（检测技术与自动化装置专业论文）模糊自调整控制器的研究及应用.pdf

摘要 本论文主要针对实际复杂工业对象中存在的非线性、不确定性、时 变性等特点，提出了自调整因子模糊控制算法和自调整模糊p i d 控制算 法，从而满足这些复杂工业过程的控制需要。因为模糊控制事先不需要 获知埘象的精确数学模型，而是基于人类的思维以及生产经验，用语言 规则描述控制过程，并根据规则去调整控制算法或控制参数，同时上述 两种控制算法又具有一定的自适应性，所以能实现对复杂工业过程的控 制。 本论文对上述两种控制算法进行了分析和仿真研究，仿真结果表明， 上述控制算法方案可行，效果良好；用v b 6 0 和v c + + 6 0 分别制作这两 种控制算法和作为对照的标准增量式p i d 算法的a c t i v e x 控件，并嵌入 监控组态软件中；用v b 6 0 直接编写d d e 算法程序与监控组态软件进 行通讯：用所制作的a c t i v e x 算法控件和d d e 程序分别实现了对过程监 控水力模型试验装置的直接控制，结果表明自调整因子模糊控制算法和 自调整模糊p i d 控制算法具有较好的控制效果和品质，因此可以预见到 它们将具有广阔的发展前景和工业应用价值。 关键词：组态软件v b 6 0v c + + 6 ，0a c t i v e x 控件m a t l a b 自调整因子模糊控制自调整模糊p i d 控制 a b s t r a c t b e c a u s e c o m p l e xi n d u s t r yo b j e c th a sn o n l i n e a r i t y ，u n c e r t a i n t ya n d t i m e c h a n g e ，t h i sp a p e rp u t s f o r w a r ds e l f - t u n i n g g e n ef u z z yc o n t r o l l i n g a r i t h m e t i ca n d s e l f - t u n i n gf u z z y p i d c o n t r o l l i n g a r i t h m e t i ct o s a r i s f y d e m a n do ft h e s ec o m p l e xi n d u s t r yp r o c e s s e s b e c a u s ef u z z yc o n t r o ld on o t n e e dt ok n o wa c c u r a t em a t h e m a t i cm o d e lo fo b j e c t ，b u ti sb a s e do nh u m a n t h i n k i n ga n dp r o d u c i n ge x p e r i e n c e ；a n db e c a u s ei ta p p l i e sl a n g u a g er u l et o d e s c r i b e c o n t r o l l i n gp r o c e s s a n db a s e sr u l et om o d i f yt h ec o n t r o l l i n g a r i t h m e t i ca n dp a r a m e t e r ，a tt h es a m et i m e t h e s et w om a t h e m a t i ch a s s e l f - a d a p t a b i l i t y ，t h e yw i l lr e a l i z ep r o d u c t i o np r o c e s s c o n t r 0 1 t h i sp a p e rr e s e a r c h e ss e l f - t u n i n gg e n ef u z z yc o n t r o l l e ra r i t h m e t i ca n d s e l f - t u n i n gf u z z yp i dc o n t r o l l e ra r i t h m e t i c t h e r e s u l to fr e s e a r c hs h o w s t h a tt h e s et w oa r i t h m e t i ci sr e a l i z a b l ea n dh a v eg o o de f f e c t ；m a k et h e s et w o a r i t h m e t i c sa c t i v e xc o n t r o l l e r sa n di n c r e m e n tp i da r i t h m e t i ca c t i v e x c o n t r o l l e rb yv b 6 0a n dv c + + 6 0 ，a n da d dt h e mi nc o n f i g u r a t i o ns o f t w a r e ； w r