计算机控制技术与系统 课件 05 数据处理与控制策略

1第5章

数据处理与控制策略DataProcessing&ControlStrategy2数字滤波和数据处理数字控制器的设计技术数控技术基础数字PID控制算法常规控制方案先进控制方案本章主要内容35.1数字滤波和数据处理数字滤波数据处理DataFilteringandDataProcessing4进行数字滤波和处理的必要性存在外部干扰：温度、电场、磁场；采样系统多次转换（主观+客观），信号会掺杂噪声；直接测得数据可能不可用。数字滤波在计算机中利用某种计算方法对原始输入数据进行数学处理，去掉原始数据中掺杂的噪声数据，提高信号的真实性，获得最具有代表性的数据集合。数据处理通过数字滤波得到比较真实的被测参数，有时不能直接使用，还需要做某些处理，如合理性判别、补偿或校正运算、线性化处理等。55.1.1数字滤波概述在软件中对采集到的数据进行消除干扰的处理；目的是进一步消除附加在数据中的干扰，使采集数据能真实反映现场实际情况，提高信号可靠性。优点不需增加硬件设备，只需在计算机得到采样数据后，执行预定滤波算法程序即可达到滤波目的；稳定性好，一种滤波程序可以反复调用，使用方便灵活。常用数字滤波方法平均值滤波法、中值滤波法、惯性滤波法、程序判断滤波法65.1.1数字滤波—1.平均值滤波法(1)算术平均值滤波对一点数据连续采样多次，计算算术平均值，以平均值作为该点采样结果；可减少系统随机干扰对采集结果的影响。m值决定信号平滑度和灵敏度。适用于对流量、压力及沸腾状液面等周期性采样信号作平滑处理。m的选取参考：流量(8/16),压力(4/8),温度、成分(2)。75.1.1数字滤波—1.平均值滤波法实现方法可以在一个采样瞬间对一个测点多次采样后,计算出其平均值；也可对多个采样周期的平均采样值作递推滤波。递推算式为加快运算速度,可利用上一次计算值,通过递推平均滤波算式得到当前采样时刻的递推平均值。85.1.1数字滤波—1.平均值滤波法(2)加权平均滤波算术平均值滤波对每个采样值给出相同的权重系数1/m；若要增加新采样值在平均值中比重,提高系统对当前所受干扰的灵敏度,可采用加权平均滤波,算式为ai为加权系数，体现各次采样值在平均值中所占比例。这种滤波方法可根据需要突出信号某一部分，抑制信号另一部分。适用于纯滞后较大、采样周期短的过程。平均值滤波法：不适用于脉冲性干扰比较严重的场合。

95.1.1数字滤波—2.中值滤波法中值滤波的基本原理对某一参数连续采样n(奇数)次,把n次的采样值从小到大或从大到小排队,再取中间值作为本次采样值。适用范围对于去掉由于偶然因素引起的波动或采样器不稳定造成的误差所引起的脉动干扰比较有效；若变量变化比较慢，则采用中值滤波效果比较好。实际使用时，n值要选择适当，若选择过小，可能起不到去除干扰的作用，n过大，会造成采样数据的时延过大，造成系统性能变差。一般取n为3-5次。

105.1.1数字滤波—2.中值滤波法平均值滤波:对具有周期性干扰噪声的信号比较有效中值滤波法:对偶然出现的脉冲干扰信号有良好的滤波效果二者结合：连续采样n次，并按大小排序，从首尾各舍掉1/3个大数和小数，再将剩余的1/3个大小居中的数据进行算术平均，作为本次采样的有效数据；去掉最大值和最小值，将余下的(n-2)个采样值算术平均。静态滤波：适用于快速变量115.1.1数字滤波—3.惯性滤波法动态滤波：适用于慢速随机变量惯性滤波法基本概念用软件实现RC低通滤波器功能,动态方程为

其中Tf=RC，称为滤波时间常数离散化后动态方程，T为采样周期,得

0＜a＜1,称为滤波系数。125.1.1数字滤波—4.程序判断滤波法基本概念根据生产经验，确定两次采样输入信号可能出现的最大偏差Δy当采样信号由于随机干扰，使得采样数据偏离实际值较远，可以采用程序判断滤波。随机干扰：大功率用电设备启停、尖峰干扰、误检测、变送器不稳定引起的严重失真等。一般分两类限幅滤波限速滤波135.1.1数字滤波—4.程序判断滤波法（1）限幅滤波把两次相邻的采样值相减，求出其增量（以绝对值表示），然后与两次采样允许的最大偏差Δy0比较，若小于或等于Δy0取本次采样值，若大于Δy0仍取上次采样值。

即|y(k)-y(k-1)|≤Δy0,则

y(k)=y(k)

>Δy0,则

y(k)=y(k-1)145.1.1数字滤波—4.程序判断滤波法（2）限速滤波限速滤波可用三次采样值来决定采样结果当|y(k)-y(k-1)|>Δy时，再采样一次，取得y(k+1)根据|y(k+1)-y(k)|与Δy的关系决定本次采样值

