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内模控制器设计 PPT

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第4章-内模控制PPT课件

第4章-内模控制PPT课件

.
3
第4章 内模控制 内模控制系统的反馈信号为：
4.2.2 内模控制的主要性质 一 对偶稳定性
当模型匹配时，IMC系统的闭环稳定性只取决于前向通道 各环节的自身的开环稳定性。
内模控制稳定性条件比起经典控制理论中常用的劳斯判 据、根轨迹判据和频率特性等稳定性分析方法要简单得多。
与内模控制相比，传统的反馈控制结构在如何选择控制器
中将
会含有不稳定极点。
.
5
第4章 内模控制
三 零稳态偏差特性
1. 类型1系统
若闭环系统稳定，即使模型与过程失配，即
,
只要控制器设计满足
，即控制器的稳态增益等
于模型稳态增益的倒数，则此系统属于类型1，且对于阶跃输 入和常值干扰均不存在稳态偏差。
2. 类型2系统
若闭环系统稳定，即使模型与过程失配，即
,
4.3.1
～
G p(s)
的分解
(i): (ii): 对于最小相位系统：
.
13
第4章 内模控制 4.3.2 滤波器设计
f(s)p(s)q(s)取如下形式： 满足上式的滤波器最简单形式为：
滤波器可以采取其他形式，甚至可获得更快的响应。 例如r＝2，滤波器可取为：
.
14
第4章 内模控制 4.3.3 设计示例
四 内模控制的特点
1. 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。
2. 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。
.
2
第4章 内模控制 4.2 内模控制基本原理 4.2.1 内模控制的结 构及其等价形式
则系统的闭环响应为：

6.内模控制

6.内模控制

这里 f 为IMC滤波器。选择滤波器的形式，以保证 内模控制器为真分式。
对于阶跃输入信号，可以确定Ⅰ型IMC滤波器的形式
1 f ( s) (Tf s 1)r
对于斜坡输入信号，可以确定Ⅱ型IMC滤波器的形式为
rTf s 1 f ( s) (Tf s 1)r
Tf ——滤波器时间常数。
4.采用理想控制器构成的系统，对模型误差极为敏感，鲁棒性、 稳定性变差。
2. 内模控制器的设计
步骤1 因式分解过程模型
ˆ G ˆ G ˆ G p p pˆ 包含了所有的纯滞后和右半平面的零点，并 式中，G p ˆ 为过程模型的最小相位部分。 规定其静态增益为1。G p
步骤2 设计控制器
GIMC ( s ) 1 ˆ ( s) G p f ( s)
过程无扰动Leabharlann 图6－3过程有扰动
例3－2 考虑实际过程为
R( s)
D( s)
10s 1 5s 1

1 G( s) e 10 s 10s 1


1 10 s 1
e
10 s
Y (s)
1 e 8s 10s 1


内部模型为
ˆ ( s) G 1 e8 s 10s 1
讨论（1）当 K 1 , T 2 , 1 时，滤波时间常数取不同值 时，系统的输出情况。（2）当 K 1 , T 2 ，由于外界干扰 使 由1变为1.3，取 Tf 不同值时，系统的输出情况。
1～4曲线分别为 Tf 取0.1、0.5、1.2、2.5时，系统的输 出曲线。
图6－2
2.若对象含有s平面右半平面（ RHP）零点，
ˆ 1 ( s) 中含有RHP极点，控制器本身不稳定，闭 则 GIMC (s) G p 环系统不稳定。

