廿l e e 羝：c t i v ec l o s e dl o 叩c o n t m lo fc o u p l i n gs y s t e m sc a nb ea c h i c v e d ，a n dt h e e c o n o m yb e n e f i t sc a i lb e 明h a l l c e d ，t h ee n e 硌yc o n s u m p t i o n 、v i l lb er e d u c e d ， a n dm e h i g hq u a l i t yo f p r o d u c t sc o u l db eg u a r a n t e e d i m ct e c h n i q u ei sc h o s e nt oc o n t r o lt h em i m os y s t e m sh e r e d u r i n g d e c a d e so fr e s e a r c ha i l d _ 印p l i c a t i o n ，i m ci sf o u n dt ob eo fm a n ya d v a n t a g e s ， s u c ha sc x c e l l e n ts e op e r f o n n a n c e ，h i 曲r o b u s t n e s s ，p a n i c u l a 订yi nc a s eo f a b s h 8 c t m o d e lu n c e n a i n t y e f f e c t i v eh o g t i e i n g ，粗ds o0 n f i r s t l y ，t h ed i g i t a li m c p l di sd i s c n s s e d m o s to ft h ec o n t 旧l l e f sa r e b a s e do nc o n t i n u o u sm o d e l sn o w ，h o w e v e r ，w i t ht l l ed e v e l o p m e n to fc o m p u t e r s c i e n c e ，t h ed i g i t a lc o n t r 0 1 l e r sa r eb e c o m i n gm o r ea n dm o r ep o p u l 札t h e r e f o r t h er e s e a r c hi n d i g i t a l i m c p i di s v e r ym e 柚i n g f u la n du s e m l t h e c o n l p a s o nb e t w e e np i da n di m c p i di sm a d et os h o wt h a ti m c p i di sa m u c hm o r ee f 五e c t i v ec o n n 0 1 1 e r s e c o n d l y t h ei m cf o rn l u l t i v 舐a b l es y s t e m si sd e s i g n e d h e r e ，t h e t n u l t i v 秭a b l ed i g i t a li m c - p i dw i t hd e l a y si sp p d p o s e d ；t l l ed e c o u p l i n gi m ci s 印p l i e di nm l m os y s t e m sw i t h o u td d a y s ；f o r 廿1 e 舢l t i d e l a ys y s t e m s ， a n o t h e rd e c o u p l i n gi m ci si n 仃o d u c e d t h ep e r f o 硼a n c ei sp r o v e dt ob e e n c o u r a g i n g t h i r d l y ，t h ei m cf o rt h ei l l - c o n d i t i o n c ds y s t e m sa 1 1 dm i s 0s y s t e m sh a s a l s ob e 曲p r o p o s e d l a s t l y ，f o rm en o n l i n e a rs y s t 锄s ，af u z z ) ri m ci sa d o p t c d t sb a s e d r e c u r s i v e 凡z z yi d e n t i