《zy过程控制》课件

中研院过程控制本课程介绍过程控制的基本原理和应用。涵盖从反馈控制到现代控制理论的多个主题。课程概述目标学习过程控制原理和应用，了解常见控制方法，掌握PID控制器的设计和参数调校方法。内容涵盖过程控制基础知识，包括反馈控制系统、传感器和执行机构、数据采集与控制器等。过程控制概念过程控制是通过调节控制系统来控制工业过程，例如化工生产、电力生产或制药生产。过程控制的目标是使过程输出保持在期望的设定值，并能消除过程中的扰动，例如原材料质量波动或环境温度变化的影响。过程控制在工业生产中发挥着至关重要的作用，可以提高产品质量、降低生产成本、提高生产效率，并保障安全和环境保护。典型工业过程化工过程化工厂生产涉及复杂的化学反应，需要精确控制温度、压力和流量等参数。炼油过程炼油厂生产汽油、柴油等产品，过程控制涉及复杂的蒸馏、裂解等操作。电力生产过程发电厂需要控制锅炉、汽轮机和发电机等设备，确保稳定、高效的电力供应。反馈控制系统1偏差检测系统实际输出与设定值的差异2控制算法根据偏差计算控制信号3执行机构根据控制信号调节过程反馈控制系统通过测量过程变量，并将其与设定值进行比较，根据偏差计算控制信号，驱动执行机构调节过程，从而实现对过程的自动控制。传感器和执行机构11.传感器传感器将物理量转换成电信号，例如温度、压力、流量、液位等。22.执行机构执行机构接收控制信号，并将信号转换为控制动作，例如调节阀门、改变电机速度等。33.传感器和执行机构的配合传感器和执行机构紧密配合，共同完成对过程的控制。44.传感器的类型传感器种类繁多，包括热电偶、压力传感器、流量计、液位计等。数据采集与控制器1数据采集传感器收集过程变量数据，例如温度、压力、流量等。2数据传输数据通过通信网络传输到控制器，如现场总线或以太网。3数据处理控制器接收数据，进行处理，例如过滤、校准、转换等。PID控制器比例控制比例控制根据偏差的大小来调整输出，偏差越大，输出越大。积分控制积分控制作用于累积偏差，消除稳态误差，使系统更加准确。微分控制微分控制根据偏差变化速率调整输出，提高系统响应速度。PID控制器参数调校比例系数(Kp)Kp控制比例增益，影响输出对误差变化的响应速度，Kp过大，系统容易震荡，Kp过小，系统响应速度慢。积分系数(Ki)Ki控制积分作用，可以消除静差，Ki过大，容易造成超调或震荡，Ki过小，消除静差的时间过长。微分系数(Kd)Kd控制微分作用，可以改善系统的动态性能，Kd过大，容易产生高频噪声，Kd过小，无法有效抑制超调。串级控制1主回路控制主要变量2副回路控制影响主变量的辅助变量3级联控制通过副回路改善主回路控制性能串级控制是一种常用的控制策略，通过级联两个或多个控制回路来提高系统的控制精度和抗扰动能力。主回路控制主要变量，副回路控制影响主变量的辅助变量，通过级联控制，副回路可以有效地改善主回路的控制性能。级联控制级联控制是一种常用的控制策略，它将多个闭环控制系统串联起来，以提高控制性能。1主控制器调节主要控制变量。2从控制器调节辅助控制变量，影响主要控制变量。3级联结构从控制器输出作为主控制器的设定值。级联控制可以提高系统对扰动的抑制能力，并使系统更容易调节。例如，在温度控制系统中，主控制器控制温度，从控制器控制流量。通过级联控制，可以有效地控制温度，并减少对流量的波动。前馈控制预测干扰前馈控制通过预测干扰的影响，提前采取措施来抵消干扰的影响。这是一种积极的控制策略。减少误差前馈控制在干扰发生之前就进行调整，可以有效减少控制误差，提高控制精度。应用广泛前馈控制广泛应用于化学过程、电力系统、机械制造等领域，可以有效提升控制效果。模型预测控制模型预测控制(MPC)是一种先进的过程控制策略，它利用模型预测未来系统的行为并优化控制策略。MPC可以处理多变量系统、约束条件和干扰，在工业过程控制中具有广泛的应用。1预测模型建立系统动态模型2优化控制优化未来控制行动3滚动优化周期性地更新预测4反馈校正将实际测量值与预测值进行比较MPC的优势在于能够处理多变量系统、约束条件和干扰，并实现最优控制。然而，MPC的实现需要建立准确的模型，并进行参数调整和计算，因此在实际应用中需要仔细考虑。模糊逻辑控制基于规则的控制模糊逻辑控制利用模糊集合和模糊规则来模拟人类专家的经验和直觉，实现控制目标。处理不确定性模糊逻辑控制可以有效地处理工业过程中的不确定性和噪声，提高控制系统的鲁棒性。适应性强模糊逻辑控制器可以根据实际情况进行在线调整，适应不同的运行环境和控制目标。易于实现模糊逻辑控制算法相对简单，易于理解和实现，特别适用于复杂系统和非线性系统的控制。神经网络控制自适应能力神经网络可以根据过程变化进行调整。