模拟式控制器.ppt

模拟式控制器.ppt
§3 模拟式控制器
一、模拟式控制器基本结构
➢ 比较环节：控制器中首先要进行测量值与 设定值的比较，电动控制器中比较环节是在 输入电路中进行电压或电流信号比较。 ➢反馈环节：控制器PID控制规律是通过反馈 环节进行的。在电动控制器中输出信号通过 电阻与电容构成的无源网络反馈到输入端。 ➢放大器：是一个稳态增益很大的比例环节。 在电动控制器中可采用高增益的集成运放。
二、DDZ-Ⅲ型电动单元控制器
是常用的一种模拟控制器，以来自变 送器的标准1~5V直流信号作输入，与1~5V 直流设定值比较得到偏差，进行PID运算后 输出1~5V或4~20mA信号。
特点：
➢ 采用高增益、高阻抗线性集成电路组件， 提高了仪表的精度、稳定性和可靠性，降低 了功耗。 ➢在基型控制器的基础上可增加各种功能， 如非线性控制器可解决严重非线性过程的控 制，前馈控制器可以解决大扰动及大滞后过 程的控制，还可增加偏差报警、输出双向限 幅及其它功能。
中
断
处 理
输入处理和运算控制
程பைடு நூலகம்
序
通讯处理
运行状态控制
调电处理
图7－23 数字式控制器系统程序组成
监控程序
➢系统程序初始化 设置初始参数：如定时、计算数值，各 个变量初始值和状态
➢键盘、显示管理 识别键码，确定键处理程序的走向和显 示格式
➢中断管理 识别中断源，比较它们的优先级，以便 做出中断响应
➢自诊断程序 采用巡回检测方式检查控制器各部件是 否正常，若发生异常，则显示异常标志， 发出报警并作相应的动作。
➢控制器的“正”“反”开关不能随意选择， 要根据工艺要求及控制阀的气开、气关情 况来定，保证系统为负反馈。如图7－21的 分析。
图7－21 液位控制系统

内模控制

内模控制

然后在反馈和输人通道上增加反馈滤波器
和输人滤波器
，通过调整滤波器的结构和参数，使系统获得所期望的性能。 下面就对开环稳定过程进行离散内模控制器设计。
考虑一般情况，令被控对象为有纯滞后的非最小相位过程，则过
程模型可分解为两部分：
控制器取为： 设计时为保持闭环系统零稳态偏差特性，需满足：
可实现因子可取为:
经输人滤波器
后再送至控制器。
经柔化后的输人参考轨迹的一般形式为:
即
第4章 内模控制 4.6 简化模型预测控制（SMPC） 内模控制是一种极具理论价值的基于模型的控制策略，但其工程实
现因涉及模型求逆和滤波器合理设计等问题，设计过程较为复杂，尤
其是对于多输人多输出过程，实施难度更大。 1987年以后，Arulalan等人提出了一种简化模型预测控制(SMPC)，其
对象输入为:
闭环系统输出为:
闭环系统误差为:
其中:
第4章 内模控制
对于模型无差，即 em (s) 的 0特殊情况，上式可简化为：
以上两式表明：对于无模型失配的情形，闭环传递函数
除了
中必须包含所有的滞后和右半
平面零点，且 必须有足够的阶次来避免物理上的不可实
现外，其他都是可以任意选择的。因此，闭环响应可以直接设
第4章 内模控制 4.3.3 设计示例
4.3.3.1 一阶加纯滞后过程
4.3.3.2 高阶过程
情形A.无右半平面(RHP)零点
情形B.具有右半平面(RHP)零点
第4章 内模控制
4.4 内模控制器设计——离散过程
当过程模型采用离散脉冲传递函数形式时，内模控制系统的性质仍
然成立。在离散时间条件下，设计内模控制器也仍然分为两步进行： 首先是设计一个稳定的理想控制器；

内模控制

内模控制

第二章 基本概念............................................................................................................. 4
2.1、 鲁棒性与鲁棒控制 .......................................................................................... 4
3.2、前馈控制器 Q 的设计 ....................................................................................... 9
3.3、反馈滤波器 F................................................................................................... 10
1.2、发展现状
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。
内模控制器设计 ： 摘 要 将内模控制器和传统的 Smith 控制器进行比较对照，总体论述内模控

第1章模拟式控制器优秀PPT

第1章模拟式控制器优秀PPT
P控制器一般用于干扰较小，允 许有余差的系统中。
0
t
余差是否可以为0？
∆y
比例度是否越小越好？
K Pε
例：4~20mA 比例调节器，输
入从4 ~8mA DC变化，输出从
0
t
4 ~14mA DC变化， δ =？
图1-4 P控制器的阶跃响应特性
1.1
控制器的运算规律和构成方式
给定
XR
扰动 q
ε
Y
P控制器 电动调节阀
当t 0时，（ y 0）KPKD
当t 时，（ y ）KPKI
1.1
控制器的运算规律和构成方式
✓ 阶跃响应特性
Δy
使被调参量既快又稳 且无余差到设定值。
KPKDε
θ KPKIε
KPFε
T1F
t t
图1-10 实际PID控制器的阶跃响应特性
1.1
控制器的运算规律和构成方式
总结：P、PI、PD、PID控制规律特点，参数确定，时域 和复域表达式，响应曲线，应用场合。
控制器的运算规律和构成方式
例：
∆y
y(0)1KP1 0.1KPKD
求KD D TD
y(0) y(0)
0 D
KD
y()
KP
10
0.6K 3P(KD1)
K P
t
yD(D)KP(KD1)e1 0.90.37 基准
yPD(D)KPKP(KD1)e1 0.43
TDKDD
1.1
控制器的运算规律和构成方式
4）PID运算规律
1.1
控制器的运算规律和构成方式
一、概述 1、运算规律： 输出信号∆y随输入信号ε的变化规律。
2、运算规律种类