限速滤波：实时性与连续性的折中。155.1.1数字滤波各种滤波方法的特点与应用平均值滤波适用于随机干扰、周期性干扰；加权平均递推滤波适用于纯滞后较大的过程；中值滤波和程序判断滤波适用于偶然出现的脉冲干扰；惯性滤波适用于高频干扰。方法的选择：检测技术检测对象采集频率信噪比16目的经过处理后，可直接引用采样数据，或给用户特别提示。常见数据处理方法线性化处理：校正运算标度变换越限报警处理死区处理5.1.2数据处理175.1.2数据处理—1.线性化处理概述计算机从模拟量输入通道得到的检测信号与该信号所代表的物理量之间不一定成线性关系。线性化处理后，方便运算并且便于数字显示。（1）计算法孔板差压与流量镍铬-镍铝热电偶：185.1.2数据处理—1.线性化处理195.1.2数据处理—1.线性化处理（2）插值法实质是找出一种简单、便于计算处理的近似表达式代替非线性参数。常用的插值公式有：多项式插值公式、拉格朗日插值公式、线性插值公式等。205.1.2数据处理—1.线性化处理（3）折线法上述两法都可能会带来大量运算，为简单起见，可分段进行线性化，即用多段折线代替曲线。过程：先判断测量数据处于哪一折线段内，然后按相应段的线性化公式计算出线性值。折线段分法不是惟一的，可视具体要求定。一般折线段数越多，线性化精度越高。215.1.2数据处理—2.校正运算有时来自被控对象的某些检测信号与真实值有偏差，这时需要对这些检测信号进行补偿，力求补偿后的检测值能反映真实情况。用孔板测气体体积流量的温度、压力补偿225.1.2数据处理—3.标度变换概述生产中各个参数有不同的数值和量纲,如Pa、℃等

参数经变送器转换成A/D能接收的0~

5V电压信号，又由A/D转换成00~FFH的数字量，不带量纲，仅代表参数值相对大小。定义：为方便操作及运算、显示和打印的要求，须把数字量转换成带有量纲的数值标度变换方法线性参数标度变换非线性参数标度变换235.1.2数据处理—3.标度变换（1）线性参数标度变换一次仪表测量值与A/D转换结果具有线性关系

（2）非线性参数标度变换一次仪表测量值与A/D转换结果是非线性关系差压变送器信号△P与流量F的关系：测量流量时的标度变换式

即245.1.2数据处理—4.越限报警处理概述把计算机采集的数据经计算机进行数据处理、数字滤波、标度变换之后，与该参数上、下限给定值进行比较。若高于(或低于)上限(或下限)，则进行报警，以便进行显示和控制。声光报警：发光二极管、白炽灯，电铃、电笛；闪光报警：按一定频率闪烁（或发声）；报警记录：参数、时间，打印输出，自动处理。设计方法全软件报警程序直接报警程序（硬件申请中断）255.1.2数据处理—4.越限报警处理如图所示锅炉水位调节系统。图中锅炉正常工作的主要指标是汽包水位：液面太高会影响汽包的蒸汽产量；水位过低则有爆炸的危险。

HHJ

变送器cba++

预热管水传感器传感器蒸汽蒸汽流量bac液面高度汽包水流量变速器变送器265.1.2数据处理—4.越限报警处理为及时监视锅炉情况，系统有三个参数报警系统，即水位上下限，炉膛温度上下限，蒸汽压力下限报警，如下图所示。当系统各个参数全部正常时，绿灯亮；若有不正常参数，则发出声光报警信号。

正常运转

蒸汽压力下限报警

炉膛温度下限报警

炉膛温度下限报警

水位下限报警

水位上限报警

1

LEDGN1

LEDRD1

LEDRD1

LEDRD7PBA82551

LEDRD1

LEDRD6PB5PB3PB2PB1PB0PB4PB1

电笛0674LS3X2X1X275.1.2数据处理—5.死区处理从工业现场采集到的信号往往会在一定范围内波动，或者有频率较高、能量不大的干扰叠加在信号上，此时采集到的数据有效值的最后一位不停的波动，难以稳定。把不停波动的值进行死区处理，只有当变化超出某值时才认为该值发生了变化。比如编程时可以先对数据除以10，然后取整，去掉波动项。285.2数字控制器的设计技术数字控制器的连续化设计技术数字控制器的离散化设计技术

DesigntechnologyOfDigitalontroler29计算机控制系统的设计是指在给定系统性能指标的条件下，设计出控制器的控制规律和相应的数字控制算法

大多数计算机控制系统是由处理数字信号的过程控制计算机和连续的被控过程组成的数字信号与连续信号并存的“混合系统”

数字控制器的分析和设计方法数字控制器的连续化设计技术数字控制器的离散化设计技术305.2.1数字控制器的连续化设计技术概述数字控制器的连续化设计是忽略控制回路中所有的零阶保持器和采样器，在S域中按连续系统进行设计，然后通过某种近似将连续控制器离散化为数字控制器，并由计算机来实现。设计问题G(s)是被控对象的传递函数，H(s)是零阶保持器，D(z)是数字控制器。设计问题是：根据已知的系统性能指标和G(s)来设计出数字控制器D(z)。y(t)u(t)e(k)+-G(s)e(t)D(z)H(s)Tu(k)Tr(t)315.2.1数字控制器的连续化设计技术数字控制器的连续化设计步骤

设计假想的连续控制器选择采样周期T将D(s)离散化为D(z)设计由计算机实现的控制算法校验325.2.1数字控制器的连续化设计技术(1)设计假想的连续控制器

采用连续系统的设计方法(如频率特性法、根轨迹法等)设计出假想的连续控制器D(s)

。D(s)G(s)y(t)e(t)r(t)+-u(t)335.2.1数字控制器的连续化设计技术(2)选择采样周期T采样定理：采样周期T≤π/ωmax

由于被控对象的物理过程及参数的变化比较复杂，致使模拟信号的最高频率ωmax很难确定。采样定理仅从理论上给出了采样周期的上限，实际采样周期的选择要受到多方面因素的制约,如：系统控制品质的要求（取小一些）执行机构的特性（不能过短）控制系统抗干扰和快速响应的要求（尽量短）计算工作量（尽量长）计算机的成本（尽量长）控制对象的时间常数Tp和纯滞后时间τ