i t ed d e p r o g r a m t or e a l i z ec o m m u n i c a t i o nw i t hc o n f i g u r a t i o ns o f t w a r e ； r e a l i z ec o n t r o lo fe x p e r i m e n t a le q u i p m e n tb yt h e s ea r i t h m e t i cc o n t r o l l e r s a n dd d e p r o g r a m t h er e s u l ts h o w s t h a ts e l f t u n i n gg e n ef u z z yc o n t r o l l i n g a r i t h m e t i ca n ds e l f - t u n i n gf u z z yp i dc o n t r o l l i n ga r i t h m e t i cw i l lh a v eg o o d d e v e l o p i n gf o r e g r o u n da n db ew i d e l yu s e di ni n d u s t r i a lc o n t r 0 1 k e y w o r d s ：c o n f i g u r a t i o ns o f t w a r e ；v b 6o ；v c + + 6 o ；a c t i v e x c o n t r o l l e r ；m a t l a b ；s e l f - t u n i n gg e n ef u z z yc o n t r o l ，s e l f - t u n i n gf u z z y p i dc o n t r o l 天津科技大学硕士学位论文 1 引言 在生产过程中，一个良好的控制系统不但要保证系统的稳定性和整个生 产过程的安全，满足一定的约束条件，而且要有一定的经济效益和社会效益。 并且由于许多过程往往具有自身的特殊性，有的机理复杂，有的变量间关联 严重，而且往往存在着非线性、大纯滞后、时变及各种不确定性，采用简单 或常规复杂控制往往难于满足工艺要求。因此，近年来控制理论迅速发展， 出现了许多新型控制策略，如神经元网络控制，自适应控制，最优控制和模 糊控制等。虽然其中有些理论早已提出，但当时限于技术，实施比较困难或 无法实施。而随着计算机控制技术的发展，这些高级控制策略得以成功地应 用于生产过程控制。 其中模糊控制是基于规则的智能控制，它建立在人类思维具有模糊逻辑 特性的基础上的。模糊控制与最优控制，自适应控制等高级控制相比较，具 有不需要事先知道被控对象的精确数学模型的特点。模糊控制的核心是它用 具有模糊性的规则去执行控制。控制规则往往由对被控过程十分熟悉的专门 人员给出，所以模糊控制在本质上来说是一种专家控制。这种控制的控制规 则充分反映了人的智能活动。 自1 9 6 5 年l a z a d e h 敦授创立模糊集合理论以来，模糊控制理论广泛的 应用于自然科学和社会科学。模糊逻辑应用于控制始于1 9 7 2 年，经过了几十 年的发展，模糊系统在研究及应用方面均取得重大成功，特别是在复杂、大 滞后、难以建立精确数学模型的非线性控制过程中表现出了优越的性能。而 在工业控制过程中经常会碰到大滞后、时变、非线性的复杂系统，有时无法 获得精确的数学模型。对于这些系统，简单p i d 算法不能达到满意的控制效 果和控制品质。因此模糊控制理论在工业控制领域中能发挥重要作用。 目前，模糊控制已成为工业控制自动化领域内广泛研究和应用的控制器。 这主要归结于模糊控制器的一些明显的特点：无需知道被控对象精确的数学 模型；它是一种反映人类智慧思维的智能控制。因为它采用人类思维中的模 糊量，这些模糊量和模糊推理是人类通常智能活动的体现；易被人们接受。 因为模糊控制规则是以人类语言表示的，所以这些规则易被人们所接受和理 解；构造容易：鲁棒性好。 可以看出，模糊控制是一种更加拟人化的方法，用模糊逻辑处理和分析 现实世界问题，其结果往往更加符合人们的要求。模糊控制由于拥有众多的 优点，其应用领域更加广泛，应用前景更加开阔。 模糊控制中的自调整因子模糊控制和自调整模糊p i d 控制都能够改善传 统p i d 算法的控制品质，具有一定的自适应性，因此具较好的应用前景。特 别是自调整模糊p i d 控制，它把模糊控制与p i d 有效的结合起来，进一步改 1 f 言 进了p i d 算法，使p i d 具有自适应性，提高了p i d 的控制效果，实现了系统 的最佳控制。 自从2 0 世纪6 0 年代末，计算机技术得到了迅猛的发展。计算机的性能 和可靠性不断地提高，成本不断地下降。同时，计算机的硬、软件以及p c b a s e d 设备的发展和价格的不断下降，使得计算机可以作为下位机操作站，实现对 现场进行监控的同时，完成对现场的数据的采样、分析计算以及实时控制。 这些都为模糊控制算法在工业控制监控组态软件中的实现提供了硬件和软件 的基础。