f i c a t i o ni su s e dt of i tt h en o n l i n e a rp r o c c s s e s ，a i l dt h e l m cc o n t r o l l e ri sd e s i g n c db yt h ei n v e r s i o no ft h et - sm o d e l t h et e s tr e s u l t s a r ep r e s e n t e ds h o w i n gg o o dp e r f 0 矾a 1 1 c eo ff u z z yi m c k e y w o r d s ：d i g i t a li m c p i d ，i m c ，d e l a y s ，m u l t i v 嘶a b l es y s t e m s ，f u z z y c l u s t e r i n g ，d e c o u p l i n gc o n t r 0 1 ，1 1 1 - c o n d i t i o n e ds y s t e m s ，m i s os y s t e m s l v 北京化丁大学学位论文原刨性声明y8 8 1 8 8 北京化工大学位论文原刨性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立 进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含 任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作晶成果。对本文的研究做出重 要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声 明的法律结果由本人承担。 作者签名：未蓉黻日期：j 豳“理 衅 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规 定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大 学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允 许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可 以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。 保密论文注释；本学位论文属于保密范围，在量年解密后适用本授 权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。 作者签名：垄是驰叁 日期： 导师签名：日期： 玉4 脚 兰翌鲤鱼璺：幽 第一章绪论 1 1 论文选题的目的和意义 第一章绪论 当前，过程控制回路约8 0 一9 0 采用单回路p i d ，以石油加工行业中的常压塔 为例，通过单回路p l d 调整阀门开度调节流量，从而达到对常压塔出口产品的控制。 由于常压塔各线之问是相互关鞋的，某线的调节必然影响其它各线产品的质量和收 率，此时单纯采用单变量p i d 控制，其控制是“按下葫芦浮起瓢”，虽然可以在一定程 度上稳定生产，但难以改善全系统各相关回路的总体性能，难咀实现质量卡边、最大 产量、整体效益最大、最小能耗等控制目标。 而且，现代工业控制要求达到越来越高的设计目标，并存越来越复杂和不确定的 环境下进行控制，传统控制p i d 已难以适应。在这种生产实际的要求下，随着计算机 技术，特别是微处理机的发展，一系列新型控制方法应运而生，这些控制方法包括： 自适应控制、预测控制、鲁棒控制、神经网络控制等。人们从应用数学、控制理论和 工程实践等不同的角度和起点出发，对它们进行研究，成为十分活跃、经久不衰的热 门领域。经过2 0 多年的发展和应用，得到了许多研究成果，有些在工业控制中获得不 少成功应用，证明了它们是计算机工业控制的主要手段，有广阔的发展前景。 总之，企业的需要，控制理论和计算机技术的发展，是先进控制【2 l 3 】f a d v o e d c o n t r 0 1 ) 发展的强有力推动力。 先进控制是对那些不同于常规单回路控制，并具有比常规p i d 控制更好的控制效 果的控制策略的统称，而非专指某种计算机控制算法。采用先进控制目的就是处理那 些采用常规控制效果不好，甚至无法控制的复杂工业过程控制的问题。 