345.2.1数字控制器的连续化设计技术(3)将D(s)离散化为D(z)常用连续系统离散化的方法：双线性变换法后向差分法前向差分法冲击响应不变法零极点匹配法零阶保持法

35为了由D(s)求解D(z)，由上式得且有(5.3)式(5.3)就是利用双线性变换法由D(s)求取D(z)的计算公式。利用级数展开可得双线性变换或塔斯廷(Tustin)近似

1)双线性变换法:362)前向差分法:利用级数展开可将写成以下形式上式称为前向差分法或欧拉法的计算公式。为了由D(s)求取D(z)，由上式可得上式便是前向差分法由D(s)求取D(z)的计算公式且有373)后向差分法:利用级数展开可将写成以下形式为了由D(s)求取D(z)，由上式可得上式便是后向差分法由D(s)求取D(z)的计算公式且有385.2.1数字控制器的连续化设计技术(4)设计由计算机实现的控制算法设数字控制器D(z)的一般形式为上式可改写为上式用时域表示为利用上式即可实现计算机编程，因此上式称为数字控制器D(z)的控制算法。

395.2.1数字控制器的连续化设计技术(5)校验控制器D(z)设计完成并求出控制算法后，需要检验其闭环特性是否符合设计要求，可采用数字仿真来验证，若满足设计要求，设计结束，否则应修改设计。

405.2.2数字控制器的离散化设计技术概述数字控制器的连续化设计:立足于连续控制系统控制器的设计，数字化实现。离散化设计方法:采样周期比较大或对控制质量要求比较高时，必须从被控对象的特性出发，直接设计数字控制器。更具有一般意义，它完全是根据采样控制系统的特点进行分析和综合，并导出相应的控制规律和算法415.2.2数字控制器的离散化设计技术设计问题下图中，Gc(s)是被控对象的连续传递函数，D(z)是数字控制器的脉冲传递函数，H(s)是零阶保持器的传递函数，T是采样周期)。-r(t)y(t)u(t)u(k)e(t)e(k)+D(z)H(s)TTGc(s)425.2.2数字控制器的离散化设计技术设计问题定义广义对象的脉冲传递函数为可得系统的闭环脉冲传递函数为由上式求得(5.12)(5.13)(5.14)若已知Gc(s)且可根据控制系统性能指标要求构造Φ(z)，则可由式(5.12)和式(5.14)求得D(z)

435.2.2数字控制器的离散化设计技术数字控制器的离散化设计步骤

根据控制系统性能指标要求和其他约束条件，确定所需闭环脉冲传递函数Φ(z)；根据式(5.12)求广义对象的脉冲传递函数G(z)；根据式(5.14)求数字控制器的脉冲传递函数D(z)；根据D(z)求取控制算法的递推计算公式445.2.2数字控制器的离散化设计技术由G(z)求取控制算法可按以下方法实现：设数字控制器D(z)的一般形式为数字控制器的输出U(z)为因此，数字控制器D(z)的计算机控制算法为按照式上式就可编写出控制算法程序。455.2数字控制器的设计技术都可采用基于经典控制理论的常规控制策略或基于现代控制理论的先进控制策略。采用哪种控制策略往往与被控对象的过程特点、得到的数学模型以及对系统的控制精度要求有关，与采用哪种方法无直接关系。

465.3数控技术数控技术概述数控技术原理运动控制系统BaseofNumericalContrl475.3.1数控技术概述基本概念数值控制(NC)：用数值数据的控制装置，在运行过程中，不断地引入数值数据，从而对某一生产过程实现自动控制；数控系统：采用数控技术的控制系统；数控设备：采用了数控系统的设备；计算机数控系统(CNC)：以计算机为核心的数控系统

应用世界第一台数控机床：1952年MIT伺服机构实验室，用于高精度、高效率复杂零件加工；广泛应用在铣床、车床、加工中心、线切割机、焊接机、气割机等自动控制系统中。48495.3.1数控技术概述工作过程按照事先编制好的加工程序，自动地对被加工零件进行加工。我们把零件的加工工艺路线、工艺参数、刀具的运动轨迹、位移量、切削参数以及辅助功能，按照数控机床规定的指令代码及程序格式编写成加工程序单，再把这程序单中的内容记录在控制介质上，然后输入到数控机床的数控装置中，从而指挥机床加工零件。特点加工复杂零件、精度高、效率高支撑柔性制造（FlexibleManufacturing,FM）计算机集成制造(ComputerIntegratedManufacturing,CIM)505.3.1数控技术概述发展概况特征阶段年代典型应用工艺方法数控功能驱动特点研究开发1952~1969数控车床、铣床简单工艺NC3轴以下步进、液压电动机推广应用1970~1985加工中心、电加工、锻压多种工艺CNC、刀具自动交换、五轴联动直流伺服电动机系统化1985~1989柔性制造单元(FMU)/系统(FMS)复合设计加工友好的人机界面交流伺服电动机高性能集成化1990~今CIMS、无人化工厂复合设计加工多过程、多任务调度、模块化、复合化、数字智能化直线驱动515.3.1数控技术概述数控设备构成被控对象：机床、雕刻机、机械手、绘图仪、包装机械CNC：接收输入、数控计算、逻辑判断、输入/输出控制伺服系统：驱动各轴的运动，提供功率、扭矩检测装置：检测坐标实际值。伺服系统机电接口输入通道被控对象CNC525.3.2数控技术原理XbadcY1）曲线分段将如图所示曲线分割成若干段，可以是直线段，也可以是曲线段，图中分割成了三段，即、和cd把a、b、c、d四点坐标记下来并送给计算机。图形分割原则应保证线段所连的曲线与原图形误差在允许范围内。由图可见，显然采用、和cd