“组态”的概念是伴随着集散控制系统( d i s t i l b u t e dc o n t r o l s y s t e m ，d c s ) 的出现才开始被广大的生产过程自动化技术人员所熟知。组态 ( c o n f i g u r a t i o n ) ，含义是使用软件工具对计算机及软件的各种资源进行配置， 达到使计算机或软件按照预先设置，自动执行特定任务，满足用户需要。监 控组态软件是面向监控与数据采集( s u p e r v i s o r yc o n t r o la n d d a t aa c q u i s i t i o n ， s c a d a ) 的软件平台工具，并提供h m i ( h u m a nm a c h i n ei n t e r f a c e ) 人机界面， 具有丰富的设置项目，使用方式灵活，功能强大。它的主要功能是：硬件配 置组态、数据库组态、简单控制回路组态、报表生成组态、操作安全保护组 态、画面生成、通讯及联网、s c a d a 、对i o 设备的广泛支持等。 监控组态软件中一般提供c 语言子集或全集，但它主要用于动作描述和 逻辑处理。用它可以完成简单的控制算法，如p i d ，对于复杂高级控制算法， 如自适应控制、模糊控制、最优化控制等用监控组态软件中的语言很难完成， 而且不能重复使用。有些监控组态软件也提供一些简单的控制算法组态，如 p i d 控制，斜坡控制，开关控制等，但其中不包括复杂高级控制算法组态， 因此不能实现复杂的控制算法。 然而，目前w i n d o w s 提供有d d e 、o l e ( 包括o p c ) 、d l l 、o d b c 等 几种标准，来支持程序之间的数据交换，同时，大多数监控组态软件又都支 持上述协议。这使得复杂高级控制算法组态在监控组态软件中的实现成为可 能。 d d e ( d y n a m i c d a t ae x c h a n g e ) 即动态数据交换。它是由美国微软公司提 出的协议，通过d d e ，程序员可以编写代码，使得两个应用程序之间可以进 行通信。它是通过使用w i n d o w s 消息和共享的内存，来完成应用程序之间的 数据交换的。其中一个为信息接受方，称为客户端；另一方为信息提供方， 称为服务器端。d d e 所建立的通信是双向的，即客户端不但能读取服务器端 中的数据，而且可以对其进行修改。可以用支持d d e 的高级编程语言( 如 v b ) 来编写复杂的控制算法，通过d d e 把监控组态软件所采集的现场数据 传给控制程序，然后把所计算的控制量传给监控组态软件，这样可以很好的 实现复杂控制算法对现场的控制。但d d e 的缺点也很明显，那就是通信效率 低，当通信数据量大时数据刷新速度慢，可能会增加滞后时间，使控制品质 天津科技人学硕士学位论文 下降，系统比较难调整。 o l e ( o b j e c tl i n k i n ga n de m b e d d i n g ) 即对象的连接与嵌入。o l e 最早是 用于在一个程序中引用另一个程序中的对象时直接用指针指向该对象，而不 必将被引用的对象拷贝到程序中。后来发布的o l e 2 将原有的概念作了较大 的扩充，制定了规范的接口。在此基础之上产生了组件对象模型c o m ( c o m p o n e n to b j e c tn m d l e ，) 、a c t i v e x 控件、d c o m ( d i s t r i b u t e dc o m ) 技术， 使得程序问数据交换有了更高效的手段。c o m 是m i c r o s o f t 研制的一项系统 级别的面向对象的技术，m i c r o s o f t 的产品和工具软件中广泛使用这一技术。 c o m 提供了软件开发者所需要的几项特征：首先是c o m 同语言的无关性， 这一特性使程序开发者可以在v b 、d e l p h i 和几乎其它所有开发环境下重复使 用c + + 模块；其次，c o m 提供了位置的透明性，这一性质使软件模块可以在 分布是网络结构环境下的任何位置上运行；最后，c o m 还提供了面向对象的 特征，如封装、多态和继承。按照c o m 标准设计的o l e 对象在系统中注册 后就可以被外部调用，w i n d o w s 的自动控件器对这种o l e 对象的访问给予支 持。这种基于c o m 的能够被外部调用的o l e 对象叫做a c t i v e x 控件或o l e 控件，有时也简称为o c x 。a c t i v e x 控件定义了可重复使用组件的标准接口。 a c t i v e x 控件不是独立的程序，它必须被置入控件容器的服务器中才能够被引 用。a c t i v e x 控件有三个主要特性：属性、方法和事件。可以用v b 、v c + + 或其它第三方应用程序开发工具生成a c t i v e x 控件。 将模糊控制算法与d d e 或a c t i v e x 技术相结合，为监控组态软件实现高 级控制算法提供了手段，并且使得模糊控制算法能重复使用于支持d d e 和 a c t i v e x 的任何软件，如监控组态软件。佼监控组态软件在实现对现场监控的 同时，完成控制任务。