非线性建模处理复杂的工业过程模型。学习能力通过数据训练，提升控制性能。过程故障诊断11.故障识别实时监测过程变量，分析偏差，判断故障发生。22.故障隔离确定故障源，将其与其他故障因素区分。33.故障诊断识别故障类型，并进行精确诊断，确定具体原因。44.故障恢复采取措施解决故障问题，恢复正常运行。过程优化控制1提高效率优化过程控制，以实现生产效率最大化，并减少浪费和资源消耗。2降低成本通过优化控制，降低生产成本，提高产品质量，并减少能源消耗。3安全生产优化控制系统，提高生产过程的安全性，减少事故和故障。分布式控制系统工业现场总线工业现场总线是连接设备和系统的标准，它用于传输过程数据和控制命令。架构DCS通常由多个控制器、人机界面（HMI）和通信网络组成，每个控制器管理特定的过程部分。工业应用DCS广泛应用于化工、石油、电力、冶金等行业，提高了生产效率和安全性。工业现场总线技术标准化工业现场总线技术统一了不同设备之间的通信协议，提高了系统互操作性和集成性。多种总线标准可供选择，例如PROFIBUS、CANopen、Modbus等，满足不同应用需求。高可靠性采用冗余机制和错误检测纠正技术，确保数据传输的可靠性。抗干扰能力强，可在恶劣的工业环境中稳定运行。实时性数据传输延迟低，满足实时控制系统的要求。支持高速数据传输，提高控制系统的响应速度。连续时间系统定义连续时间系统是指系统变量在时间上连续变化的系统，例如物理系统、化学反应过程等。它们可以用微分方程来描述。特点系统状态随时间连续变化，可以用导数来表示状态变化率。适用于描述各种连续变化的物理过程。应用应用于各种物理系统，例如机械系统、热力学系统、电气系统、生物系统等。广泛应用于工业过程控制。分析方法可以使用微分方程、拉普拉斯变换、状态空间方法等来进行分析和设计。可以应用于模型预测控制等领域。离散时间系统离散时间系统是使用数字信号进行控制的系统。它们在现代过程控制中非常普遍，因为它们提供了许多优势，例如精度、灵活性和可靠性。1采样测量连续过程信号的值。2量化将模拟信号转换为数字信号。3计算使用数字算法执行控制操作。4保持将数字信号转换为模拟信号，用于控制执行机构。通过离散时间系统，我们可以实现精确控制，并灵活地调整控制算法以适应不同的过程需求。状态空间建模1状态变量描述系统行为的最小变量集合。状态变量必须是独立的，可以唯一地描述系统的状态。2状态方程描述系统状态随时间的变化规律，用一阶微分方程或差分方程表示。3输出方程描述系统输出与状态变量之间的关系，表示系统输出如何由状态变量确定。稳定性分析系统稳定性稳定性分析是判断一个系统是否能够保持平衡状态，即使受到外部扰动也能恢复到正常状态。分析方法常用的分析方法包括：根轨迹法、频率响应法和状态空间法。它们能够分析系统的动态特性，评估系统稳定性。稳定性判据稳定性判据是判断系统稳定性的标准。例如，奈奎斯特稳定性判据、劳斯-赫维茨稳定性判据和李雅普诺夫稳定性判据等。频域分析频域分析频域分析是通过频率来研究系统特性。频率响应系统对不同频率信号的响应，可以反映系统的动态特性和稳定性。Bode图Bode图是将频率响应以图形形式表示，便于分析系统的频率特性。极点和零点极点和零点决定了系统的频率响应特性，影响系统稳定性。安全与环境保护安全生产过程控制系统设计和实施必须遵循安全生产规范，确保操作人员和设备的安全。环境保护过程控制可以优化生产过程，减少污染排放，符合环保要求。应急措施过程控制系统应包括应急机制，确保在紧急情况下及时响应和安全处理。工厂自动化自动化生产机器人和自动化系统在制造、包装和物流中提高生产效率。数据驱动决策实时数据收集和分析优化流程，提高生产效率和产品质量。人机协作人类操作员与自动化系统协作，提高安全性和灵活度。物联网在过程控制中的应用物联网技术为过程控制带来了革新，实现了数据采集、远程监控、智能决策等功能。通过传感器和执行机构，将生产流程与互联网连接，实现数据实时共享和分析，提高效率和效益。物联网技术在过程控制中应用广泛，包括远程监测、故障预警、生产优化、能源管理等方面，为传统工业转型升级提供支持。过程控制前沿技术人工智能与机器学习人工智能和机器学习正在改变过程控制。它们可以用于构建更复杂和更精确的模型，并改善决策能力。数字孪生数字孪生技术可用于创建过程控制系统的虚拟模型。它可以帮助工程师模拟不同场景并优化操作策略。云计算云计算可以提供强大的计算能力和存储空间，以便支持大型过程控制系统。它还可以提高系统灵活性。边缘计算边缘计算可以将数据处理从云端迁移到现场，以减少延迟并提高实时性。课程总结11.过程控制基础系统地学习过程控制