比、和要精确得多。

535.3.2数控技术原理2）插值（或插补）给定a、b、c、d各点坐标x和y值后，求得各坐标值间的中间值的数值计算方法称插值或插补

直线插补：在给定的两个基点之间用一条近似直线来逼近二次曲线(圆弧、抛物线、双曲线)插补：在给定的两个基点之间用一条近似曲线来逼近插补方法：逐点比较法、数字积分法、数字脉冲乘法器XbadcY545.3.2数控技术原理3）绘图或加工把插补运算过程中定出的各中间点，以脉冲信号形式去控制x、y方向上的步进电机，带动绘图笔、刀具等，绘出图形或加工所要求轮廓每一个脉冲信号代表步进电机走一步，即绘图笔或刀具在x或y方向移动一个位置步长：对应于每个脉冲移动的相对位置称为脉冲当量，常用△x和△y表示，且一般取△x=△y。XbadcY55步数：565.3.2数控技术原理--分类1.按控制方式分类点位控制数控系统只要求控制刀具行程终点的坐标，即要求获得准确的孔系坐标位置。其运动轨迹没有特殊要求，运动时不加工；它的控制电路只要具有记忆（记下应走和走过的移动量）和比较（比较所记忆的两个移动量）功能即可，不需要插补运算。应用：坐标钻床、坐标磨床、数控冲床等。575.3.2数控技术原理--分类1.按控制方式分类直线控制数控系统不仅要求准的定位功能，而且要求直线移动，并能控制位移速度；运动时进行切削（适应不同刀具及材料）加工。应用：坐标车床、数控镗铣床、加工中心等。轮廓控制数控系统加工曲线或曲面零件，要求两坐标或以上联动；控制刀具沿曲线轮廓运动，运动过程将工件加工成某一形状。控制电路复杂，需要插补计算和判断。应用：车床、铣床、磨床、齿轮加工机床等。585.3.2数控技术原理--分类2.按系统结构分类开环数控系统执行机构多采用步进电机或脉冲马达。数控系统将零件程序处理后，输出指令脉冲信号，驱动步进电动机，控制机床工作台移动无检测元件，指令脉冲送出后，没有反馈信息，容易掌握，调试维修方便，但控制精度和速度受到限制。步进电机驱动电路步进电机工作台595.3.2数控技术原理--分类2.按系统结构分类闭环数控系统执行机构：多采用直流电动机（小惯量伺服电动机和宽调速力矩电动机）反馈测量：光电编码器、光栅、感应同步器特点：可获得高的加工精度，由于包含很多机械传动环节，会影响伺服系统的调节参数。设计和调整有较大困难。主要用于高精度机床。位置反馈速度反馈速度控制电路伺服电机工作台位置比较电路605.3.2数控技术原理--分类2.按系统结构分类半闭环数控系统将测量元件从工作台移到执行机构端。环路短，刚性好，容易获得稳定的控制特性，广泛应用于各类连续控制的数控机床上。

指令位置反馈速度反馈速度控制电路伺服电机工作台位置比较电路615.3.3运动控制系统1.运动控制起源起源于早期的伺服控制运动控制对机械运动部件的位置、速度等进行实时的控制管理，使其按照预定的运动轨迹和规定的运动参数运动。早期的运动控制器专用控制器，针对专门的数控机械和设备而设计；根据应用行业的工艺要求设计了相关的功能用户只需编写加工代码文件，通过RS232或DNC传输到控制器。

625.3.3运动控制系统2.通用运动控制技术典型运动控制系统组成运动部件、传动机构、执行机构、驱动器、运动控制器（输出运动指令）。用户需进行二次开发。结构分类：基于计算机标准总线的运动控制器；Soft型开放式运动控制器；嵌入式结构的运动控制器。

635.3.3运动控制系统1）基于计算机标准总线的运动控制器采用DSP或微机芯片作为CPU完成运动规划、高速实时插补、伺服滤波控制、伺服驱动、外部I/O直接的接口。具有开放函数库，满足用户开发应用软件。产品：DeltaTau公式的PMAC多轴运动控制器、固高科技的GT系列运动控制器产品。645.3.3运动控制系统2）Soft型开放式运动控制器运动控制软件全部装在计算机中；硬件部分：只留计算机与伺服驱动和外部I/O之间的标准化通用接口，类似声卡等。利用开放的运动控制内核开发所需的控制功能。产品：美国MDSI公司的OpenCNC、德国PA(PowerAutomation)公司的PA8000NT、美国SoftSERVO公司的基于网络的运动控制器和固高科技(深圳)有限公司的GO系列运动控制器产品等。特点：开发、制造成本低，可提供更加个性化的开发平台。655.3.3运动控制系统3）嵌入式结构的运动控制器将计算机嵌入运动控制器中，能够独立运行。为基于总线的运动控制器的变种。采用了更加可靠的总线连接方式（采用针式连接器），更加适合工业应用。具采用工业以太网、RS-485、SERCOS、FROFIBUS等通信接口连接上位机或控制面板。可配置软盘和硬盘驱动器，可通过Internet进行远程诊断。产品：美国ADEPT公司的SmartController、固高科技的GU系列运动控制器产品。665.3.3运动控制系统基于总线的开放式运动控制器的结构：上位PC：资源丰富，用户可利用第三方软件开发应用程序。运动控制器：接收上位PC的指令，完成实时运动规划（点位运动、多轴插补协调运动或多轴同步协调运动），向驱动器发出相应的运动指令。675.3.3运动控制系统基于总线的开放式运动控制器控制机械轴同步应用最广、功能最强。基于网络的运动控制器控制电动机轴得到了极大的发展减少系统维护增加系统柔性685.3.3运动控制系统2.通用运动控制技术根据运动控制的特点和应用，运动控制器分为：点位运动控制器连续轨迹运动控制器同步控制运动控制器点位控制典型应用：PCB钻床、晶片自动输送、IC插装机、引线焊接机、包装系统、码垛机、激光内雕机、坐标检验、激光测量与逆向工程、键盘测试、来料检验、显微仪、定位控制、PCB测试、焊点超生扫描检测、自动织袋机、地毯编织机、定长剪切，折弯机控制等。695.3.3运动控制系统2.通用运动控制技术连续轨迹控制典型应用：数控车、铣床，雕刻机、激光切割机、激光焊接机、激光雕刻机、数控冲压机床、快速成型机、超声焊接机、火焰切割机、等离子切割机、水射流切割机、电路板特型铣、晶片切割机。同步控制典型应用：套色印刷、包装机械、纺织机械、飞剪、拉丝机、造纸机械、钢板展平、钢板延压、纵剪分条等等。705.4数字PID控制算法标准数字PID控制算法数字PID控制算法的改进数字PID参数整定DigitalPIDControlArithmetic715.4.1标准数字PID控制算法PIDProportional（比例）Integral（积分）Differential（微分）在过程控制中，按误差信号的比例、积分和微分进行控制的调节器，简称PID调节器，是技术成熟、应用最为广泛的一种调节器725.4.1标准数字PID控制算法标准的模拟PID式中：Kc、Ti、Td