d d e 和a c t i v e x 技术扩充了监控组态软件的功能，使 监控组态软件能够完成包括模糊控制算法在内的各种复杂高级控制算法。 2 控制算法的选择 2 控制算法的选择 2 1 标准增量式p i d 算法的确立 数字p i d 控制是一种线性控制，这种控制是将设定值与实际值进行比较 构成控制偏差，并将其比例、积分、微分通过线性组合构成控制量，所以简 称p ( 比例) i ( 积分) d ( 微分) 控制。它是至今为止最通用的控制方法。 它的优点是原理简单，使用方便，鲁棒性强。也就是说，其控制品质对过程 特性的变化灵敏度比较低，调节器参数调整比较容易；具有无余差功能，精 度较高；适应性广，可用于各类工业过程的控制，并已商品化。全世界过程 控制中8 4 为纯p i d 调节器，若改进型包括在内则超过9 0 。数字p i d 控制 分为位置式和增量式。 位置式p i d 控制算式为： 螂) 咆m ) + 譬圭印) + 譬叫) h i i = 0 15 = k 。e ( 七) + k ，p ( ”k 。k ( ) 一p ( t 一1 ) 】+ i = o 其中“为控制器初始值。因此增量式p i d 算法为： “( ) = “( ) 一u ( k 1 ) ：k 。a e ( 七) + 圣e ( 后) + 掣啾) 一2 9 ( 七一1 ) + e ( 七一2 ) 】 1 j。 = k 。a e ( k ) + k ，p ( 七) + k d 瞳( t ) 一2 e ( k 一1 ) + e ( k 一2 ) e 为采样周期k 。为比例系数k ，为积分系数岸。为微分系数 z 为积分时间常数z ，为微分时间常数 究竟选择增量式p i d 算法还是位置式p i d 算法，首先要考虑执行器形式。 采用位置式p i d 算法时，计算机的输出可直接与数字式调节阀连接，其它形 式的调节阀必须经过d a 转换，将其输出转化为模拟量，并通过保持电路将 其保持到下一个采样周期输出信号的到来。而增量式p i d 算法的计算机系统 采用步进电机，多圈电位器或累加器进行控制。 从总体来看，增量式算法与位置式相比，有以下优点： 1 位置式算法的每次输出与整个过去状态有关，计算式中要用到过去偏 差的累加值y e ( f ) ，容易产生较大的累计误差。而增量式只需要计算增量， 当存在计算误差或精度不足时，对控制量计算的影响较小。 2 当控制从手动切换到自动时，必须首先将计算机的输出值设置为原始 阀门开度1 2 。，才能保证无冲击切换。如果采用增量式算法，则由于算式中不 出现项，易于实现手动到自动的无冲击切换。此外，在计算机发生故障时， 天津科技大学硕士学位论文 由于增量式算法的执行装置本身有寄存功能，故可仍然保持在原位。 因此，在实际控制中，增量式算法要比位置式算法应用更为广泛。计算 机输出的控制增量“( k ) 对应的是本次执行机构位置( 例如阀门开度) 的增量。 k 阀门的实际位置，也即增量的积累u ( k ) = a u ( j ) 需要采用硬件或软件来实 面 现，如步进电机或累加器。 它将作为参照物，与其它高级算法进行比较，以判断高级算法的优越性。 2 2 自调整因子模糊控制算法的确立 自调整因子模糊控制是一种基于规则修改的模糊控制，它的模糊控制规 则可随它所控制的过程的运行和环境的变化而自动的修改，从而使系统的性 能达到令人满意的水平。这种控制方法较之常规的固定模糊控制规则的模糊 控制方法，对环境变化有较强的自适应能力，在随机环境中能对控制器进行 自动校正，使得在被控对象特性变化或扰动的情况下，控制系统保持较好的 性能。因此它在控制被控对象的同时，还要了解被控过程，它实际上是将模 糊系统辨识和模糊控制结合起来的一种控制方式。通过辨识能更好的了解被 控过程，以便使控制器能跟上过程和环境的变化。这样，控制器本身就具有 一定的适应能力，或者说模糊自调整控制器具有一定的智能。 自调整因子模糊控制是在简单模糊控制器的基础上，增加了三个功能块 儿构成的一种模糊控制器。三个功能块为： 1 性能测量用于测量实际输出特性与希望特性的偏差，以便为控制规则 的修正提供信息，即确定输出响应的校正量。 2 控制量校正将输出响应的校正量转换为对控制量的校正量。 3 控制规则修正对控制量的校正通过修改控制规则求实现。 自调整因子模糊控制算法具有很强的自适应能力，因此选择它作为研究对 象之一。 模糊控制系统的核心部分是模糊控制器。也就是说，模糊控制器的性能 将决定着该系统控制性能的好坏；而模糊控制器自身性能又取决于模糊语言 规则合成推理。在通常情况下，模糊控制器一旦设计完成，其语言规则和合 成推理往往是确定的，也就是不可调整的。但是，对于某些场合，为了使一 类模糊控制系统具有更强的通用性，使它能适用于不同的被控对象，而同样 能获得满意的控制特性，这就要求模糊控制器具有自调整性能。自调整因子 模糊控制器就具有这样的功能。 自调整因子模糊控制是在多个可调整因子的模糊控制器基础之上发展而 来的。但多个可调整因子模糊控制器寻优过程本身比较复杂，计算量大，不 便在线调整。为了使带有调整因子的模糊控制器具有自调整性。