專利名稱：線性多變量工業(yè)過程的全局最優(yōu)控制器整定方法
技術領域：
本發(fā)明涉及的是一種工業(yè)過程控制技術領域的方法，具體是一種線性多變量工業(yè)過程的全局最優(yōu)控制器整定方法。
背景技術：
線性多輸入多輸出過程是工業(yè)生產(chǎn)中普遍存在的一類對象，而且隨著各種各樣的先進生產(chǎn)工藝的快速發(fā)展，越來越多的生產(chǎn)過程被構(gòu)造為高維多變量控制系統(tǒng)，從而實現(xiàn)高效率地生產(chǎn)高質(zhì)量的產(chǎn)品。然而由于多變量過程的各輸出通道之間存在交聯(lián)耦合作用，使得大多數(shù)已發(fā)展的單變量控制方法很難用于多變量過程。雖然目前已經(jīng)有很多面向多變量控制系統(tǒng)的設計方法，主要包括線性二次最優(yōu)(LQG)設計方法，定量反饋方法，奈奎斯特陣列方法，序列回差方法，并矢展開法，預測控制方法等，但是大多方法都不能很好的解決多變量系統(tǒng)魯棒性設計問題。近來，H2最優(yōu)設計方法受到了越來越多的關注。H2最優(yōu)控制的概念就是要找到一個控制器，使它不但能令閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定，而且能最小化給定的H2性能指標。許多控制器設計問題都可以歸結(jié)為H2最優(yōu)化問題并依靠不同的數(shù)學工具來得到解，主要包括Zhou等提出的狀態(tài)空間解以及Kucera等提出的多項式方法。
經(jīng)過對現(xiàn)有技術文獻的檢索發(fā)現(xiàn)，在這個領域的一個重要成果是國際著名學者Morari在文獻《Robust Process Control》(魯棒過程控制，Prentice Hall，NJ，1989)中提出的內(nèi)部模型控制方法(IMC)。該方法針對線性多變量控制系統(tǒng)，利用被控模型的內(nèi)外分解來推倒最優(yōu)控制器，以實現(xiàn)系統(tǒng)性能達到H2最優(yōu)。該方法具有物理意義直觀，方便廣大工程設計人員理解等優(yōu)點，但是從嚴格意義上講，該方法仍然是一種狀態(tài)空間方法，因為這種方法主要是依靠狀態(tài)空間方法推導最優(yōu)控制器。需要指出的是，目前針對具工業(yè)多變量過程的最優(yōu)控制器整定方法大都無法實現(xiàn)在線調(diào)節(jié)，因而不便于實際推廣應用。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術的不足，提出一種線性多變量工業(yè)過程的全局最優(yōu)控制器整定方法。使本發(fā)明的控制器整定過程只需要考慮系統(tǒng)的輸入輸出信息，不涉及狀態(tài)變量；控制器能保證系統(tǒng)H2全局最優(yōu)，并能通過簡單規(guī)則調(diào)節(jié)控制器參數(shù)以有效地調(diào)節(jié)系統(tǒng)性能和魯棒性，解決各種不同的工業(yè)多輸入多輸出生產(chǎn)工藝過程的上述問題。
本發(fā)明是通過以下技術方案實現(xiàn)的，本發(fā)明基于單位閉環(huán)反饋控制結(jié)構(gòu)，首先利用提出的改進的內(nèi)外分解方法對被控對象的傳遞函數(shù)矩陣模型進行分解，基于這個分解求解最優(yōu)控制器，然后在監(jiān)控模塊中實現(xiàn)控制作用。實際整定控制器時，在線單調(diào)地增減每列控制器中的單一調(diào)節(jié)參數(shù)，直至獲得要求的控制系統(tǒng)標稱性能及其魯棒穩(wěn)定性，并以最佳的方式在兩者之間進行折衷。
本發(fā)明在現(xiàn)有的電子監(jiān)控設備和工控計算機中直接運行和實施，具體步驟如下第一.通過組態(tài)界面啟動主機發(fā)出的采樣命令，當工控機的檢測部分接到采樣命令后，對被控制對象進行采樣濾波，由模擬量輸入通道將采樣信號送入檢測變送裝置，再經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換后得到數(shù)字信號后對對象進行辨識，對象辨識模塊辨識出線性多變量過程的模型參數(shù)后，將模型參數(shù)送到主機的存儲單元RAM中并由主機負責將數(shù)據(jù)顯示在組態(tài)界面上。其中多變量對象在線辨識方法有很多種，如繼電反饋法等，可以參見相關技術文獻，在這里不再詳述并假設辨識過程已經(jīng)完成。