分别为模拟调节器的比例增益、积分时间和微分时间,u0为偏差e=0

时的调节器输出,又称之为稳态工作点。传递函数的形式：73采样周期与控制周期的概念模拟PID调节规律的离散化在控制器的采样时刻t=kT时因此，PID的数字算式如下式5.4.1标准数字PID控制算法74数字PID又可写成上面两个算式又称为PID位置算式其中称为积分系数

称为微分系数5.4.1标准数字PID控制算法75PID位置算式的问题由积分项的存在所产生PID增量算式

由

，可得5.4.1标准数字PID控制算法76PID增量算式(偏差系数控制算式):增量PID算法的优点是编程简单,数据可以递推使用,占用内存少,运算快。增量PID算法得到k采样时刻计算机的实际输出控制量为5.4.1标准数字PID控制算法775.4.2数字PID控制算法的改进

1.实际微分PID控制算法微分的作用理想微分的PID算法模拟调节器实现的微分作用理想微分作用的实际缺陷当具有高频扰动，微分作用易引起过程振荡；输出时间短，执行机构来不及达到相应开度，导致输出失真；实际微分作用78理想微分PID与实际微分PID在单位阶跃输入时,它们输出的控制作用

(A)理想微分PID积分项

比例项

u012345678kT

微分项

比例项

u

012345678kT项

(B)实际微分PID微积分分项5.4.2数字PID控制算法的改进79理想微分PID与实际微分PID其区别在于实际微分多了个一阶惯性环节，即如图所示图中因为u’(t)为理想PID的输出，Gf(s)是一阶惯性环节理想PIDU'(s)E(s)Gf(s)U(s)

实际微分PID控制算法示意框图5.4.2数字PID控制算法的改进80理想微分PID与实际微分PID故：经计算，可得实际微分位置型控制算式

5.4.2数字PID控制算法的改进81理想微分PID与实际微分PID实际微分增量型控制算式实际微分的其它形式Gf(s)为一阶超前/一阶滞后环节,或将理想微分作用改为微分/一阶惯性环节5.4.2数字PID控制算法的改进822.微分先行PID控制算法（“测量值微分”）出发点：避免因给定值变化给控制系统带来超调量过大、调节阀动作剧烈的冲击。特点：只对测量值(被控量)进行微分,而不对偏差微分,也即对给定值无微分作用。偏差计算：正作用反作用5.4.2数字PID控制算法的改进83标准PID算式中的微分作用改进后的微分作用算式则为正作用：反作用：5.4.2数字PID控制算法的改进84微分先行PID控制算法示意图5.4.2数字PID控制算法的改进85

3.积分分离PID算法提出背景:扰动或给定值大幅变化产生较大偏差，系统本身的惯性和滞后，例如温度、成分等慢过程；积分作用会产生较大超调和长时间振荡；基本思想当│e(k)│＞A时,用P或PD控制；│e(k)│≤A时,用PI或PID控制。注：1）A值需要适当选取；

2）Kc应根据积分作用是否起作用而变化5.4.2数字PID控制算法的改进86积分分离PID算法示意图

y曲线2：标准PID曲线3：A过小曲线1

0t

R

APDPIDPD5.4.2数字PID控制算法的改进87

4.遇限切除积分PID算法执行机构机械性能与物理性能的约束；积分饱和：积分作用存在，PID输出继续增大或减小，执行机构已没有相应动作；该算法是抑制积分饱和的方法之一。基本思想：一旦计算出的控制量u(k)进入饱和区,一方面对控制量输出值限幅；增加判别程序,算法中只执行削弱积分饱和项的积分运算,而停止增大积分饱和项的运算。5.4.2数字PID控制算法的改进88