内模控制.ppt

前将其稳定。
内模控制的主要性质
2.理想控制器特性
当模型是准确的，且模型稳定，若设计控制器
使
GIMC
(s)
1 Gp (s)
，且 1 存在并可实现
Gp (s)
则，控制器具有理想控制器特性，即在所有时间 内和任何干扰作用下，系统输出都等于输入设定 值，保证对参考输入的无偏差跟踪。
内模控制的主要性质
3.零稳态偏差特性
Gˆ p Gˆ pGˆ p-
式中，Gˆ p 包含了所有的纯滞后和右半平面的零点，并 规定其静态增益为1。Gˆ p 为过程模型的最小相位部分。
步骤2 设计控制器
1 GIMC(s) Gˆ p (s) f (s)
这里 f 为IMC滤波器。选择滤波器的形式，以保证
内模控制器为真分式。
对于阶跃输入信号，可以确定Ⅰ型IMC滤波器的形式
其反馈信号
Dˆ (s) [Gp(s) Gˆp(s)]U(s) D(s) 0 ——内模控制系统具有开环结构。
内模控制的主要性质
1.对偶稳定性 若模型是准确的，则IMC系统内部稳定的充要
条件是过程与控制器都是稳定的。 所以，IMC系统闭环稳定性只取决于前向通
道的各环节自身的稳定性。 结论：对于开环不稳定系统，在使用IMC之
R(s)
GIMC(s) U(s)
Dˆ (s)
Gp (s)
D(s)
Y (s)
Gˆ p ( s)
Ym (s)
图6－1 内模控制结构框图
Gp (s) ——实际对象； Gˆ p(s) ——对象模型；
R(s) ——给定值；
Y (s) ——系统输出；
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。

内模控制介绍

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：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 0)(,0)(≠=s D s R 假若模型准确，即 由图可见)()(ˆs G s G p P =)()(ˆs D s D =)](ˆ)(1)[()]()(1)[()(IM C IM C s G s G s D s G s G s D s Y pp -=-= 可以实现 )(ˆ1s p)(=s Y 可得 不管如何变化，对 的影响为零。

表明控制器是克服外界扰动的理想控制器。

则令 )(s D )(s Y——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。

)(s G p )(ˆs G p)(s R )(s Y )(s D（2）当时： 0)(,0)(≠=s R s D )()(ˆs G s G pP =假若模型准确，即 0)(=s D 0)(ˆ=s D表明控制器是 跟踪 变化的理想控制器。

)(s R )(s Y 当模型没有误差)()]()(1[)()()()(IMC IMC s D s G s G s R s G s G s Y p p -+=其反馈信号 0)()()](ˆ)([)(ˆpp =+-=s D s U s G s G s D ——内模控制系统具有开环结构。

基于内模控制原理的PID控制器设计


5、结论
本次演示基于内模控制原理设计了PID控制器，并对其参数设置、性能等进行 了详细分析。通过仿真实验，我们验证了该控制器在工业控制中的应用效果。 结果表明，基于内模控制原理设计的PID控制器具有优异的控制效果、稳定性 和鲁棒性，可为工业控制系统提供更加精确、快速的控制。
未来研究方向可包括进一步优化PID控制器的参数设置方法，研究更加智能的 控制策略，以及拓展PID控制器在其他领域的应用等。结合具体工程应用实例， 对PID控制器进行实践和验证，也是极具意义的研究方向。
参考内容
一、引言
在工业控制系统中，PID（比例-积分-微分）控制器被广泛使用，其对于误差 的及时响应和精确的控制使其在许多领域中表现出色。然而，传统的PID控制 器并不总是能提供最佳的控制效果，尤其是在复杂的、非线性的、时变的系统 中。为了解决这个问题，我们提出了一种基于内模控制的PID控制系统，以提 高控制器的性能和鲁棒性。
（4）仿真验证：利用仿真实验对设计的PID控制器进行验证，以确定其性能和 稳定性。
2、参数设置
Hale Waihona Puke PID控制器的三个主要参数为比例系数、积分时间和微分时间，它们对控制器 的性能有着重要影响。
比例系数用于调节控制器对误差的敏感度，增大比例系数可以使系统更快地响 应误差信号，但过大的比例系数会使系统不稳定。积分时间用于调节控制器对 误差的累积效应，它的作用是消除系统的稳态误差，但过长的积分时间可能导 致系统超调增大。微分时间则用于调节控制器对误差的变化率，它有助于减小 系统的超调量，但过大的微分时间可能导致系统对噪声的敏感度增加。
一、PID控制器原理及应用
PID控制器是一种线性控制器，通过比较设定值与实际输出值之间的误差，利 用比例、积分和微分三个环节对误差进行修正。它的基本原理是：误差信号经 过比例环节后得到比例输出，再经过积分环节得到积分输出，微分环节则给出 微分输出，最后将这三个输出加起来得到最终的控制信号。