第二.啟動工控機的CPU調(diào)用事先編寫好的程序解析設計出最優(yōu)控制器。詳細的算法步驟如下1)利用改進內(nèi)外分解方法對線性多變量過程的辨識模型進行分解，分解形式如下G(s)＝GO(s)GA(s)GMP(s) (1)其中
GO(s)=Σj=1p(-s/zcj+1s/z‾cj+1)a...(2)]]>GA(s)＝I-B*(sI+A)-1F-1B (3)GMP(s)=Σj=1p(s/zcj+1-s/z‾cj+1)a[I-B-1F(sI+A‾)B*-1]G(s)...(4)]]>這里zcj是系統(tǒng)傳遞函數(shù)矩G(s)的公共零點，p是G(s)的公共零點的個數(shù)，若p＝0，則a＝0，否則a＝1。另外， B=B1···BrzBj=vj1···vjkj]]>F是Lyapunov方程FA+ATF＝BB*的解。zj為系統(tǒng)開右半平面零點，重數(shù)為kj，vkj，j＝1...rz(vkj≠0，)，為其零點方向，滿足vj1GA(zj)＝0(7)lims→zjdldsl{[Σi=-kj-1vj(i+kj+1)(-s+zj)i+kj]GA(s)}=0,l=0,1,2,···,kj-1...(8)]]>vkj的計算如下vj1G(zj)＝0，vj2G(zj)＝vj1G(1)(zj)，...
vjkjG(zj)=Σl=1kj-1(-1)kj-l+1vjl(kj-l)!Gkj-l(zj),]]>
F＝Fij，F(xiàn)ij=[fxyij],fxyij=vixvjy*z‾j+zi+f(x-1)yij+fx(y-1)ijz‾j+zi.]]>2)由于實際工業(yè)過程中往往存在各種不確定性，對系統(tǒng)的輸出響應會產(chǎn)生不利影響，為此引入以下調(diào)節(jié)因子來設計最優(yōu)控制器，從而保證控制器的動態(tài)調(diào)節(jié)能力，具體調(diào)節(jié)因子的形式為J(s)＝diag{J1(s)，...，Jp(s)} (10)Ji(s)=1(λis+1)ni...(11)]]>其中，λi是可調(diào)參數(shù)，用于在線調(diào)節(jié)和整定控制器以實現(xiàn)最優(yōu)的控制性能。需要指出的是λi的初始值可由操作人員根據(jù)過程的辨識模型參數(shù)選擇，并通過組態(tài)界面?zhèn)鬏斀o控制器解析設計程序。終值則是根據(jù)要求的閉環(huán)響應曲線在線調(diào)節(jié)獲得，具體見第五步。λi的初始值設定規(guī)則是可調(diào)參數(shù)初始值應該根據(jù)具體設計要求來設定，一般可以取控制對象傳函矩陣中相應的對角元素的時間常數(shù)的1-1.5倍。
3)依據(jù)H2最優(yōu)控制理論和已設計出的最優(yōu)控制器的調(diào)節(jié)因子，設計H2最優(yōu)控制器為Copt(s)=GMP-1(s)GA-1(0)J(s)[I-G(s)GMP-1(s)GA-1(0)J(s)]-1...(12)]]>第三.離散化最優(yōu)控制器表達式，得到當前時刻控制量，具體如下先對控制器中每個元素進行離散化，并化成形如式(13)的標準形式Cij(z)=b1+b2z-1+···bm-1z-(β-1)a1+a2z-1+···an-1z-(a-1)=uij(z)eij(z)...(13)]]>由表達式(13)得控制器輸出控制量的分量表達式a1uij(z)+a2uij(z-1)+...an-1uij(z-α+1)＝b1eij(z)+b2eij(z-1)+...bm-1eij(z-β+1)(14)將上式寫成時間遞推形式為如下形式
a1uij(k)+a2uij(k-1)+...an-1uij(k-α+1)＝b1eij(k)+b2eij(k-1)+...bm-1eij(k-β+1)(15)由此得到控制器第i個輸出控制量的表達式如下式(16)所示ui(k)=Σj=1nuij(k)...(16)]]>上述表達式(13)中α，β分別表示控制器每一個元素分子分母的階次。表達式(13-16)式中ui(k)-當前(k)時刻控制器的第i個輸出控制量uij(k)-當前(k)時刻第Cij(z)控制器的輸出控制量eij(k)-當前(k)時刻第Cij(z)控制器的輸入偏差量uij(k-α+1)-當前(k-α+1)時刻第Cij(z)控制器的輸出控制量eij(k-β+1)-當前(k-β+1)時刻第Cij(z)控制器的輸入偏差量ui(k)-當前(k)時刻控制器第i個輸出控制量第四.對ui(k)，i＝1，...，n進行限幅，防止積分飽和，然后由D/A轉(zhuǎn)換后輸出至執(zhí)行器，由執(zhí)行器作用到被控對象，使被控對象運行在給定的范圍內(nèi)。