作为先进控制之一的内模控制，经过多年的研究和生产现场的应用，发现内模控 制具有许多优点，特别是和当前广泛研究和庸用的多变量预测控制f 包括d m c 、m a c 、 g p c ) 相比，具有以下特点：响应速度快：实际应用时计算量小，鲁棒性强，特别对 模型的失配具有较大优势；可阻十分方便的设计鲁棒性能，而多变量预测控制的鲁棒 性能是雉以恩式设计的；多变量预测控制能实现的功能内模控制均能实现f 鲁棒多变 量预测控制在理论上具有实质的内模控制结构) ；内模控制对过程十扰的抑制能力强 量预测控制在理论上具有实质的内模控制结构1 ；内模控制对过程干扰的抑制能力强 北京化工大学碗士学位论文 一些，更容易保证鲁棒性和稳定性。 内模控制【4 l 5 删【7 l ( i m c ) ，应当说其理论框架已基本成熟，尚需深入研究的主要是 如何更有效地利用反馈滤波器来改善鲁棒性及抗扰性，但对于常用的一阶滤波器，所 得结论已能够卓有成效地指导实践。另外在非线性、多变量系统的控制，与智能、自 适应控制的结合等方面，仍有很多工作要做，目前的很多研究成果与实际应用尚有距 离。尽管内模控制理论在8 0 年代就已经提出并基本成熟，而由于当时缺乏实现这一理 论的硬件条件，一直得不到很好的实现。目前，随着科学技术的发展，特别是计算机 的发展，为i m c 在现场的应用提供了很好的条件。在单变量i m c p i d 【8 】1 9 】f 1 0 】【l l 】方面， 在现场应用中已经取得很大成功，然而在多变量内模控制的应用方面，国内外至今也 还基本是空白。 本论文的工作就是为了更好地推广单变量内模控制的应用及把单交量内模控制 推广到多变量内模控制，重点是根据多变量系统的特点，设计多变量内模控制器。 1 2 本课题相关领域的历史、现状和前沿发展情况 1 2 1 控制理论的发展 自从美国数学家维纳四十年代创立控制理论以来，自动控制理论经历了经典控制 理论和现代控制理论两个重要发展阶段。 经典控制理论的主要特点是：线性定常对象、单输入单输出、完成镇定任务。经 典控制理论在解决广泛的控制问题上是很有效的，并且己为广大从事自动控制的工程 技术人员所掌握。它的广泛应用给人类带来了巨大的社会和经济效益。它导致了自动 化技术的诞生和发展。在1 9 世纪中，物理学家j c m a 】【w e l l 作出关于蒸气机调速器稳定 性分析的著名论文，这是人类历史上第一篇控制理论的论文。然而，自动控制理论作为 一门独立的学科却是从2 0 实际4 0 年代末，第二次世界大战后由n w i e l l 钌发表了他的著 名著作“控制论”以后产生并迅速发展起来的。3 0 年代以来，自动化技术首先在电子 通讯工程中获得了惊人的成就，对自动控制理论产生了极大的推动作用。从4 0 6 0 年 代，经典控制理论为生产过程控制系统的设计提供了强有力的理论支持，以此为基础 的单变量控制系统得到了广泛应用，并达到了相当完善的程度。 在过程工业界，从4 0 年代开始，p i d 控制被广泛应用，即便是在大量采用d c s 控 制的最现代化的装置中，这类回路仍占总回路数的8 0 一9 0 。其理论基础是经典控制 2 第一章绪论 理论，主要采用频域分析方法进行控制系统的分析设计。然而，单回路p i d 控制并不 能适用于所有的过程和不同的要求。从5 0 年代开始，逐渐发展了串级、比值、前馈、 均匀和s m i t h 预估控制等复杂控制系统，即当时的先进控制系统，在很大程度上满足 了单变量控制系统的一些特殊的控制要求。 从6 0 年代开始，由于工业装置规模的扩大，出于充分利用各种能级能量的考虑， 在大型工业装置中单元操作之间的耦合更加紧密，使得孤立地考虑一些工艺变量的定 值控制已经很难满足稳定生产的基本要求。另一方面，大工业生产对产品质量提出了 更高的要求。尤其是航天航空事业的发展，客观上出现了更为困难的控制问题。建立 在试探方法基础上的经典控制理论中的系统设计方法已不能满足需求。这就对控制理 论提出了新的要求，工程系统的复杂性在理论上体现为对象的多输入多输出 ( m i m o ) 、时变、非线性，这对控制系统的性能指标提出了更严格的要求，系统的 复杂程度也大大增加。 所以，在6 0 年代，一种设计和分析复杂控制系统的新方法一现代控制理论 便应运而生。“现代控制理论”这一名称是在1 9 6 0 年召开的美国自动化大会上确定下 来的。现代控制论形成的标志是卡尔曼系统地把状态空间法引入到系统和控制理论 中。现代控制论中重要的理论主要有p 彻t r i a 舀n 的极大值原理、b e l l m 舭的动态规划以 及w i e n c r 和k a l m a l l 的滤波理论、能控性和能观测性理论等。正是他们在这些理论上的 突破性成果奠定了现代控制理论的基础，并成为控制理论由经典控制理论发展到现代 控制理论的里程碑。 现代控制理论自出现以来，在航天、航空、化工等领域都取得了辉煌的成果。