纯滞后控制实验

盘管出水口流量纯滞后控制实验报告【实验目的】本实验旨在通过对盘管出水口流量进行纯滞后控制实验，研究纯滞后控制对系统响应速度和稳定性的影响，以及调节器参数对系统性能的影响。

【实验原理】纯滞后控制器是一种常见的控制器类型，其传递函数形式为Gc(s) = Kc(τs + 1)/τs。

其中，Kc为控制器增益，τ为控制器时间常数，s为复变量。

在本实验中，我们将通过调节器来控制盘管出水口流量，以使得系统能够在给定的参考信号下实现稳定的控制。

【实验步骤】1. 实验准备：a. 确保实验所需设备正常工作，包括盘管系统、传感器、控制器和数据采集装置；b. 按照实验要求设置参考信号。

2. 纯滞后控制器参数调节：a. 将控制器增益Kc设置为一个合适的初值，例如1；b. 将控制器时间常数τ设置为一个合适的初值，例如0.1；c. 根据实验要求，逐步调节控制器增益和时间常数，观察系统响应速度和稳定性的变化。

3. 实验数据采集与记录：a. 启动数据采集装置，记录系统实际输出值和参考信号值；b. 记录控制器参数的设定值。

4. 实验结果分析：a. 统计记录的实验数据；b. 分析系统响应速度和稳定性的变化，以及调节器参数对系统性能的影响。

5. 实验总结：a. 总结实验过程中遇到的问题和解决方法；b. 总结纯滞后控制对系统的影响；c. 提出改进控制系统性能的建议。

【实验结果】通过实验观察和数据统计，我们得到了盘管出水口流量纯滞后控制的实验结果。

在不同的控制器参数设定下，系统响应速度和稳定性存在明显差异。

当控制器增益Kc较小时，系统响应速度较慢，但较为稳定；当控制器增益Kc较大时，系统响应速度较快，但可能存在振荡或超调现象。

控制器时间常数τ的变化会影响系统稳定性，较大的时间常数可使系统更加稳定，但响应速度会受到一定的影响。

【实验总结】通过本次实验，我们深入了解了纯滞后控制在盘管出水口流量控制中的应用。

纯滞后控制在系统响应速度和稳定性之间存在着一定的权衡关系，需要合理调节控制器参数，以满足实际需求。

软件设计报告——Smith纯滞后补偿PID 控制塔顶轻组分含量、继电法整定PID参数目录目录 (2)一、题目 (3)二、原理 (4)1、Smith纯滞后补偿控制原理 (4)2、具有纯滞后补偿的数字控制器 (5)3、数字Smith预估控制 (5)4、继电法整定PID参数 (6)5、继电法整定PID参数的计算 (8)三、程序设计 (8)1、程序设计流程图 (8)2、程序设计详单 (10)四、结果展示与分析 (13)1、系统控制效果 (13)2、系统参数变化的控制结果 (13)五、体会 (17)六、参考文献 (17)一、题目题目5：以中等纯度的精馏塔为研究对象，考虑到不等分子溢流的影响和非理想的汽液相平衡，可以得到塔顶产品轻组分含量Y及回流量L之间的传递函数为：控制要求：1、采用Smith纯滞后补偿PID控制算法将塔顶轻组分含量控制在0.99。

2、采用继电法整定PID参数。

3、整定效果验证：当被控过程参数时变时，如滞后时间有12→24，开环增益由3.4→6时，讨论PID控制的响应速度及鲁棒性问题，考察当系统参数发生变化时，上述PID参数是否选取合适。

二、原理1、Smith 纯滞后补偿控制原理在工业过程控制中，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所受到的干扰影响，即使测量信号已到达控制器,执行机构接受控制信号后迅速作用于对象,也需要经过纯滞后时间τ以后才能影响到被控量，使之发生变化。

在这样一个控制过程中，必然会产生较明显的超调或震荡以及较长的控制时间，使Smith 就这个问题提出了一种纯滞后补偿控制器，即Smith 补偿器。

其基本思想是按照过程的动态特性建立一个模型加入到反馈控制系统中，使被延迟了τ的被控量提前反映到控制器，让控制器提前动作，从而可明显地减少超调量，加快控制过程。

下图1为Smith 预估控制系统的示意框图。

如果模型是精确的，即m m s G s G ττ==),()(0，且不存在负荷扰动（D=0），则m m m m X X Y Y E Y Y ==-==,0,，则可以用m X 代替X 作为第一图1、Smith 预估控制系统等效图条反馈回路，实现将纯滞后环节移到控制回路的外边。