第五.通過組態(tài)界面對控制器參數(shù)進行在線調(diào)節(jié)和整定，如此周而復始實現(xiàn)控制。調(diào)節(jié)參數(shù)λi的在線整定規(guī)則調(diào)小λi可以加快對應的過程輸出響應速度，提高控制系統(tǒng)的標稱性能，但是相應所需的第i列的控制器的輸出能量要增大，并且它所對應的執(zhí)行機構(gòu)所需要提供的輸出能量也要增大。在面臨被控過程的未建模動態(tài)特性時，不利于控制系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性；相反，增大λi會使對應的過程輸出響應變緩，但是所要求的第i列的控制器的輸出能量減小，并且其所對應的執(zhí)行機構(gòu)所需要的輸出能量也會減小，有利于提高控制系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性。因此實際整定調(diào)節(jié)參數(shù)λi時，應在控制系統(tǒng)輸出響應的標稱性能與魯棒性和每個控制器的輸出之間權衡。
本發(fā)明提出的線性多變量工業(yè)過程的全局最優(yōu)控制器整定方法的突出優(yōu)點是1.實現(xiàn)閉環(huán)系統(tǒng)性能H2全局最優(yōu)的控制器是解析的，因而極大地簡化了設計工作；2.控制器設計過程對過程辨識模型要求低，不需要過程狀態(tài)變量信息；3.全局最優(yōu)控制器矩陣中的每列子控制器均為單參數(shù)整定且都由同一參數(shù)整定，可以實現(xiàn)在線單調(diào)地定量調(diào)節(jié)系統(tǒng)性能；4.控制器整定方法能夠保證控制系統(tǒng)具有良好的魯棒穩(wěn)定性，對于過程參數(shù)發(fā)生變化不敏感，可以在較大范圍內(nèi)適應被控過程建模誤差以及過程參數(shù)攝動。


圖1為本發(fā)明給出的最優(yōu)控制器的整定方法所基于的閉環(huán)控制結(jié)構(gòu)圖。
圖2為采用本發(fā)明方法的工控系統(tǒng)的工作流程圖。
圖3為實際工廠對象的輸出閉環(huán)響應。
其中，圖3(a)示出了在第一個階躍設定點輸入和階躍干擾輸入作用下系統(tǒng)輸出的響應曲線，圖3(b)示出了第二個階躍設定點輸入和階躍干擾輸入作用下作用下系統(tǒng)輸出的響應曲線，其中，實線為輸出y1的響應曲線，點線為輸出y2的響應曲線。
圖4為在有乘性不確定性作用下，實際工廠對象在第一個階躍輸入和階躍干擾輸入作用下的輸出閉環(huán)響應。
其中，圖4(a)示出了輸出y1的響應曲線，圖4(b)示出了輸出y2的響應曲線。其中，點線表示系統(tǒng)在有乘性不確定性情況下，沒有調(diào)節(jié)控制器參數(shù)的輸出響應曲線，實線表示系統(tǒng)在有乘性不確定性情況下，調(diào)節(jié)控制器參數(shù)后的輸出響應曲線。
圖5為在有乘性不確定性作用下，實際工廠對象在第二個階躍輸入和階躍干擾輸入作用下的輸出閉環(huán)響應。
其中，圖5(a)示出了輸出y1的響應曲線，圖5(b)示出了輸出y2的響應曲線。其中，點線表示系統(tǒng)在有乘性不確定性情況下，沒有調(diào)節(jié)控制器參數(shù)的輸出響應曲線，實線表示系統(tǒng)在有乘性不確定性情況下，調(diào)節(jié)控制器參數(shù)后的輸出響應曲線。
圖4和圖5表明采用本發(fā)明中最優(yōu)控制方法的實施例系統(tǒng)中，當參數(shù)出現(xiàn)不確定性時，通過單調(diào)的調(diào)節(jié)控制器參數(shù)，依然可以保證控制系統(tǒng)的魯棒性，并獲得滿意的控制效果。
具體實施例方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施例作詳細說明本實施例在以本發(fā)明技術方案為前提下進行實施，給出了詳細的實施方式和過程，但本發(fā)明的保護范圍不限于下述的實施例。