基于内模原理的PID控制器参数整定ppt课件

针对增压流化床（PFBC）的床层温度对象，在轴流风机流量不变 的情况下，通过改变给煤量由阶跃响应确定对象模型为：
e G(s) 0.7 50s 290s 1
根据上式，分别按IMC法、ZN法、CC法整定PID参数如下： IMC法：取ε=40，相应有KC=4.32s,TI=302.5,TD=11.81s; ZN法：KC=9.94，TI=100s，TD=25s; CC法：KC=11.57,TI=117.2s,TD=17.88s.
简介
内模控制方法是Garcia和Morari于1982年首先正式提出，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。1989年Morari透彻研究了内模控制的鲁 棒性和稳定性，并且由其他学者推广到非线性系统，蓬勃发展中的 神经网络也引入到内模控制中。内模控制还和许多其它控制方式相 结合，如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。
Tps 1
（12）
就以上过程模型做两点说明：（1）对于最小相位系统，只需令 a=0即可；（2）对于像电站粉锅炉主蒸汽温度系统之类的多容高阶大 惯性环节，可以等效为上式，不过a=0，而且这种等效造成的误差可 以达到相当满意的程度。
根据内模控制器设计步骤，对Gm(s)作如（7）、（8）形式分解，
得到：
e Gm (s) (1 as) ps ,Gm (s) Kp Tps 1
知，采用 1 形式的一阶低通滤波器即可。至此可以给出对一大
s 1
类系统的内模PID整定步骤：
（1）对被控对象模型进行低阶等效，得到（12）式的形式； （2）按（13）式进行模型分解； （3）根据（14）式求出（13）式在s=0处的各阶导数值； （4）取r=1，选取滤波器时间常数ε，据（17）式求D(S)在s=0处 的各阶导数值； （5）据（18）式求f(s)在s=0处的各阶导数值； （6）据（15）式求取PID控制器参数； （7）仿真验证或现场观察控制效果，若满意，则结束；若不满 意，则返回（4）重新选择ε。
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||G c(s)G m(s)| |1
|G |c(s)G m (s)W *(s)| | 1
内模控制器设计
17
结论： (1) IMC系统的本质是一种开环控制系统 ； (2）当 G c(s)G m 1*F(s)
||GmW(s)(s)(sk1)n | | 1
由于引入了低通滤波器，系统所能允许的不确定
性大大增加，而随着滤波器参数 的增加而增大，
E(s)R(s)Y(s) 1Gm(s)F(s) [R(s)D(s)] 1Gm(s)F(s)Ep(s)
1H(s) [R(s)D(s)] 1H(s)Ep(s)
内模控制器设计
11
当模型完全匹配时
Y ( s ) G m ( s ) F ( s ) R ( s ) [ D ( s ) D ( ] s ) H ( s ) R ( s ) [ D ( s ) D ( ] s )
的逆
即： Gc(s)Gm 1(s)
由图1可得
Y(s)
G c(s)F(s)G p(s)
R(s) 1G c(s)F(s)G (p(s)G m(s))
Y(s) 1G c(s)F(s)G m (s) D (s) 1G c(s)F(s)G (p(s)G m (s))
内模控制器设计
4
所以
Y(s)
Gc(s)F(s)Gp(s)
R(s)
1Gc(s)F(s)(Gp(s)Gm(s))
1Gc(s)F(s)Gm(s)
D(s)
1Gc(s)F(s)(Gp(s)Gm(s))
B (s ) [ G p (s ) G m (s )U ] (s ) D (s )
当模型匹配，即 Gp(s)Gm(s)
B(s)D(s)
