纯滞后环节高阶系统的内模控制及仿真
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基于内模原理的PID控制器参数整定仿真实验1.内模控制内模控制器(IMC)是内部模型控制器(Internal model controller)的简称,由控制器和滤波器两部分组成,两者对系统的作用相对独立,前者影响系统的响应性能,后者影响系统的鲁棒性。
它是一种实用性很强的控制方法,其主要特点是结构简单、设计直观简便,在线调节参数少,且调整方针明确,调整容易。
特别是对于鲁棒及抗扰性的改善和大时滞系统的控制,效果尤为显著。
因此自从其产生以来,不仅在慢响应的过程控制中获得了大量应用,在快响应的电机控制中也能取得了比PID更为优越的效果。
IMC设计简单、跟踪性能好、鲁棒性强,能消除不可测干扰的影响,一直为控制界所重视内模控制( Internal Model Control 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。
其设计简单、控制性能良好,易于在线分析。
它不仅是一种实用的先进控制算法,而且是研究预测控制等基于模型的控制策略的重要理论基础,也是提高常规控制系统设计水平的有力工具。
值得注意的是,目前已经证明,已成功应用于大量工业过程的各类预测控制算法本质上都属于IMC类,在其等效的IMC结构中特殊之处只是其给定输入采用了未来的超前值(预检控制系统),这不仅可以从结构上说明预测控制为何具有良好的性能,而且为其进一步的深入分析和改进提供了有力的工具。
内模控制的结构框图如图1:图1-1 内模控制的结构图其中,IMC G —内模控制器;p G —实际被控过程对象;m G —被控过程的数学模型; d G —扰动通道传递函数。
(1)当0)(,0)(≠=s G s R d 时,假若模型准确,即)()(s G s G m p =,由图可知,)]()(1)[()]()(1)[()(IMC IMC s G s G s G s G s G s G s Y m d d -=-=p ,假若“模型可倒”,即)(1s G m 可以实现,则可令)(1)(IMC s G s G m =,可得0)(=s Y ,不管)(s G d 如何变化,对)(s Y 的影响为零。
基于Simulink的时滞过程Smith 预估控制与IMC控制方法研究Smith预估控制一、基本原理PID控制器因算法简单、鲁棒性好、可靠性高,一直是工业生产过程中应用最广的控制器。
然而实际生产过程往往具有非线性、时变不确定性,应用常规PID控制不能达到理想的控制效果。
这时往往不得不采用模型预测控制、自适应控制等先进控制策略来获得更好的控制性能。
近年来越来越多的研究人员就上层采用模型预测控制这类先进的控制算法,而底层保留传统的PID控制算法,即所谓的预测PID 控制算法,展开了一系列的研究。
1、纯滞后产生的主要原因:1)物料及能量在管道或者容器中传输及运送需要时间;2)物质反应、能量的释放及能量交换需要一定过程和时间;3)设备和设备之间的串联需要许多的中间环节;4)测量装置的响应时间;5)执行机构的动作时间;在控制对象调节通道、测量装置及执行机构等环节存在纯滞后时,控制系统闭环特征方程中就存在纯滞后因子,而且存在纯滞后的环节较多时,系统滞后时间也将随之增加。
因此明显降低了系统的稳定性,而且纯滞后时间越长,系统稳定性就越差。
由于纯滞后的存在,调节作用不及时,导致被调节系统的动态品质下降。
纯滞后越大,则系统的动态品质越差。
2、史密斯预估器原理在单回路控制系统中,控制器的传递函数为GC(s),被控对象传递函数为G O(s)e-ts,被控对象中不包含纯滞后部分的传递函数为G O(s),被控对象纯滞后部分的传递函数为e-ts。
则系统的闭环传递函数为Φ(S)=[GC(S)GO(S)e-τs]/[1+GC(S)GO(S)] (1)由式(1)可以看出,系统特征方程中含有纯滞后环节,它会降低系统的稳定性。
史密斯补偿的原理是:与控制器Gc(s)并接一个补偿环节,用来补偿被控对象中的纯滞后部分,这个补偿环节传递函数为Gm(s)=G o(s)(1-e-ts),t为纯滞后时间,补偿后的系统如图1所示。
图1 史密斯补偿后的控制系统从图中可以看出,若无系统延时时,系统等同于简单的预测PID 控制回路;而当系统有延时时,延时对系统的影响即可由Smith预估控制器消除,而预测PID参数则仅需根据无延时模型来整定,这样就可以避免延时带来的参数整定误差。
内模控制内模控制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。
它与史,控制器设计可由过程模型直接求取。
密斯预估控制很相似,有一个被称为内部模型的过程模型设计简单、控制性能好、鲁棒性强,并且便于系统分析。