利 用状态空间法分析和设计系统，提高了人们对被控对象的洞察能力，提供了在更高层 次上设计控制系统的手段。特别是，立足于最优性能指标的设计理论和方法已趋成熟， 这对于在工业过程中追求更高控制质量和经济效益的控制工程师来说，无疑具有极大 的吸引力。撮优控制的理论发展已经比较完善，这其中己经取得了许多很漂亮的结果， 主要的有当时域取为无穷大时可保证闭环系统的稳定性，并且对于稳定裕度有一些定 量的描述。数学和计算机科学的发展不仅使新的控制理论的应用成为可能，而且也促 使控制理论朝着与计算机结合的方向发展，它们为控制学科注入了新的活力，使人们 对系统对象的描述和分析手段多样化、精细化。 然而，在现代工业中占有重要地位的大量过程，具有规模庞大、结构复杂、对象 北京化工大学硕士学位论文 与环境不确定、信息不完全等特点，并有各种实际的约束和综合的要求。使得以精确 数学模型为基础，立足最优性能指标且许多算法较为复杂的现代控制理论难以有效地 应用于复杂的工业过程。基于精确模型的最优控制并不能完全应付上述种种实际问 题，因此在实际应用中，大量使用的还是传统的结构简单的p i d 调节器。但是，随着 市场竞争的f i 益激烈，对于工艺的要求越来越严格，由于自身结构的限制，p i d 控制 器常常无法达到高质量的控制，尤其是对于经常遇见的具有强烈耦合作用的多变量系 统，多回路p i d 控制很难达到令人满意的效果。 现代控制理论还存在许多问题【1 2 】，并不是“完整无缺”的，因此，现代控制理论 应该向更深、更广的方向发展。就工业过程控制而言，其控制系统的设计，仅仅采用 现代控制理论原有的方法是不够的，尚须针对工业过程的特殊性及不同要求，研究与 开发新的控制策略及控制结构。因此，陆续出现了非线性控制、预测控制、自适应控 制、鲁棒控制和智能控制，力图较好地解决因工业过程的复杂性而带来的困难。 大系统理论和智能控制理论的出现，使控制理论发展到一个新的阶段。所谓大系 统，是指规模庞大、结构复杂、变量众多的信息与控制系统，它涉及生产过程、交通 运输、生物控制、计划管理、环境保护和空间技术等多方面的控制和信息处理问题。 而智能控制系统则是具有某些仿人智能的工程控制和信息处理系统，其中最典型的是 智能机器人。该阶段还处于初始形成过程，往往体现为现代控制理论的推广延伸。 1 2 2 先进控制的发展 1 2 2 1 先进控制的历史和现状 先进控制( a d v a i l c e dp r o c e s sc o n t r o l ，简称a p c ) ，早在七十代，它已频繁出现在 工业过程控制的各类文献中。然而，其内涵却随着时代的发展而有所变化。尽管对先 进控制尚难做出统一的定义，但是它通常可看作是对那些不同于常规单回路控制，并 能获得优于p i d 控制效果的各类控制策略的统称，而非专指某种计算机控制策略。 在流程工业界，从四十年代开始，单回路p i d 控制一直是过程控制的主要手段。 其理论基础为经典控制理论，主要应用频域方法进行控制系统的分析设计和综合。目 前，p i d 控制仍广泛应用，即便是在集散控制系统( d c s ) 较普及的现代流程工业中， 这类回路仍占总回路数的8 0 _ 9 0 。这是因为p i d 控制算法，在一定程度上可以 达到使一般工业过程平稳运行的目标，而且这类算法简单且应用历史悠久，工程人员 4 第一章绪论 和操作者比较熟悉且容易接受。然而，在生产过程中仍有1 0 2 0 的控制问题采用 常规p i d 控制无法奏效，所涉及的对象往往具有多变量、强耦合性、不确定性、非线 性、信息不完全性和大纯滞后等特征，并存在着苛刻的约束条件，而且，这些难对付 的对象通常是生产过程的核心部分，直接关系到产品的质量、产率和消耗等经济指标， 随着现代流程工业日益走向大型化、连续化，过程本身对控制系统提出了更高的要求， 即在平稳操作的基础上追求最佳的经济效益和社会效益。因此，迫切需要一些能从 整体优化的角度处理上述难控制复杂过程的先进控制策吲”。 从五十年代开始，过程控制界逐渐发展了串级、比值、前馈、均匀、s m i m 预估 控制等复杂控制系统。它们在很大程度上满足了复杂工业的一些特殊控制要求。自六 十年代初发展起来的以状态空间方法和现代频域法为主体的现代控制理论，为过程控 制提供了状态反馈、输出反馈、解耦控制、最优控制、自适应控制等一系列控制系统 设计方法；对于状态不能直接测量的情形，也有观测器和估计器等工具。然而，当现 代控制理论真正应用于工业过程控制时，遇到了很大的困难。这些多变量控制策略自 身有很多不足之处，例如；解耦控制在处理约束和控制结构变动时缺乏灵活性；工业 过程的复杂性也造成难以建立正确数学模型，从而使得模型成为现代控制理论工业应 用的一个瓶颈。此外，现代控制理论对于数学基础的要求也在一定程度上阻碍了先进 控制为过程控制界所熟悉和了解。