规定模糊量 化规则如下： 2 控制算法的选择 设误差e ，误差变化e c 和控制量u 的论域等级均取为 e = e c = u = 一m ，一m + 1 ，一，一2 ，一1 ，0 ，l ，2 ，一，m 则全论域范围内带有自调整因子的模糊控制规则取为m 1 旦= 一( 口点+ ( 1 一口) 璺f ) ，口= 三( 口h 一口) l 量l + 口 ， 式中，0 口，口。l ，“ 口 ，口。 。调整因子g 在口至o t h 之间随 着误差绝对值jej 的大小成线性变化。当口，= 口。时，控制器变为具有一个调 憋因子的控制器。模糊控制规则按误差的大小自动调整误差对控制作用的权 重。自调整过程符合人在控制决策过程中的思维特点，易于通过微机实现其 控制算法。 自调整因子模糊控制器具有以下特点： 1 模糊控制器的设计中，当模糊化因子k 。和足。以及解模糊化因子k 。取为 常数时，可调整因子d 和卢可以通过对寻优矢量x = c t ，卢) 按给出的目 标函数( 如i t a e 指标) 自寻优，不断推出新的口，口值，从而完成模糊 规则的自调整，是模糊控制系统有最佳的动态性能。 2 模糊控制器的合成推理输出u ( 胛) ，可以根据f 4 x r ) 的语言变量值的不同 范围，由不同模糊规则来完成。 2 3 自调整模糊p i b 控制算法的确立 自调整控制系统是通过自动地调整控制器的参数，来补偿过程特性或环 境条件的变化。工业过程采用自调整控制的主要原因有两个： 1 大多数工业过程是非线性的，而设计线性控制器时所使用的线性化模型与 具体的稳态工作点有关。显然，当稳态工作点改变时，控制器参数的最佳 值就应不同，这就意味着控制器需要有自调整能力。例如，一个简单的液 体蓄槽的液位，其时剧常数和过程增益是随液位稳态值的不同而变化的。 2 大多数工业过程是非定常的，具有时变特性，即过程特性随时间而变化。 因此也需要控制器具有自调整能力。 数字p i d 控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒 性好和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其适用于可建立精确数学 模型的确定性控制系统。而实际工业生产过程往往具有非线性、时变性，存 在着许多不确定性，对象参数和环境常常随时间发生变化，这很容易引起对 象和模型失配，而且各类不确定干扰也会影响控制过程，这样就难以建立精 确的数学模型，因此应用常规p i d 控制器不能达到理想的控制效果。此外， 数字p i d 控制器在静态和动态性能之间，跟踪设定值与抑制扰动能力之间存 在着矛盾，通常采用折衷的方法，使系统不能获得最佳的控制效果。同时， 在实际生产过程中，由于受到参数整定方法烦杂的困扰，常规p i d 控制器参 数也往往整定不良、性能欠佳，对被控对象的变化适应性很差。针对这一问 天津科技大学硕士学位论文 题，长期以来，人们直在寻求常规p i d 控制器参数的自动整定技术，以适 应复杂的工况和高指标的控制要求，希望p 、i 、d 参数能随系统的变化而不 断修改，使p 、i 、d 参数具有自调整的功能，保证系统始终处于最佳状态下 运行。随着现代控制理论( 如智能控制，模糊控制，自适应模糊控制和神经 网络技术等) 研究和应用的发展与深入，为控制复杂无规则系统开辟了新途 径。 近年来，出现了许多新型智能p i d 控制器，其中将模糊理论和p i d 控制 相结合丽产生的自调整模糊p i d 控制器就是其中之一，它通过模糊控制器对 p 、i 、d 参数进行自调整，来进一步完善p i d 控制器的白适应性，提高了系 统的控制精度和鲁棒性。 自调整模糊p i d 是在p i d 算法的基础之上，通过计算当前系统误差和误 差变化率，利用模糊规则进行模糊推理，查询模糊矩阵表进行参数调整。参 数调整包括极性和大小两个方面。模糊规则是根据人们实际经验而获得的。 自调整模糊p i d 控制基本设计思想是将模糊决策理论与p i d 控制结合起来， 发挥两者的优点。其响应特性优于数字p i d 控制，特别是对于非线性和时变 性的被控对象，可得到较满意的控制效果。 2 4 实际增量式p i d 算法的确立 上述的标准增量式p i d 算法和自调整模糊p i d 控制算法中的标准增量式 p i d 算法均为离散理想增量式p i d 算法。它具有理想微分控制所固有的缺点， 即对高频干扰理想微分作用响应过于灵敏，容易引起振荡，降低控制品质； 在实际计算机控制时，由于计算机对每一个回路的输出时间是很短暂的，而 驱动执行机构动作又需要一定时间，这样，对于较大的输出在短暂的时间内 执行机构往往达不到应有的开度，造成输出失真。离散理想增量式p i d 控制 中的微分作用，只在第一个采样周期里起作用，而在第二个采样周期中微分 作用立即消失。这样，虽然在第一个采样周期中微分作用跳得很高，但持续 时间很短，控制系统得到的控制能量显然很少，也就是说，微分作用造成的 控制作用很微弱。因此在实际工业中采用实际p i d 控制算法。它是在理想p i d 输出中串联一个一阶惯性环节，如图2 1 所示。因为一阶惯性环节具有很好 的低通滤波的效果，所以能够滤掉高频干扰的影响，提高控制品质。 1 - - _ j i j 图2 1 ：实际增量式p i d 控制方框图 其中g ( s ) = 兰燮= = l p ) 生s + 1 髟 实际p i d 控制算法可写为 2 控制算法的选择 聊眦。