内模控制方法由Garcia 和Morari 于1982年首先正式提出。
可以和许多其它控制方式相结合,如内模控制与神经网络、内模控制与模糊控制、内模控制和自适应控制、内模控制和最优控制、预测控制的结合使内模控制不断得到改进并广泛应用于工程实践中,取得了良好的效果。
内模控制结构:——实际对象;——对象模型; ——给定值; ——系统输出;——在控制对象输出上叠加的扰动。
内模控制器的设计思路是从理想控制器出发,然后考虑了某些实际存在的约束,再回到实际控制器的。
讨论两种不同输入情况下,系统的输出情况:(1)当假若模型准确,即G (s )■G (s )Pp由图可见D (s )■D (s )G p (s )Gp(')R(s ) Y (s )D (s )Y (s )■D (s )[1■G (s )G (s )]■D (s )[1■G (s )G (s )]IMC p IMC p1假若“模型可倒”,即 则令G (s )■」-IMCG (s ) p 可得Y (s )■0777可以实现p s不管D (s )如何变化,对Y (s )的影响为零。
表明控制器是克服外界扰动的理想控制器。
(2)当D(s)■0,R(s)■0假时:模型准确,即G(s)■G(s)Pp又因为D(s)■0,则D(s)■0 表明控制器是R(s)化的理想控制器。
跟踪Y(s)变一一1一Y(s)■G(s)G(s)R(s)■G(s)R(s)■R(s)IMC p G(s)pp当模型没有误差Y(s)■G(s)G(s)R(s)■[1■G(s)G(s)]D(s)IMC p IMC p其反馈信号D(s)■[G(s)■G(s)]U(s)■D(s)■0pp内模控制系统具有开环结构。
纯滞后环节高阶系统的内模控制及仿真
发表时间:2018-10-18T13:52:34.917Z 来源:《河南电力》2018年8期作者:尚玉廷[导读] 在快响应的电机控制中也能取得了比PID更为优越的效果。
IMC设计简单、跟踪性能好、鲁棒性强,能消除不可测干扰的影响,一直为控制界所重视。
37142819790721xxxx 摘要:内模控制(IMC)是80年代初提出的,由Garcia和Morari引进,其产生的背景主要有两个方面,一是为了对当时提出的两种预测控制算法MAC和DMC进行系统分析;其次是作为Smith预估器的一种扩展,使设计更为简便,鲁棒及抗扰性大为改善。
内模控制器
(IMC)是内部模型控制器(Internal model controller)的简称,由控制器和滤波器两部分组成,两者对系统的作用相对独立,前者影响系统的响应性能,后者影响系统的鲁棒性。
它是一种实用性很强的控制方法,其主要特点是结构简单、设计直观简便,在线调节参数少,且调整方针明确,调整容易。
特别是对于鲁棒及抗扰性的改善和大时滞系统的控制,效果尤为显著。
因此自从其产生以来,不仅在慢响应的过程控制中获得了大量应用,在快响应的电机控制中也能取得了比PID更为优越的效果。
IMC设计简单、跟踪性能好、鲁棒性强,能消除不可测干扰的影响,一直为控制界所重视。
关键词:内模控制;IMC;鲁棒
经过十多年的发展,IMC方法不仅已扩展到了多变量和非线性系统,还产生了多种设计方法,较典型的有零极点对消法、预测控制法、针对PID控制器设计的IMC法、有限拍法等。
IMC与其他控制方法的结合也是很容易的,如自适应IMC,采用模糊决策、仿人控制、神经网络的智能型IMC等.值得注意的是,目前已经证明,已成功应用于大量工业过程的各类预测控制算法本质上都属于IMC类,在其等效的IMC结构中特殊之处只是其给定输入采用了未来的超前值(预检控制系统),这不仅可以从结构上说明预测控制为何具有良好的性能,而且为其进一步的深入分析和改进提供了有力的工具。
1.内模控制基本结构及其性质
内模控制不仅在工业过程控制中获得了成功的应用,而且表现出在控制系统稳定性和鲁棒性理论分析方面的优势。
在工业过程中,内模控制用于强耦合多变量过程、强非线性过程和大时滞过程。
内模控制基本结构如图1.1所示。
内模控制方法的关键是获取对象的模型逆,而相当一部分非线性系统的求逆问题可以通过微分几何方法中的动态逆的理论来解决,从而将内模控制与输入输出反馈线性化方法联系起来,而内模控制所具有的鲁棒性正好能够弥补微分几何方法的不足。
2.1 内模控制结构
图2.3 内模控制系统仿真结构图
2.4 仿真波形及结果分析
设置系统在阶跃信号,取一滤波器。
当取值0.1,0.2,0.3时系统输出波形分别如下图的三个波形所示:
图2.4 分别取值0.1,0.3,0.5时单变量内模控制系统仿真结果图
结论
由图2.4的仿真曲线可得出结论,改变内模控制器中滤波器的时间常数,对系统的响应速度有较大的影响。
对系统稳定性不产生影响,而且系统没有超调,估该内模控制系统可确保系统的稳定性。