尽管如此，现代控制论及其在现代工业中的应用还 是为过程控制领域提供了丰富的思想和方法。进而成为先进控制的重要理论基础。 七十年代中期以后，计算机技术的持续发展所带来的强大计算能力使得求解许多 过去难以完成的计算问题成为可能，并促进了计算机在工业控制中的广泛应用，出现 了集散控制系统c s ) 和可编程控制器( p l c ) 为代表的新型控制系统平台。人工智能几 十年来的发展则丰富了过程控制中的数据处理与加工的手段，并推动了智能控制的实 用化。这一切都孕育着控制领域的新突破。1 9 8 0 年前后，来自过程控制界的两位开拓 者，法国的j r i c h a l e t 和美国的c r c i l h e r 分别报道了各自有关解决有约束多变量系统 实时控制问题的研究成果和工业应用情况。它们就是著名的模型预测启发式控制 ( m p h c ) 和动态矩阵控制p m c ) 。这一事实表明现代流程工业已丌始接受先进控制的 概念。整个8 0 年代，出现了许多约束模型预测控制的工程化软件包。通过模型识别、 优化算法、控制结构分析、参数整定、系统稳定性和鲁棒性等系列研究工作，基于 模型的控制理论体系和商品化软件已基本形成，并成为目前过程控制中应用最成功的 先进控制技术1 3 】。 北京化工大学硕- ：学位论文 近十年来随着控制理论与计算机技术的迅速发展，自适应控制也得到了很大发 展，形成了独特的方法与理论。工业应用较多的自适应控制有自校正控制、模型参考 自适应控制中的一些简单结构。如：多变量自整定调节器、预测控制中的模型在线自 适应等。与此同时，智能化处理已成为过程控制界的一种重要技术，其主要方法是专 家系统、模糊逻辑、神经网络和遗传算法及其各种结合体。目前，己出现不少以它们 为核心的过程软测量与控制、过程故障诊断和监督控制等先进控制软件，并在流程工 业中取得了成功应用。为了解决工业过程中普遍存在的非线性，统计过程建模方法， 如：部分最小二乘( p l s ) ，奇异值分解( s v d ) 和基于主元分析的主元回归( p c r ) 等，与 过程机理知识、各种传统和智能建模方法相结合形成各种混合建模策略。混合模型不 仅可用予过程软测量，而且也成为模型预测控制中的一种新的模型形式。 总之，现代控制理论和人工智能几十年来的发展已为先进控制奠定了应用理论基 础，而控制计算机尤其是集散控制系统( d c s ) 的普及与提高则为先进控制技术的应用 提供了强有力的硬件和软件平台。 1 2 2 2 先进控制的特点和实施 先进控制技术的任务是解决那些采用常规控制效果不好，甚至无法控制的复杂工 业过程的控制问题。先进控制可以对付具有复杂动态特性、纯滞后、多变量、有不可 测变量、变量有约束等过程。并在工况变化时仍有较好的控制性能，可充分发挥装置 的生产潜力，优化生产，便于操作，运行可靠。 从全厂综合自动化的角度看，先进控制处在承上启下的重要地位。性能良好的先 进控制是在线优化得以有效实旋的前提，进而可将企业领导者的经营决策、生产管理 和调度的有关信息及时落实至全厂生产装置的实际运行中，并可真正实现金厂综合优 化控制。 先进控制的主要特点在于：与p i d 控制不同，先进控制通常是一种基于模型的 控制策略，如内模控制、模型预测控制等。目前，专家控制、神经控制和模糊控制等 智能控制技术正成为先进控制的一个重要发展方向；先进控制通常用于处理复杂的 多变量过程控制问题，如大时滞、多变量祸合、被控变量与控制变量存在着各种约束 等。先进控制是建立在常规单回路控制之上的动态协调约束控制。可使控制系统适应 实际工业生产过程动态特性和操作要求；先进控制的实现需要足够的计算能力作为 支持。由于先进控制受控制算法的复杂性和计算机硬件两方面因素的影响，早期的先 第一章绪论 进控制算法通常是在计算机控制系统的上位机上实施的。随着d c s 功能的不断增强， 更多的先进控制策略可以与基本控制策略一起在d c s 上实现。 作为一个整体，先进控制应包括从数据采集处理、数学模型建立、先进控制策略 和工程实施的全部内容。先进控制采用了合理的控制目标和控制结构，可以更好的适 应工业生产过程的需要。先进控制主要解决个别重要过程变量控制性能的改善，主要 采用单变量模型预测控制与原控制回路构成所谓的“透明控制”的方式。解决约束 多变量过程的协调控制问题，主要采用带协调层的多变量预测控制策略。推断质量 控制，利用软测量的结果实现闭环的质量卡边控制。涉及到的主要控制策略有：模型 预测控制、推断控制、协调控制、质量卡边控制、统计过程控制，正在兴起和开发中 的模糊控制、神经控制、非线性控制和鲁棒控制。 