5.提高积分项积分的精度积分项的作用：比较重要提高其积分项的运算精度的办法原来的方法：改进方法5.4.2数字PID控制算法的改进89整定过程先按模拟PID控制参数整定方法来选择，然后在适当调整，并考虑采样周期对整定参数影响采样周期的确定（一般规律）5.4.3数字PID控制的参数整定90PID控制规律及其作用1.比例的作用91922.积分的作用93结论3.微分的作用9495PID参数对系统输出的影响965.4.3数字PID控制的参数整定1.稳定边界法（临界比例度法）选用纯比例控制，给定值r作阶跃扰动，从较大比例带开始，逐渐减小，直到被控变量出现临界振荡为止，记下临界周期Tu和临界比例带δu，按以下经验公式计算Kc、Ti和Td。控制规律δTiTdPPIPID2δu2.2δu1.6δu-0.85Tu0.50Tu--0.13Tu972.动态特性法（响应曲线法）在系统处于开环情况下，首先做被控对象的阶跃曲线，从该曲线上求得对象的纯滞后时间τ、时间常数Tτ和放大系数K。然后在按表4.2经验公式计算Kc、Ti和Td。5.4.3数字PID控制的参数整定98控制规律τ/Tτ≤0.20.2≤τ/Tτ≤1.5δTiTdδTiTdPKτ/Tτ----PI1.1Kτ/Tτ3.3τ-0.8Tc-PID0.85Kτ/Tτ2τ0.5τ0.81Tc+0.19τ0.25Ti5.4.3数字PID控制的参数整定993.基于偏差积分指标最小的整定参数法常用三种指标：最佳整定参数应使这些积分指标最小，不同积分指标所对应的系统输出被控变量响应曲线稍有差别一般情况下，ISE指标的超调量大，上升时间快；IAE指标的超调量适中，上升时间稍快；ITAE指标的超调量小，调整时间也短。

5.4.3数字PID控制的参数整定1004.试凑法一般规律：增大比例系数Kc一般将加快系统的响应，使系统的稳定性变差

减小积分时间Ti，将使系统的稳定性变差，使余差（静差）消除加快。增大微分时间Td，将使系统的响应加快，但对扰动有敏感的响应，可使系统稳定性变差。试凑时，可参考上述参数对控制过程的影响趋势，对参数实行先比例，后积分，最后微分。5.4.3数字PID控制的参数整定101试凑法整定步骤：先P，再增加I、D（1）首先整定比例部分。将比例系数由小变大，观察相应响应，直到得到反应较快，超调较小的响应曲线。若系统静差较小，满足要求可采用纯比例控制。5.4.3数字PID控制的参数整定1025.4.3数字PID控制的参数整定比例增益对控制系统过渡过程的影响KP=2.85KP=1.85103试凑法整定步骤：（2）纯比例控制有较大余差，则需要加入积分作用。如果积分时间从大变小，同时调整比例增益，使系统保持良好的动态性能，反复调整比例增益和积分时间，以得到满意的动态性能。5.4.3数字PID控制的参数整定1045.4.3数字PID控制的参数整定KP=2.4KP=2.4Ti=2KP=2.4

Ti=1积分时间对控制系统过渡过程的影响105试凑法整定步骤：（3）若使用比例积分控制，反复调整仍达不到满意的效果，则可加入微分环节。在整定时，微分时间从小变大，相应调整比例增益和积分时间，逐步试凑，以得到满意的动态性能。5.4.3数字PID控制的参数整定1065.4.3数字PID控制的参数整定微分时间对控制系统过渡过程的影响KP=2.4Ti=1Td=0.25KP=2.4

Ti=1Td=0.4107纯比例控制参数整定KP=1KP=2KP=2.4

5.4.3数字PID控制的参数整定108比例积分控制参数整定KP=2.4KP=2.2Ti=2KP=2.2

Ti=15.4.3数字PID控制的参数整定109PID控制参数整定1KP=2.2Ti=1KP=2.6Ti=0.8Td=0.2KP=2.6

Ti=0.75Td=0.25.4.3数字PID控制的参数整定110KP=2.6Ti=0.75Td=0.2KP=2.6Ti=0.75Td=0.25KP=2.4

Ti=0.75Td=0.25PID控制参数整定25.4.3数字PID控制的参数整定111其他先进的自动整定方法基于继电反馈控制(relayfeedbackcontrol)基于模式识别(patternrecognition)

基于专家系统(expertsystem)原理5.4.3数字PID控制的参数整定1125.5常规控制方案串级控制系统前馈控制系统纯滞后补偿控制系统RoutineControlScheme1135.5.1串级控制系统

应用同时有几个干扰因素影响同一个被控量；克服被控对象的时滞特性，提高快速性串级控制系统基本概念主调节回路用于保证被调量满足工艺要求，保证控制精度，主调节器一般采用PID控制器；副调节回路克服主要干扰，要求调节通道短，反应灵敏。系统中起“粗调”作用，副调节器一般采用P或PI控制器。114双回路串级控制系统副变送器主变送器主参数给定值r通用的计算机串级控制系统示意框图u2主调节器副调节器e1e2u1副对象主对象二次扰动一次扰动副参数主参数y1y2执行机构D/AA/DA/D5.5.1串级控制系统

115串级控制系统在每个采样周期的计算顺序（由外向内）：采样并获得当前输出采样值；计算主回路的偏差e1(k)；计算主回路PID控制器的输出u1(k)；计算副回路的偏差e2(k)；计算副回路PID控制器的输出u2(k)；输出到被控对象。5.5.1串级控制系统

116串级控制系统的控制方式异步采样控制即主回路的采样控制周期T1是副回路采样控制周期T2的整数倍。同步采样控制即主、副回路的采样控制周期相同，但因副对象响应速度较快，故应以副回路为准。5.5.1串级控制系统

117串级控制系统的应用目的用于抑制系统的主要干扰主要扰动置于副回路中。副回路抑制干扰的能力比单回路控制高出十几倍乃至上百倍。用于克服对象的纯滞后对象纯滞后较大，串级控制可减小等效时间常数，提高工作频率。用于减少对象的非线性影响对象具有非线性，设计包含在副回路中。副回路是随动系统，具有一定的自适应能力。5.5.1串级控制系统