+ 扣础+ i d e ( t ) 丢k 塑d t 哪 d 可用下列关系式对上两式进行离散化。 廓= t 妻砸) d e ( t ) e ( k ) 一e ( k 一1 ) 一 击 正 这样，第二式可作如下变化。 t 为采样周期 互一a u ( t ) + “( f ) ：荆k ，d t 、7 ：tdu(k)-=ui(k-1一)+“()：p(尼)kd e 一一7 j ( 卺圳啡) = 卺m _ 1 ) 仰 刊护参m _ 1 ) + 峦础) 互 钟2 蠢删w2 蠢 k d 6 k d 6 因此位置式为： “( ) = ( 1 一p ) u ( k 1 ) 3 - 卢p ( ) 础) = k c 似卅等扣0 + 扣炉m _ 1 ) 】 + “。 p ( t ) = p ( ) + 鲁p ( f ) + 鲁附) 一8 ( t 一1 ) 】 + “。 f _j a u ( k ) = ( 1 一p ) a u ( k 1 ) + p ( 七) 蛳) = e + 等砸) + 等瞰垆2 哪_ 1 ) 州) 】 = k 。a e ( k ) + k ，p ( ) + k d p ( ) 一2 e ( k 一1 ) + e ( k 一2 ) 】 世。称为微分增益。在工业控制中，k 。是预先设计好的且固定不变的， 其值为5 1 0 ，视仪表类型而异。电动单元组合仪表i i 型中k 。= 5 ；i i i 型电动 天津科技大学硕士学位论文 3 实际控制系统的建立以及被控对象的分析 控制算法的实现是以实际控制系统的建立为基础。因此在设计控制算法 程序之前，应先根据实际控制系统的需要以及性价比选择合适的控制硬件， 组成实际的控制系统，并分析被控对象的动态特性，以达到一定的控制目的。 工业生产过程的总目标，一般是利用可能提供的能源和原材料，以最经 济的途径将一定的原材料转化为预期的产品。为此必须对生产进行监督和控 制以满足生产目的，达到高产、优质和低耗。其控制目的可归纳为以下三个 方面： 1 抑制外部干扰的影响。控制系统的首要目的是消除外部对生产的影响，即 引入控制系统，使过程产生尽可能小的变化，以消除外部扰动对生产造成 的不良影响。控制系统的的设计目的是以尽可能小的代价，来争取最佳的 控制效果。 2 确保过程的稳定性。使整个系统稳定是控制的最基本目的。对于生产过程 本身特性是稳定的，则在外部干扰的作用下，过程无需控制干扰就能达到 稳定。在这种场合下，控制的目的只是抑制干扰的影响保持预定的生产 条件。然而，对于生产过程本身特性是不稳定的，则控制目的除了抑制干 扰的影响外，还必须使过程保持稳定。 3 使过程稳态和动态工况最优。使过程满足生产指标和安全指标是生产过程 的两个基本目的。在达到这两个目的之后，下一个目标就是如何使工厂获 得更多的经济效益。假如影响生产过程的操作条件是变化的，就需要按经 济目标最大或成本最低的方式去改变工艺操作条件。这就是优化控制的目 标。 为了达到上述控制目的。控制系统一般由以下几部分组成： ( 1 ) 过程或对象。 ( 2 ) 测量仪表和敏感元件。 ( 3 ) 控制器。 ( 4 ) 执行器。 ( 5 ) 记录显示装置、信号滤波器等。 3 1 被控对象的选择和硬件连接 被控系统为过程监控水力模型试验装置。此试验装置是解决过程控制系 统试验而研制的综合试验装置，它是个双容储水槽，可控制的被控参数有 两个液位和两个流量共四各模拟量，两路执行通道。控制仪表的输出输入信 号均接至控制盘的接线板上，通过接线板合理的接线，可以进行多种控制系 统的投运、参数调整和系统质量分析试验。 工艺设备及流程如图3 1 所示： 、 9 3 实际控制系统的建立阻及被控对象的分析 图3 1 ：被控对象流程图 图中有三个水槽，其中槽a 和槽b 为被控对象。两个水槽的液位通过差 压变送器测量( 静压式液位计) 输出标准信号。 储水槽中的水通过泵a 或泵b 抽出，通过各自的管路，经过涡轮传感器 和调节阀送入槽a 或槽b ，通过打开或关闭截止阀a 1 、a 2 、b l 、b 2 可决定水 的流程。截止阀c 1 、c 2 的作用是通过分流来调整调节阀的静压。两管路的流 量通过涡轮传感器测出，脉冲信号送往控制屏的转换显示仪表。槽a 中的水 通过线性化流出口流入槽b ，槽b 中的水在通过线性化流出口流入储水槽，这 样对水来说，始终处于循环状态。 控制屏仪表正面布置图如图3 2 所示： 控制盘盘面上层安排了两块流量转换显示仪表( 与涡轮传感器配套) ，用 于显示两个管路中的瞬时流量和累计流量；两块智能显示变送仪表，用来显 示其它参数和信号变换之用( a 表：输入：4 2 0 m a d c ，输出：1 5 v d c ：b 表：输入：1 5 v d c ，输出：4 - 2 0 m a d c ) 。 中上层安排4 块调节器，分别是可编程调节器、d d z i i i 型调节器和智能 凋节器，在实验时提供选用。中下层为模拟盘及接线板。下层安排一台双笔 记录仪，供记录过程过渡曲线用，记录仪两侧为总电源启动和停止开关、电 机a 和b 的控制开关。 1 0 墨堡型垫查兰堡主兰堡堡苎 图3 - 2 ：控制盘正面布置图 下位机操作站所用的计算机为研华6 1 0 工控机。