为了更好的理解和认识先进控制在整个控制域中的地位，可以引用著名过程控制 专家d e s e b o r g 给出的有关过程控制策略的分类： 第一类：传统控制策略，包括：手动控制、p i d 控制、比值控制、串级控制、前 馈控制； 第二类：先进控制一经典技术，包括：增益调整、时滞补偿、解耦控制： 第三类：先进控制一流行技术，包括：模型预测控制、内模控制、自适应控制、 统计质量控制： 第四类：先进控制一潜在技术，包括：最优控制、非线性控制、专家系统、神经 控制、模糊控制； 第五类；先进控制一研究中的策略，包括：鲁棒控制、h 。控制、卢综合【1 4 】。 先进控制在实施时需要解决许多具体的工程问题，包括：合理选择被控的区域。 这不仅意味着系统的平稳性，更重要的是它直接决定着先进控制所能获得的经济效 益；正确整定基本p l d 控制回路和先进控制系统，整定基本回路是为实施先进控制 奠定基础，而整定先进控制则是为在动态响应与鲁棒性之间作出权衡；合理限制控 制变量的变化量和变化率，保证控制系统的平稳性和对不确定因素的鲁棒性；建立 良好的先进控制人机界面，确保在最常用的流程图画面上看到先进控制的信息，便于 投用、维护和操作【l l o 北京化t 大学硕b 学位论文 1 2 2 3 先进控制软件的产业化 由于先进控制技术难度和实施的复杂，目前这项技术主要掌握在为数不多的公司 手中。1 9 9 6 年之前，著名的先进控制软件包主要有美国s c t l ) o i n t 公司的s m c a ( s e t p o i n t m u l d v a r i a b l ec o n n u l 埘1 i t c c h l r e ) 和d ”锄i cm a m xc o 咖l 公司的d m c 。d y i l 锄i c m a 出xc o n 臼- o l 公司是由先进控铝4 理论的创始人之一，该公司长期从事动态矩阵控制 软件的研究和应用，其软件的高品质和先进控制的高性能吸引了大量的客户，至1 9 9 4 年为止，已实施了5 0 0 多个先进控制项目。1 9 9 6 年初美国a s p e nt e c h 公司收购s e t p o i m 和d y n a m i cm a _ 晡xc o n 昀l 公司。现a s p c n t e c h 公司推出的先进控制包融合了s m c a 和d m c 两者的优点，其商品名为d m cp l u s 。可以说，当前a s p 1 k h 公司已成为 力量最强大的先进控制供应商。全世界最大的5 套催化裂化装置( 处理量6 0 0 7 0 0 万a ) ，全部采用a s p t e c h 公司的d m c 技术。1 9 9 8 年a s p e n t e c h 公司又兼并了加 拿大的著名过程控制公司础e rc o n 仃0 1 ，进一步控制了北美的先进控制业务。法国 的a d e r s a 公司、英国的p r e d i 嘛ec o 船o ll t d 公司和美国h o n c y w e l l 公司也都有专门 的先进控制软件包。 国内自2 0 世纪8 0 年代后期开始先进控制的应用研究和开发，清华大学、中国科 学技术大学、浙江大学和东北大学等高校取得了显著的应用和开发成果，也开发了 些软件，但多数没有工程化，推广较困难。 1 3 内模控制的发展 控制系统的鲁棒性是体现系统性能的一个重要指标。它体现了模型与实际过程有 差别的情况下控制品质的变化情况。在经典控制理论中，稳定裕度可反映系统鲁棒性， 当稳定裕度大时，控制系统品质对参数的变化不敏黪，即有较好的鲁棒性。现代控制 理论则为鲁棒性的分析提供了更多的方法，尤其是鲁棒控制器单独提出之后，这一领 域的研究一直是控制理论界的研究热点并逐渐成为一个独立分支。事实上，鲁棒控制 的目的就是要设计出在所有希望的操作条件下都具有良好性能的控制器，这一点符合 过程控制的需要。与其说鲁棒控制是一种控制策略，倒不如说它是一种控制系统的设 计思想，它可以用于各种类型控制器( 包括从p i d 控制到复杂的多变量控制器) 的设 计与整定。鲁棒控制之所以在过程工业中应用甚少的主要原因在于其原理过于复杂， 第一章绪论 尤其是对于多变量问题。要使之成为解决任何控制问题的当然选择，尚需做大量的改 进和简化工作。应当看到使先进控制具备鲁棒性将是今后重要的发展方向。 不管采用哪种先进控制器，控制器的设计都是基于过程的动态特性，而过程动态 特性的描述( 如过程模型) 不可能是很精确的，而且过程本身的特性会随时间变化， 因此就要求控制器对这种模型摄动不敏感，或者说要求控制器是鲁棒的。而内模控制 ( i m 咖a lm o d e lc o n 的l ，i m c ) ，实际上是属于一种鲁棒控制方法。具有良好的跟踪性能 和抗外扰能力，并对模型失配有一定的鲁棒性，使其在工业过程控制中获得了越来越广 泛的应用。 