1185.5.1串级控制系统

例：反应釜的单回路控制、串级控制1195.5.1串级控制系统

例：加热炉的串级控制120前馈控制系统的基本思想：不变性原理主要特点是一种开环控制系统应用前提是扰动可测只能针对某一特定的干扰实施控制较少单独使用，一般结合反馈控制，构成前馈-反馈（Feedforword-Feedback)控制5.5.2前馈控制系统

121典型的前馈-反馈控制系统完全补偿（干扰引起的被控量变化为零）Gf(s)Gd(s)D/AG

(s)PIDA/Dreucy扰动dufub5.5.2前馈控制系统122前馈-反馈控制算法的流程计算反馈控制的偏差e(k)；计算反馈控制器(PID)的输出ub(k)；计算前馈控制器Gf(s)的输出uf(k)；计算前馈－反馈调节器的输出uc(k)。前馈：快速、对具体干扰；反馈：慢速、准确、对整个系统。前馈-反馈控制系统：相互补充，往往可取得较好的控制效果。实际中也常采用前馈-串级控制。5.5.2前馈控制系统

1235.5.2前馈控制系统

凝液蒸汽QC例：换热器前馈控制系统1245.5.2前馈控制系统

例：精馏塔前馈-反馈控制系统1255.5.3纯滞后补偿控制系统在工业过程控制中，由于物料或能量的传输延迟，许多被控对象具有纯滞后。由于纯滞后的存在，被控量不能及时反映系统变化，即使测量信号已到达调节器，执行机构迅速动作，也需要纯滞后时候后才能影响到被控量。具有纯滞后的对象被公认为过程控制的难点之一。1265.5.3纯滞后补偿控制系统史密斯(Smith)纯滞后补偿器基本思想建立过程的动态特性的模型；将模型加入到反馈控制系统中，有延迟的一部分用于抵消被延迟了τ的被控量；无延迟部分反映到调节器，让调节器提前动作，从而可明显地减少超调量和加快调节过程。预估是纯滞后控制中的基本方法1275.5.3纯滞后补偿控制系统史密斯(Smith)纯滞后补偿器Gc(s)

Gp(s)Gp(s)rduyy'Gs(s)史密斯预估控制系统示意框图mqe128史密斯(Smith)纯滞后补偿器图中虚框即为史密斯预估器，其等效传递函数Gs(s)为

Gs(s)=Gp(s)(1－)闭环传递函数为5.5.3纯滞后补偿控制系统129史密斯(Smith)纯滞后补偿控制系统实施纯滞后的表示设采样周期为T，则由于纯滞后τ的存在，信号要延迟N个周期内存中设N个单元存放信号m(k)的历史数据第N号单元里的内容即为m(k)滞后N个采样周期后的信号q(q=m(k-N))。5.5.3纯滞后补偿控制系统130史密斯(Smith)纯滞后补偿控制系统实施史密斯预估控制系统的计算顺序计算反馈回路的偏差e(k)：控制器的输出u(k)：史密斯预估器的输出：5.5.3纯滞后补偿控制系统131史密斯(Smith)纯滞后补偿控制系统实施前面式中的m(k)根据被控对象的数学模型Gp(s)的差分形式和控制器的输出u(k)计算得到。教材中给出了对象为一阶加纯滞后的史密斯(Smith)预估器控制算式。5.5.3纯滞后补偿控制系统1325.5.3纯滞后补偿控制系统Smith预估控制器仿真例133史密斯(Smith)预估器的不足对系统受到的负荷干扰无补偿作用；控制效果严重依赖于对象的动态模型精度，特别是纯滞后时间。改进算法加入自适应功能等多回路控制也可与PID改进算法结合应用5.5.3纯滞后补偿控制系统1345.6先进控制方案预测控制系统模糊控制系统神经网络控制系统数字孪生系统基于人工智能的下一代控制系统AdvancedControlScheme1355.6.1预测控制系统1.预测控制概况预测控制的由来工业过程的特点多变量、非线性、强耦合、不确定性、约束现代控制理论与方法精确的数学模型、最优的性能指标、系统而精确的设计方法工业过程对控制的要求高质量的控制性能、对模型要求不高、实现方便、强鲁棒性预测控制的应用：适用于不易建立精确模型且较复杂的工业生产过程

1365.6.1预测控制系统类型非参数模型的预测控制系统模型算法控制(MAC)动态矩阵控制(DMC)

预测函数控制(PFC)参数化模型的预测控制系统广义预测控制(GPC)

广义预测极点配置控制(GPP)滚动时域控制系统(RHC)1.预测控制概况1375.6.1预测控制系统预测控制研究的热点问题理论研究：探讨算法设计、参数选择鲁棒性：存在建模误差及干扰时参数的定量选择模型：建立高精度的信息预测模型优化：研究新的滚动优化策略校正：建立有效的反馈校正方法非线性：研究非线性系统的预测控制应用研究1.预测控制概况1385.6.1预测控制系统预测控制三个要素预测模型滚动优化反馈校正

2.预测控制的基本原理1395.6.1预测控制系统1）预测模型功能

根据历史信息和未来输入，预测未来输出。形式传统模型：状态方程、传递函数非参数模型：阶跃响应、脉冲响应非线性系统：分布参数模型预测控制打破了传统控制中对模型结构的严格要求，着眼于在信息的基础上根据功能要求按最方便的途径建立模型。1405.6.1预测控制系统模型输出预测1415.6.1预测控制系统2）滚动优化优化目的