p c b a s e 设备采用真确 k s 2 0 0 0 系列工业级测控模板，其中a i d 为k s 2 0 1 2 p1 2 位3 2 路光电隔离式 a i d 板卡，d a 为k s 2 1 1 2 p1 2 位4 路光电隔离式d a 板卡。1 2 位a i d 和d a 板卡具有相对于基准电压1 4 0 9 6 即o 0 2 4 的分辨率。由于工业控制中的信号 为1 5 v 或4 2 0 m a ，因此对于1 5 v 的控制信号，1 2 位a d d 和d a 板卡 可以分辨o 0 0 1 2 2 v 的信号变化。具有相当高的精度。 在设备运行之前，必须将差压变送器的零点调好，对差压变送器进行排 污、放气，使之能正确测量液位。还应调整a i d 和d a 板卡的零点以及满量 程。由于a i d 板卡通道比较多，控制盘上的工控机数据采集插孑l 可以作为a i d 板卡输入通过k s 2 0 3 2 c h 数据转接卡引入至a i d 板卡。而d a 板卡的输出可 直接引到工控机数据采集插孔上。工控机数据采集插孔与板卡之间是通过多 芯电缆连接的。工控机数据采集插孔与数据对应关系为：a 1 1 上水槽a 液位： a 1 2 下水槽b 液位；a 1 3 ，管路a 流量；a 1 4 管路b 流量；a 0 1 和a 0 2 控制 量的输出。测量仪表的输出与板卡输入之间的连接是通过仪表屏上的工控机 数据采集插孔来完成的，仪表屏上的其它仪表也是通过接线插孔来连接的。 把液位变送器b 的输出接到a 1 2 和双笔记录仪的输入，a o 】接到电动执 行器a 的输入，关闭a 1 阀门，打开a 2 阀门。这样就建立了一个单水槽液位 3 实际控制系统的建立以及被控对象的分析 控制系统。其控制系统如图3 - 3 所示。 图3 3 ：单水槽控制系统 如果同样的接线方法，但是a 1 阀门打开，a 2 阀门关闭，这时就形成双 水槽液位控制系统。其控制系统如图3 - 4 所示。 图3 - 4 ：单水槽控制系统 此二系统是典型的d d c 控制系统。d d c ( 直接数字控制系统) 是计算机 在工业应用中最普遍的一种形式。直接数字控制系统中的计算机参与闭环控 制过程，无需中间环节( 调节器) 。d d c 就是计算机对一个或多个物理量进 行巡回监测，并根据规定的控制规则进行运算，保持被控量在给定值上。其 结构如图3 - 5 。因为计算机运行速度快，所以通过d d c 可以分时处理多个控 制回路，实现几十个甚至更多的单回路p i d 控制。同时由于计算机运算能力 强，因此很容易实现各种比较复杂的控制规则。但d d c 系统对计算机可靠性 的要求很高，因为若计算机发生故障会使全部控制回路瘫痪，直接影响生产， 这是这种系统的缺点。 1 2 丕堡登堇盔兰塑主堂篁堡墨 工 压叵) 一岖区匿卜，臣乎 计 业 算 对 机 象 图3 5 ：d d c 系统组成框图 3 2 用组态王进行硬件配置组态并制作动画 监控组态软件选择的是北京亚控自动化软件科技有限公司制作的工业自 动化通用组态软件组态王6 1 。它既支持d d e ，又支持a c t i v e x 。因此， 将控制算法制作成a c t i v e x 控件或直接写成d d e 程序均可在组态王6 1 上实 现对被控对象的控制。 3 2 1 硬件配置组态 为了使a d 和d a 板卡在组态王下正常工作。必须先进行硬件配置或称 设备配置。在组态王工程浏览器中，从左边的工程目录显示区中选择“设备 板卡”项，然后在右边的内容显示区中双击“新建”图标，启动“设备配置 向导”，在设备选择向导页中选择a d 和d a 板卡的生产厂家、设备型号和 通讯方式。在逻辑名称向导页中为a d 和d a 板卡指定一个设备名称。在设 备地址向导页中设定a d 和d a 板卡的地址，其地址必须与板卡上设置的地 址一致。在数据字典中定义四个输入i o 实数类型的变量( a 1 1 a 1 4 ) 和两 个输出i o 实数类型的变量( a 0 1 、a 0 2 ) ，并为相应的变量连接对应的设备 选择合适的寄存器和数据类型。设置后，就可使a d 和d a 板卡正常工作了。 当用d d e 来实现控制算法时，还必须先定义d d e 设备。在“设备配置 向导”中选择d d e ，按步骤输入连接对象名、服务称序名和话题名。定义完 d d e 设备后，在数据字典中定义个i o 实数类型的变量，变量名为 f r o m v i e w t o v b ，在连接设备中选择已定义d d e 设备进行连接，并选择项目。 3 2 2 动画制作 在组态王中，按图3 1 制作设备及工艺模拟流程图的画面，并进行动画 连接。还应制作主菜单、控制盘窗口、报警窗口、历史曲线窗口、报表窗口、 本机控制窗口、手动遥控窗口、标准增量式p i d 参数设定窗口、实际增量式 p i d 参数设定窗口、自调整因子模糊参数设定窗口、自调整模糊p i d 参数设 定窗口、实际自调整模糊p i d 参数设定窗口等，并迸行相应的动画连接。在 这些窗口中包括关键数据的常驻显示，实时趋势显示，历史数据处理功能， 检测及控制仪表的模拟显示，音响报警装置，灵活方便的画面调用方法，画 面切换、翻页方法及“热键”功能，报表生成和命令语言的编写等。 