内模控制( i m c ) 其产生的背景主要有两个方面：一是为了对当时提出的两种预测 控制算法m a c 和d m c 进行系统分析；其次是作为s m i 也预估器的一种扩展，使设 计更为简便，鲁棒及抗扰性大为改掣6 】。 i m c 作为一种独立的控制系统结构，最早产生于过程控制并得到了成功的应用。 内模控制的思想最早可追溯到1 9 5 7 年s m i m 提出的时滞补偿器，但是作为控制系统 设计的一般概念，是由g a r d ac e 和m o m r im 受模型算法控制和动态矩阵控制的启 发于1 9 8 2 年提出的。通常，反馈控制是将过程输出作为反馈信息，这就使不可测扰 动对输出的影响在反馈信息中与控制作用等信息混合在一起，有时会被淹没而得不到 及时的补偿。因此，g a r c i a 等人提出，在控制通道引入内部模型，使反馈量由原来的 输出全反馈变为不可测扰动对输出的影响量作为反馈量。“c 在单变量和多变量线性 连续系统中得到了研究应用，并且把内模控制推广到离散系统。 m o m r i 等给出了线性i m c 设计的完整过程，并从理论上分析了线性内模控制的 稳定性和鲁棒性。内模控制思想也推广到非线性系统，并保留了线性i m c 的诸 多优点。对于单变量系统而言，i m c 的控制器取为模型最小相部分的逆，同时通过附 加的低通滤波器以增强系统的鲁棒性。对于时滞系统的内模控制也有研究及实际的应 用例子，如将内模控制成功地用于小型加热厂的控制1 1 7 】。而多变量系统的内模控制也 有了一定的发展，但是应用尚少。 虽然s m i t l l 预估控制作为i m c 的一个特例，在结构上可以相互转换，且i m c 与 s m i t h 预估器样，在结构上可以和常规反馈系统相互转换，但从设计角度看，两者并 不等价，原因是i m c 控制器变换为常规控制器时其分母将包含时滞环节，而直接设 计常规控制器则通常取其为有理分式，因此i m c 与常规控制是有本质区别的，i m c 9 北京化t 大学碗十学位论文 的鲁棒及抗扰性比预测控制大为改善。 i m c 是一种实用性很强的控制方法，由于其设计原理简单，参数整定直观明了， 鲁棒性较强。控制性能良好，对纯滞后有补偿作用，所以一直为工程控制界所重视。 其主要特点是结构简单、设计直观简便，在线调节参数少，且调整方针明确，调整容易。 特别是对于鲁棒及抗扰性的改善和大时滞系统的控制。效果尤为显著。因此自从其产生 以来，不仅在慢响应的过程控制中获得了大量应用，在快响应的电机控制中也能取得了 比p i d 更为优越的效果( 1 8 j 【1 9 l 【2 0 】。经过二十多年的发展，i m c 方法不仅已扩展到了多变 量和非线性系统，还产生了多种设计方法，较典型的有零极点对消法【2 ”、预测控制法【2 引、 针对p i d 控制器设计的b 证c 法【2 3 】、有限拍法【2 4 】等。i m c 与其他控制方法的结合也是 很容易的，如自适应d 幢c 【1 5 】【i 硝，采用模糊决策、仿人控制、神经网络的智能型i m c 等。 1 m c 结构的最大优点是把伺服问题与鲁棒及抗扰性问题分开处理，使分析、设计 和调整都大为简化，同时又能像s m i m 器那样适用于大时滞系统，因此自其诞生以来就 表现出了强大的生命力和应用潜力，尽管生产实际中约9 0 的控制问题都可用简单的 p i d 控制器来解决，但对于有较大纯滞后，明显非线性，多变量耦台的系统，采用 i m c ( 包括预测控制) 是非常合适的。i m c 与p i d 控制一样已经具有能够在生产实际中大 量应用的几个特征：结构和设计简便，调节参数少且调整方针明确，物理意义清楚。 i m c 发展到今天，应当说其理论框架已基本形成，尚需深入研究的主要是如何更 有效地利用反馈滤波器来改善鲁棒及抗扰性，但对于常用的阶滤波器，所得结论已 能够卓有成效地指导实践。另外在非线性、多变量系统，与智能、自适应控制的结合 等方面，也有很多工作要做，目前很多研究成果与实际应用尚有距离。 而基于内模的p i d 控制器( i m c p i d ) 不但保持了传统p i d 控制的特点，还具有内 模控制的所有优点，而且它的p i d 形式易于为广大工程技术人员接受和理解，并易于 采用现代控制硬件( d c s ) 来实现和现有控制系统的改造。i m c - p i d 既兼顾了系统鲁棒 性，又考虑到了系统控制性能，把内模控制器转化为p i d 参数，可直接应用于现有装 置而无需任何硬件调整，这就为现有控制系统的改造提供了有力的条件。使用 i m c p i d 控制策略对我国现有生产控制装置进行先进控制的改造，不失为一个多快好 省的技术捷径。