通过使某一性能指标J极小化，以确定未来的控制作用u(k+j|k)。指标J希望模型预测输出在未来的采样点上跟踪某一期望轨迹的方差最小。优化过程

滚动优化在线反复进行。优化目标只关心预测时域（从该采样时刻起未来有限的时间）内系统的动态性能，而且只将u(k|k)施加于被控过程1425.6.1预测控制系统2）滚动优化优化目标局部性，使其在理想情况下只能得到全局次优解。滚动实施可对由于模型失配、时变、非线性及干扰引起的不确定性及时进行补偿。全过程为动态优化，每一步为静态的参数优化。可采用多样化控制目标及处理有约束问题。1435.6.1预测控制系统3）反馈校正补充模型预测的不足，或者对基础模型进行在线修正。每到一个新的采样时刻，都要通过实际测到的输出信息对基于模型的预测输出进行修正，然后再进行新的优化。不断根据系统的实际输出对预测输出值作出修正使滚动优化不但基于模型，而且利用了反馈信息，构成闭环优化。1445.6.1预测控制系统反馈校正1455.6.1预测控制系统预测控制特点综合利用过去、现在和将来（模型预测）的信息；对模型要求低，适合在过程工业中应用；滚动优化取代全局一次优化，具有实时性，稳态优化与动态优化相结合；多变量控制取代单变量控制；能有效处理约束问题。2.预测控制的基本原理1465.6.1预测控制系统预测控制算法计算步骤：估计/测量读取当前系统状态。包括各种输入输出参数；基于模型进行预测。预测未来一段时间内系统的行为；优化问题求解。通过优化计算最优的控制输入序列；实施控制策略。从最优控制序列中，选择第一个控制输入作为当前时刻的实施命令；反馈校正。不断反馈校正模型参数和控制策略。2.预测控制的基本原理1473.常见预测控制系统5.6.1预测控制系统模型算法控制(Richaletetal,1978)20世纪60年代，法国工业，锅炉和分馏塔控制模型：脉冲响应模型用模型输出误差反馈校正二次型性能指标进行滚动优化1483.常见预测控制系统5.6.1预测控制系统(2)广义预测控制(Clarke,1984)辨识被控过程参数模型，引入自适应递推算法估计模型参数，参数更新。自适应与预测的结合参数比非参数模型少，可减小算法的计算量。1493.常见预测控制系统5.6.1预测控制系统动态矩阵控制(Cutleretal,1980)

（DynamicMatrixControl,DMC）模型算法控制(Richaletetal,1978)

（ModelAlgorithmControl,MAC）广义预测控制(Clarkeetal,1987)

（GeneralizedPredictiveControl,GPC）预测函数控制(Adersaetal,1987)

（PredictiveFunctionalControl,PFC）1505.6.1预测控制系统商品化预测控制软件1515.6.2模糊控制系统1.模糊控制概况一种利用模糊逻辑处理复杂控制任务的智能控制技术。模糊集合1956年，LotfiA.Zadeh变量在[0,1]具有隶属度，处理不确定性和模糊性。模糊控制基于模糊逻辑的控制方法将专家经验、模糊规则融入控制处理非线性、不确定性、复杂系统的控制问题1525.6.2模糊控制系统1.模糊控制概况研究的热点问题引入深入学习：以自动生成和优化模糊规则及隶属度函数；利用大数据技术：提取知识和规律，优化模糊控制系统的设计、结合数据挖掘和机器学习，提高系统性能和可靠性；鲁棒性研究：应对外部干扰和参数变化。引入自适应技术：根据环境变化动态调整，提高系统灵活性和适应性。新型领域应用。1535.6.2模糊控制系统2.工作原理核心思想：利用经验和模糊逻辑规则，将复杂问题转化为模糊规则推理过程，实现系统有效控制。原理包含4部分：模糊化：将精确的输入数据转换为模糊值，从而使得这些输入能够在模糊逻辑规则中进行推理和处理；并通过隶属度函数将这些精确数值映射到模糊集合中，得到相应的隶属度值。模糊规则库：1545.6.2模糊控制系统模糊规则库：由一组“如果-那么”形式的模糊规则构成，为核心部分；输入变量与输出变量之间的模糊关系，是模糊控制过程中的知识表示和决策基础；设计依赖于领域专家的经验和实际应用需求；模糊规则库的构建过程包括规则的选择、规则的数量和规则的形式等。模糊推理：将模糊化后的输入值通过“如果-那么”的模糊规则，将模糊化后的输入值转换为模糊输出；常见的模糊推理模型：Mamdani模型和Sugeno模型；去模糊化：将模糊推理过程中生成的模糊输出转换为具体的、可操作的精确控制信号反馈到控制系统中；常用的去模糊化方法：重心法（CentroidMethod）和最大隶属度法（MaxMembershipMethod）1555.6.2模糊控制系统3.模糊控制在机器人控制系统中的应用最优路径规划举例：避障：根据障碍物信息、机器人当前位置、目标位置生成最优路径，实现平滑避障和有效导航。模糊控制：模糊化模糊规则库模糊推理：规则--“如果前方有障碍物且距离较近，则调整路径角度”去模糊化1565.6.3神经网络控制系统概念：神经网络技术与控制理论的先进控制策略相结合利用了神经网络的非线性建模能力和自适应能力；实现对复杂系统的精准控制。特点：不依赖于精确的数学模型；从数据中学习和优化控制策略；能够应对复杂、多变的环境和系统动态。组成：神经网络模型、控制器设计和优化算法1575.6.3神经网络控制系统1.神经网络模型一种模拟生物神经系统的计算模型；通过对系统进行实验或从历史数据中获取输入和输出信息，构建训练数据集；通过训练算法来调整神经网络的权重和偏置，使其能够有效地映射输入数据到系统输出；神经网络的结构由神经元和它们之间的连接方式决定。根据结构不同，可分为：前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）递归神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）等1585.6.3神经网络控制系统1.神经网络模型1）前馈神经网络（FNN）组成单元：神经元及之间的连接输入层：接收