3 实际控制系统的建立咀及被控对象的分析 其中，本机控制窗1 5 是实现计算机对不同被控对象控制的重要窗口。在 此窗口中，可以选择所要控制的被控对象和控制方式( 即控制算法) ，并能观 察到现场的运行状况以及实时参数。它还能实现被控对象进行手动和自动控 制，并能在两种控制方式之间进行自由的转换。通过画面上的软按钮、软手 柄以及软指针等对控制装置进行操作，实现了计算机软件对实际物理设备的 操作。其部分画面如图3 - 6 图3 - 6 ：本机控制窗口中的部分画面 组态王支持a c t i v e x 控件，因此可以将a c t i v e ) ( 的控制算法控件嵌入到 组态王画面中。选择“编辑、插入通用控件”命令。在弹出的对话框中选择所 编写的算法控件，插入到画面中。双击控件，将弹出“动画连接属性”对话 框。在此对话框中，设置好控件名、优先级和安全区后，将控件的属性与组 态王的变量相连接，并设置其关联方向。这样，控制算法的a c t i v e x 控件就 内嵌在画面中。通过上述方法可以将所制作的控制算法控件内嵌到相应的参 数设定窗口中。当单击相应的参数设定按钮时将弹出相应的控制算法的控制 界面，可在控制界面内输入必要的参数来实现控制目的。 3 3 被控对象的动态特性分析 工业过程的数学模型分为动态数学模型和静态数学模型两种。动态数学 模型是表示输入变量和输出变量之间随时间而变化的动态关系的数学描述。 静态数学模型是输入变量和输出变量之间不随时问变化的数学关系。在工业 过程控制中，建立被控对象的数学模型的目的主要有以下几种： 1 工业过程的优化操作。 2 控制系统方案的设计和仿真研究。 3 控制系统的调试和控制器参数的整定。 4 工业过程的故障检测与诊断。 5 设备的启动与停车的操作方案。 6 设计工业过程运行人员培训系统。 墨堡兰! 堡查堂堡主兰些堡苎 控制系统的设计方案都是依据被控对象的控制要求和动态特性进行的a 因此其主要的依据是被控对象的动态数学模型。这使得对被控对象的动态特 性进行分析显得很重要。 一：单水槽被控对象的动态数学模型 r 图3 7 ：单水槽结构 单水槽结构如图3 7 。不断有水流入槽内，同时也有水不断由槽中流出。 水流入量q j 由电动执行器开度加以控制，流出量q 则由用户根据需要通过 负载阀r 来改变。被控量为水位h ，它反映水的流入和流出量之间的平衡关 系。显然在任何时间水位的变化均满足下述物料平衡方程： i d h ： ( q q o ) ( 3 - 1 ) 其中：q ，= 。 ( 3 2 ) q o = 七爿 ( 3 3 ) f 为水槽的横截面积；女是决定于阀门特性的系数，可以假定它是常数； 是与负载阀门开度有关的系数，在固定不变的开度下，七可视为常数。上式 可进一步变为： i d h = 专( 气一七厕 4 ) 此式为非线性微分方程，它给下一步的分析带来很大的困难，应在条件允许 的情况下尽量避免。如果水位始终保持在其稳定值附近很小的范围内变化， 那么就可以将上式加以线性化。为此，首先要把原始的平衡方程改写成增量 形式。因为在过程控制中，描述各种动态环节的动态特性最常用的方法是阶 跃响应，这就意味着在扰动发生以前，该环节处于稳定平衡状态，所以在起 始的稳定平衡状态下，3 1 式变为： 3 实际控制系统的建立以及被控对象的分析 0 = 亡( 9 0 q o o ) ( 3 - 5 ) 上式表明在起始的稳定平衡状态下，因流入量q 。等于流出量q 。，故水 位变化速度为零。将3 - 1 式与3 - 2 式相减得平衡方程的增量式： 了d a h = 去( q j 一q o ) ( 3 - 6 ) 其中：a 日= h h 。；q = q q 。；a q o = q o q 。0 考虑水位只在其稳定值附近的小范围内变化，故由式( 3 3 ) 可近似认为： q o2 者州 另外有a q , = 七。，因此( 3 6 ) 变为： 坚d t 水f 扩者删 i “。2 ，h 、 或 降kf 陋d t 埘：卜巫k 卜 ljl ”j 。 如果各变量都以自己的稳态值为起始点，即 i - t o = o = 0 则可以去掉上式中的增量号，写成： 降kf 傺d t ：卜巫k ” i + 可以看出，此时是最常见的一阶微分方程。将其变为传递函数为： 耶) 吒警 ( 5 ) 型生n + l 从传递函数可以毳出，单水槽对象为一阶惯性环节。它为有自平衡性的 对象，即当原有的物料平衡被打破时随着被控变量液位的变化，其不平衡量 会越来越小，最后能自动地稳定在新的平衡点上。对于有自平衡性的对象来 说，应选择包括积分环节的调节器( i 、p i 或p i d 调节器) ；而对于无自平衡 性的对象，则应选择不包括积分环节的调节器( p 或p d 调节器) 。 二：双水槽被控对象动态数学模型 天津科技大学硕士学位论文 图3 8 ：双水槽结构 双水槽结构如图3 8 。它是两个串联在一起的水槽，来水首先进入水槽a ， 然后在通过水槽b 流出。水流入量q j 由调节阀控制，流出量q 。由用户根据需 要改变，被控对象为水槽b 的水位h ：。根据图3 - 8 可写出两个水槽的物料平 衡方程： 水槽a 水槽b dhl：当(qq1)dtf d h 丁