因此可以断言，i m c 有望成为与p i d 互为补充，大量应用于工程实际 的一种行之有效的控制手段，尤其是在多变量的时滞系统中，将内模控制的控制策略 有效地用于实际当中，将是以后的主要研究热点之一。 第一章绪论 1 4 完成的主要工作 本课题完成的主要工作有： 1 ) 分别对一阶纯滞后和二阶纯滞后的单变量对象设计数字i m c p i d 控制器； 2 ) 分别为一阶纯滞后和二阶纯滞后的多变量系统设计了数字i m c p i d 控制器； 3 ) 无时滞多变量系统的解耦内模控制； 4 ) 多时滞的m i m o 离散对象的内模控制； 5 ) 病态系统的内模控制器设计； 6 ) m i s o 胖系统的内模控制器设计； 7 ) 基于t s 模型的多变量非线性模糊内模控制。 1 5 小结 先进控制的应用能带来极大的经济效益。在国外，多变量模型预测控制与优化的 先进控制技术在石油、化工、钢铁等行业得到了广泛的应用，产生的经济效益非常显 著。 作为先进控制方法之一的i m c ，是一种实用性很强的控制方法，结构简单、设计 直观简便，在线调节参数少，且调整方针明确，调整容易。特别是对于鲁棒及抗扰性的改 善和大时滞系统的控制，效果尤为显著。 基于内模控制的p i d 控制器【2 5 1 2 6 】【2 7 1 ( i m c i p i d ) 不但保持了传统p i d 控制的特点， 还具有内模控制的所有优点，结构简单、整定方便，并有利于现代控制硬件实现。使 用i m c p i d 控制策略对我国现有生产控制装置进行先进控制的改造，不失为一个多 快好省的技术捷径【2 8 1 。 针对多变量系统的复杂性，以及内模控制策略的种种优点，本文着重研究多变量 系统的内模控制器设计。 第二章单变量系统的内模控制 2 1 引言 第二章单变量系统的内模控制 随着科学技术和生产的迅速发展，对复杂和不确定性系统实行自动控制的要求不 断提高，为进一步改善控制品质，提高经济效益，必须采用先进控制器。不管采用哪 种先进控制器，控制器的设计都是基于过程的动态特性，而过程动态特性的描述( 如 过程模型) 不可能是很精确的，而且过程本身的特性会随时间变化，因此就要求控制 器对这种模型摄动不敏感，或者说要求控制器是鲁棒的。而内模控制( i n t e m a lm o d e l c o n 昀l ，i m c ) ，由于具有良好的跟踪性能和抗干扰能力，并对模型失配有一定的鲁棒性， 使其在工业过程控制中获得了越来越广泛的应用。 内模控制( m t e m a lm o d e lc o n 锄l ，简称i m c ) 是一种基于过程数学模型进行控制器 设计的新型控制策略。它实际上是属于一种鲁棒控制 2 9 】，它的控制系统结构如图2 1 所示。图2 1 中控制器和内部模型构成整个控制系统的内部结构，可用模拟硬件或计 算机软件实现。由于该结构中除了有控制器g c g ) 以外还包含了过程模型g 。g ) ，内模 控制因此得名。 内模控制自被提出以来，已经取得了一定的成果，尤其是在单变量的内模控制中， 不管是在理论上还是实际应用中，更是取得了另人兴奋的成绩。 本章主要讨论单变量系统的内模控制器设计。 图2 1 内模控制结构框图 f i g 2 - 11 1 l e 窑蜘e r a ls t i l c t u r e0 f i m c 北京化t 大学硕士学位论文 2 2 单变量内模控制的基本原理 2 2 1内模控制的基本结构及性质 所谓内模控制，其设计思路就是将对象模型与实际对象相并联，控制器逼近模型 的动态逆，对于单变量系统，内模控制器取为模型最小相部分的逆，并通过附加低通 滤波器以增强系统的鲁棒性。 内模控制的一般结构如下图2 2 所示。其中，图中y 。，“为被控对象的输出和操 作量；y ，为内部模型输出；r 为给定值( 参考轨迹) ；d 为外部扰动；g 。为被控对象： g 。为内部模型：g 。为内模控制器；g ，为反馈滤波器。可以看出，内模控制主要包 括以下三部分：内模模型，用于预测操作变量对输出的影响；滤波器，使系统达到一 定的鲁棒性；控制算法，计算操作变量的未来值，保证输出跟踪给定值。 参照图2 2 所示的结构，在设计时，根据g ，取值的不同，我们可将g ，= 1 的i m c 系 统称为1 自由度i m c ；否则称为2 自由度i m c 系统a 对于前者来说，由于只能依靠q 。 来协调系统的伺服性能、鲁棒性和抗扰性，这往往需要牺牲跟踪的快速性以求得系统 鲁棒性的改善，因而此时g 。的选择相对于后者来讲不够灵活。 图2 2 内模控制的一般结构 y ，。) 5 嘞7 ( s ) + 。：一， 熹畿， 一 l + g m g ，( g 。一g 。) 一 第二章单变重系统的内横控制 对于1 自由度系统来说，g ，= 1 。在标称情况，即g ，= q 时，若g 。为最