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文档简介

1、补偿控制学习内容什么是时滞?时滞对过程控制品质的影响如何?怎样克服?1、什么是时滞?生产过程中的时滞1、什么是时滞?生产过程中的时滞过程对象中的时滞(如长距离的流体传输)测量变送装置上的时滞(如需长时间间隔的采样和分析)信号传输上的时滞(如执行器可能需要一定时间产生执行信号)+-+1、什么是时滞?时滞的数学表示大时滞的界定过程对象2、时滞对控制品质的影响时滞对过程控制品质的影响时滞出现在过程通道系统闭环特征方程中含延迟因子系统的稳定性变差时滞出现在干扰通道系统闭环特征方程中不含延迟因子仅系统输出上有延迟+-+时滞出现在过程通道系统闭环特征方程为: 闭环特征根受到纯滞后的影响 +-+时滞出现在反

2、馈通道系统闭环特征方程为: 闭环特征根受到纯滞后的影响 一个时滞对控制品质影响的例子开环传函为:若=0.01若=0.1若=1AR-180O1=1=0.1K=1.522.317160K=8.56K=80.01=0.01可见, 随时滞的增加: 交界频率降低意味着进入系统的即便是低频周期扰动,闭环响应也将更为灵敏;临界增益降低则为保证闭环响应的稳定,必须降低控制器增益,导致过程响应变慢.时滞出现在干扰通道+-+系统闭环特征方程为: 因不含纯滞后, 闭环特征根不受时滞影响,系统的稳定性和控制品质也不会受时滞的影响. 时滞对控制品质的影响由时滞在干扰通道和过程通道的不同影响可知, 控制系统设计时, 应考

3、虑减小处于闭环回路的纯时滞, 即除了和工艺配合外,选择合适的被控量和操纵量, 减小对象的纯时滞外,还可减小测量装置和信号传输的纯滞后.也可采用时滞补偿方法较小纯滞后的不利影响.3.1 史密斯(Smith)预估补偿控制克服时滞的思路串联e +s引入反馈补偿环节,使闭环特征方程中无时滞项+-+3.1 史密斯(Smith)预估补偿控制+-+希望系统闭环特征方程为: 对Smith预估补偿的解释未补偿时, 与给定R作比较的是UGpe-s补偿后,与给定R作比较的是UGpe-s+ UGp(1- e-s)=UGp即,作为测量信号反馈的是不含的输出UGp ,相当于把反馈信号提前了时刻(预估),故,控制是及时的,

4、消除了纯滞后的不良影响。+-+干扰的闭环传递函数闭环特征方程中不再包含纯滞后环节即,消除了纯滞后对控制品质的影响+-+随动控制和定值控制中的Smith预估补偿对于随动控制控制作用仅在时间上推迟了 ,故系统过渡过程的形状和品质与无纯滞后的完全相同;对于定值控制控制作用比扰动的影响滞后一个时间,故控制效果不如随动系统明显,且与Tf/Tp的比值大小有关3.1 史密斯(Smith)预估补偿控制史密斯预估补偿控制中存在的问题预估模型与真实模型存在误差时,控制效果差滞后时间 有误差模型增益 K 有误差模型时间常数 T 有误差+-+史密斯预估补偿控制中存在的问题实际控制系统输出y*为可见估计模型与真实过程完

5、全一致时,才能完全补偿控制模型误差越大,补偿效果越差因纯滞后为指数函数,故纯滞后的误差比 的误差影响更大某些过程,如物料流动,其流动的流量常数是不断变化的,故在某工作点下设计的Smith补偿控制器在新的下,补偿效果会变差+-+一个例子(有误差下Smith预估补偿效果变差)简单反馈(纯)滞后时完全补偿时 有误差时( =4.2)PI调节Kp=20Ti=1PI调节Kp=0.5Ti=0.07yyy单回路PID 模型准确时,Smith预估法优于单回路PID控制预估环节模型有误差时,Smith预估法的控制品质明显下降3.2 自适应Smith预估补偿控制增益自适应补偿控制理想情况下-等同于Smith预估补偿

6、控制真实对象增益变化K 时-反馈量增大K +-ABA/BABAB增益自适应补偿的一个例子预估模型完全精确时模型增益大于仿真对象模型增益模型增益小于仿真对象模型增益模型纯滞后时间大于仿真对象的纯滞后时间模型纯滞后时间小于仿真对象的纯滞后时间模型时间常数大于仿真对象时间常数模型时间常数小于仿真对象时间常数结果在外扰下,增益自适应方案比Smith方案的误差积分指标;但在设定值变化下,二者差不多;只有模型增益变化时,增益自适应方案比Smith方案积分误差指标低很多。3.2 自适应Smith预估补偿控制完全抗干扰的Smith预估补偿控制+-+内模控制内模控制(Internal Model Control,简称IMC)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。以其简单、跟踪调节性能好、鲁棒性强、能消除不可测干扰等优点,为控制理论界和工程界所重视。内模控制具有以下优点:(1)无需精确的对象模型; (2)在引入滤波器后,系统有可能获得较好的鲁棒性; (3)控制器参数调节方便。内模控制与Smith预估补偿控制的联系Smith预估补偿结构可转化表示为一种内模结构内模控制中当估计模型精确时,反馈量=扰动量,反馈相当于一个扰动估计器,等效控制器相当于扰动补偿器;模型不精确时,扰动估计量中

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