过程控制实验报告实验名称：纯滞后控制系统班级：姓名：学号：实验五 纯滞后系统一、实验目的1) 通过本实验，掌握纯滞后系统的基本概念和对系统性能的影响。

2) 了解纯滞后系统的常规控制方法和史密斯补偿控制方法。

二、 实验原理在工业生产中，被控对象除了容积延迟外，通常具有不同程度的纯延迟。

这类控制过程的特点是：当控制作用产生后，在滞后时间范围内，被控参数完全没有响应，使得系统不能及时随被控制量进行调整以克服系统所受的扰动。

因此，这样的过程必然会产生较明显的超调量和需要较长的调节时间。

所以，含有纯延迟的过程被公认为是较难控制的过程，其难控制程度随着纯滞后时间与整个过程动态时间参数的比例增加而增加。

一般认为，纯滞后时间与过程的时间常数之比大于0.3时，该过程是大滞后过程。

随此比值增加时，过程的相位滞后增加而使超调增大，在实际的生产过程中甚至会因为严重超调而出现聚爆、结焦等事故。

此外，大滞后会降低整个控制系统的稳定性。

因此大滞后过程的控制一直备受关注。

前馈控制系统主要特点如下：1) 在纯滞后系统控制中，为了充分发挥PID 的作用，改善滞后问题，主要采用常规PID 的变形形式：微分先行控制和中间微分控制。

微分先行控制和中间微分控制都是为了充分发挥微分作用提出的。

微分的作用是导前，根据变化规律提前求出其变化率，相当于提取信息的变化趋势，所以对滞后系统，充分利用微分作用，可以提前预知变化情况，进行有效的“提前控制”。

微分先行和中间微分反馈方法都能有效地克服超调现象，缩短调节时间，而且不需特殊设备。

因此，这两种控制形式都具有一定的实际应用价值。

但是这两种控制方式都仍有较大超调且响应速度很慢，不适于应用在控制精度要求很高的场合。

2) 史密斯补偿控制的基本思路是：在控制系统中某处采取措施（如增加环节，或增加控制支路等），使改变后系统的控制通道以及系统传递函数的分母不含有纯滞后环节，从而改善控制系统的控制性能及稳定性等。

一、实验目的1. 理解大林控制算法的基本原理及其设计过程。

2. 掌握大林控制算法在计算机控制系统中的应用。

3. 通过实验验证大林控制算法在解决纯滞后系统控制问题上的有效性。

二、实验原理大林控制算法（Dahlin Control Algorithm）是一种针对具有纯滞后特性的控制对象而设计的新型控制算法。

该算法的核心思想是将期望的闭环响应设计成一阶惯性加纯延迟形式，然后通过反向设计得到满足这种闭环响应的控制器。

对于具有纯滞后特性的被控对象，其传递函数可以表示为：\[ G(s) = \frac{K}{T_s s + 1} \cdot e^{-\frac{s}{T}} \]其中，\( K \) 为系统增益，\( T_s \) 为采样周期，\( T \) 为纯滞后时间。

大林控制算法要求选择闭环传递函数 \( W(s) \) 时，采用相当于连续一阶惯性环节的 \( W(s) \) 来代替最少拍多项式。

如果对象有纯滞后，则 \( W(s) \) 应包含有同样的纯滞后环节。

带有纯滞后的控制系统闭环传递函数为：\[ W(s) = \frac{K}{T_s s + 1} \cdot e^{-\frac{s}{T}} \]根据大林控制算法，可以设计出满足期望闭环响应的数字控制器 \( D(z) \)：\[ D(z) = \frac{K_1 e^{-\frac{1}{T}}}{(1 - e^{-\frac{1}{T_1}}) (1 - e^{-\frac{1}{T_2}})} \cdot \frac{1}{[1 - e^{-\frac{1}{T_1}} (1 - e^{-\frac{1}{T_2}})] (1 - e^{-\frac{1}{T} z^{-1}})} \]其中，\( K_1 \)、\( T_1 \) 和 \( T_2 \) 为大林算法的参数。

三、实验仪器1. MATLAB 6.5软件一套2. 个人PC机一台四、实验步骤1. 启动MATLAB软件，创建一个新的脚本文件。

大纯滞后在对象控制方法应用研究摘要：针对一般工业过程中存在的大纯滞后问题，提出了一种克服大纯滞后的预测控制方法。

利用递推最小二乘法进行参数估计，获得对象的一阶简化模型,提出了一种Smith预估神经元控制器设计方法，再用构建的神经网络预测模型预测出未来相应时刻的系统输出，然后用该输出来调整当前时刻的控制量，从而达到预期的控制目的,仿真结果验证了该方法的有效性。