内模控制器设计
5
误差信号为
E(s)R(s)Y(s) 1Gc(s)F(s)Gm(s) (R(s)D(s))
内模控制器设计
12
5.滤波器的设计
1 F(s)
(1s)n
n的取值应保证内模控制器为有理
决定了闭环系统的响应特性
鲁棒性很强 F max1
内模控制器设计
13
6.内模控制器鲁棒性分析
含有不确定性的被控对象模型可以 用以下两种方法描述：
G p(s)G m (s) G m (s)
G p(s)G m (s)1 [w (s)(s)]
第二部分 内模控制器设计
内模控制器设计
1
1.内模控制原理
内模控制系统结构如图所示
内模控制器设计
2
内模控制的核心有三部分：
内部模型，用以预测被控对象的输 出并加以较正；
内模控制器，调节控制量使生产过 程的输出跟踪控制系统的给定值；
滤波器，改善控制系统的鲁棒性。
内模控制器设计
3
内模控制器的设计思路：使 其传递函数为被控对象传递函数
内模控制器设计
8
4.的理想控制器， 而不考虑系统的鲁棒性和约束；
第二步引入一个滤波器，通过调整 滤波器的结构，使控制其物理可实现， 通过参数调整来获得期望的动态品质和 鲁棒性。
内模控制器设计
9
步骤1. 过程模型的分解：
G m (s)G m (s)*G m (s)
1Gc(s)F(s)G (p(s)Gm(s))
如果模型与对象完全匹配：误差为零； 若模型与对象不完全匹配：
误差将包含模型失配信息，从而有利于 系统鲁棒性的设计。
内模控制器设计
6
2.内模控制的主要性质
(1) 对偶稳定性：如果模型是精确的 ，内 模控制内部稳定的充要条件是 Gm (s) 和 G p (s) 都是稳定的。
也就是系统的鲁棒稳定性越好
内模控制器设计
18
特别地，对于非最小相位系统，因为 Gm (s)
中包含不稳定零点，它们往往具有高通性质，
为此必须增加 的值以克服它们的影响，而
的增加又提高了系统的鲁棒性。
内模控制器设计
19
Bye Bye
内模控制器设计
20
步骤2 . IMC控制器设计
G c(s)G m 1 (s)*F (s)
F(s) 1
(1s)n
内模控制器设计
10
通过上述IMC设计步骤后，闭环系 统的输出和
误差分别为：
Y(s)Gm(s)F(s)1[Ep(s)][R(s)D(s)]D(s) 1Gm(s)F(s)Ep(s)
H(s)1[Ep(s)][R(s)D(s)]D(s) 1H(s)Ep(s)
E ( s ) [ 1 G m ( s ) F ( s ) * [ R ] ( s ) D ( s ) J ] ( s ) R ( s ) [ D ( s )
H (s) = Gm(s)F(s) H (s) 除了Gm (s) 中必须包含所有的滞后和右半平面
零点外，还要求 F (s) 必须有足够的阶次来满足 Gc (s) 物理上的可实现，其它都是可以任意选择。
(2) 理想控制器的特性：当过程 G p (s) 稳定 且模型精确 ，使 Gc(s)Gm 1(s) ，且 模型的逆存在并可实现时 ，在所有时 间内和任何干扰作用下 Y(s)R(s)。
内模控制器设计
7
3.内模控制器的设计方法
问题：
(1) 当对象含有时滞特性时 ，控制器物理上是不可 实现的 ；
(2)当对象模型严格有理，而控制器非有理； (3) 当对象模型含有右半平面零点 ，致控制器本身 不稳定，从而使闭环系统也不稳定 ； (4) 由理想控制器构成的控制系统，对于模型误差极 为敏感 ，当模型不匹配时，无法确保闭环稳定性。
||（ jw ） | |1 ,W (s)为加权函数
内模控制器设计
14
模型加法和乘法摄动的关系为
G m (s)G m w (s)(s)
内模控制器设计
15
u1 Gc *r
u2
Gc *Gm*u1 1Gc *Gm
ypG m u 1 G1 u G pu2
内模控制器设计
16
对象稳定，要系统稳定，则要虚线 框环节稳定。根据小增益理论