关键词：神经网络；预测控制；大纯滞后0 前言一般工业过程中都具有非线性大纯滞后的特点，特别是滞后较大(即额定滞后S/T>0.5)的系统,常规控制往往无能为力。

采用Smith控制是解决对象大纯滞后问题的有效方法，但它需要建立对象的精确的数学模型，而且鲁棒性和抗干扰能力较差，面向对象的神经元模型及其学习算法具有算法简单、适应性好等优点，但是对于大纯滞后过程，由于被控量的偏差不能及时反映控制量的变化影响了神经元的控制效果。

预测控制是上世纪70年代兴起的一种新控制算法，在工业上已被广泛应用，其主要思想是：在当前时刻，基于过程的动态模型预测未来一定时域内每个采样周期（或按一定间隔）的过程输出，即可以根据当前的输入预测未来多个时刻的输出，从而根据控制要求调整下一时刻的控制量，有利于对纯滞后系统的控制，将预测函数控制应用于大纯滞后温度控制系统，减少了稳态静差，但超调量偏大，要有一种具有自补偿功能的非线性预测反馈校正法，提高了系统的鲁棒性，但该方法限于纯滞后时间已知的情况下，对于纯滞后参数未知或者改变的情况未加讨论。

根据上述情况提出一种用神经网络辨识系统的滞后时间参数，用预测控制算法实现对大纯滞后对象的控制方法。

其中预测模型是用神经网络逼近被控的动态对象而建立的，从而无需知道系统的精确数学模型。

1 神经元模型及控制系统1.1神经元模型针对将神经网络直观套用于自动控制中存在的局限性,提出了一种面向控制的神经元模型它的输出u(t)可以表示为u(t)=K∑wi(t) xi(t) (1)式中：K>0，为神经元的比例系数；xi(t)为神经元的n个输入状态；wi(t)为相应于xi(t)的加权值；wi(t)由某种学习算法确定。

目录0.前言 (1)1. 不完全微分PID算法设计 (2)2.算法仿真研究 (3)3.一阶纯滞后系统的不完全微分PID控制程序 (4)4.实验结果 (7)5.结论及总结 (8)参考文献 (8)课设体会 (10)$一阶纯滞后系统的不完全微分PID控制沈阳航空航天大学北方科技学院摘要：提出在PID算法中加入一阶惯性环节，通过不完全微分PID算法来改善干扰对系统的影响，用MATLAB仿真分析说明该算法在改善过程的动态性能方面具有良好的控制精度。

在现代工业生产中，自动控制技术的使用越来越多，而随着工业和控制技术的发展，自动控制理论也在发展和完善，出现了多种控制方法如最基础的PID控制以及微分先行控制、中间微分控制、史密斯补偿控制、模糊控制、神经网络控制等。

自动控制技术的发展在工业生产中遇到了一系列的问题：如在本文中所研究的一阶纯滞后系统的控制就是控制理论中一个较为重要的问题。

由控制理论可知，无滞后控制系统（简单点说就是没有延迟）比有滞后系统更加稳定，更加容易控制。

因此如何解决生产中滞后的问题在当前工业大生产中尤其重要。

论文在常规PID控制也就是比例-积分-微分控制的基础上提出了三种控制方法即：微分先行控制、中间微分反馈控制、史密斯补偿控制。

并对这三种方案进行Simulink 仿真，检测其抗干扰性能。

为便于分析，论文将所得仿真结果以图形的方式给予显示出来，形象生动便于理解。

关键词：一阶纯滞后 ;不完全微分;仿真;PID…0.前言在多数工业过程当中,控制对象普遍存在着纯时间滞后现象,如化工,热工过程等.这种滞后时间的存在,会使系统产生明显的超调量和较长的调节时间,滞后严重时甚至会破坏系统的稳定性,在工业生产上产生事故.因此长期以来,纯滞后系统就一直是工业过程中的难控制对象,人们也对它进行了大量的研究.在现代工业生产和理论研究中出现了多种控制方法,如PID控制、PID改进控制、Smith 预估算法控制以及模糊控制、神经网络控制等.而对于最基础的一阶纯滞后系统常用的控制方法主要是PID 控制、不完全微分PID 控制.1. 不完全微分PID 算法设计为了克服上述缺点， 在PID 算法中加一个一阶惯性环节（低通滤波器）G f （S ）=1/[1+T f （S ）]，将低通滤波器直接加在微分环节上，构成如图1的不完全微分PID 控制：式中，T 为采样时间，T f 为滤波器系数，T 1和T D 分别为积分时间常数和微分时间常数，令 ɑ=T f /(T f +T),则T/（T+T f ）=1-ɑ；显然有1<α，1−α<1成立，不完全微分项为：若e(k)为单位阶跃（即e（k）=1，k=0,1,2，∧）由此得出不完全微分项为：（可见，引入不完全微分后，微分输出按ɑk U D（0）的规律)（ɑ(1)逐渐衰减，所以不完全微分能有效地克服前述微分项的不足。