如圖1所示，本實施例提出的最優(yōu)控制器的整定方法所基于的閉環(huán)控制結(jié)構(gòu)。其中C為控制器，G為被控對象，r和y分別為閉環(huán)系統(tǒng)的輸入和輸出，u為控制器輸出，d為擾動輸入，e偏差信號。實際運行實施時，實際工業(yè)過程就是被控對象，控制器則是利用工控機來實現(xiàn)。控制器整定過程是根據(jù)實際工業(yè)過程的工況對工控機中相應的控制程序進行調(diào)節(jié)，以保證實際工業(yè)過程達到期望的運行狀態(tài)的過程。
如圖2所示，為本實施例采用的工控系統(tǒng)的工作流程圖。系統(tǒng)進入控制階段后，用戶啟動工控機的CPU，工控機讀取監(jiān)控模塊中的程序，順序執(zhí)行控制過程首先對采樣信號進行檢測變送和A/D轉(zhuǎn)換等輸入預處理得到數(shù)字量輸入信號，判斷該信號極性，并據(jù)此計算誤差信號估算最佳被控過程辨識模型參數(shù)，然后工控機調(diào)用最優(yōu)控制器設計程序計算得到最優(yōu)控制器初始參數(shù)，并最終得到控制信號。該控制信號經(jīng)過限幅和D/A轉(zhuǎn)換等處理后去驅(qū)動被控系統(tǒng)的執(zhí)行機構(gòu)以實現(xiàn)了對被控對象的控制，然后用戶根據(jù)當前時刻過程響應特征在線調(diào)節(jié)控制器參數(shù)，如此周而復始完成最優(yōu)控制器的整定。
以下本實施例考慮以下工廠模型，G(s)=1(s+1)3(s-1)2(s-1)2(s-1)(s-2)2(s-1)(s-2)]]>第一步首先由工業(yè)控制系統(tǒng)中的辨識模塊依據(jù)常用的辨識方法如階躍響應法，對被控對象進行模型參數(shù)的辨識，得到被控對象的傳遞函數(shù)矩陣G(s)。同時得到重數(shù)為3的NMP零點s＝1和重數(shù)為1的NMP零點s＝2，并且得到系統(tǒng)的公共零點s＝1。
第二步啟動工控機的CPU調(diào)用事先編制好程序解析設計出最優(yōu)控制器。具體計算過程如下1)對控制對象傳遞函數(shù)矩陣分解，首先根據(jù)公式(5)-(8)得到A=1002,B=1001,F=1/2001/4]]>然后應用公式(2)-(4)得到GO(s)=-s+1s+1]]>GA(s)=-s+1s+1[I-B*(sI+A‾)-1F-1B]=-s+1s+1s-1s+100s-2s+2;]]>GMP(s)=s+1-s+1GA-1(s)G(s)=-1(s+1)2s+1s+1s+22(s+2);]]>2)應用公式(9)設計最優(yōu)內(nèi)?？刂破鱍opt(s)為如下形式Qopt(s)=GM-1(s)GA-1(0)=s+1s+22(s+2)-(s+1)-(s+2)s+1]]>3)按照公式(10)，(11)設計動態(tài)調(diào)節(jié)因子為如下形式J(s)=1λ1s+1001λ2s+1]]>4)應用公式(12)設計最優(yōu)控制器Cop(s)為如下形式Copt(s)=2(s+1)3s(λ1s2+2λ1s+λ1+4)-(s+1)3s(λ2s2+3λ2s+2λ2+6)-(s+1)3s(λ1s2+2λ1s+λ1+4)(s+1)3s(λ2s2+3λ2s+2λ2+6)]]>其中，可調(diào)參數(shù)的初始值分別設置為λ1＝1.25，λ2＝1.05。
第三步啟動工控機的CPU讀取控制器可調(diào)參數(shù)初始值，并根據(jù)(13-16)式得到當前時刻的控制量。
第四步對ui(k)，i＝1，2進行限幅，防止積分飽和，然后由D/A轉(zhuǎn)換后輸出至執(zhí)行器，由執(zhí)行器作用到被控對象，使被控對象運行在給定的范圍內(nèi)。此時組態(tài)界面上顯示的是系統(tǒng)閉環(huán)響應曲線第五步，觀察系統(tǒng)閉環(huán)響應曲線，通過組態(tài)界面對控制器進行在線調(diào)節(jié)和整定。仿真實驗時，先在t＝0秒時刻給第一路輸入量加入單位階躍輸入信號r1＝1/s，而第二路輸入信號為r2＝0，同時在t＝20秒時刻給兩路輸入都加入階躍擾動輸入，所得到的系統(tǒng)閉環(huán)響應曲線為圖3中所示，圖4給出了當r1＝0和r2＝1/s，同時在t＝20秒時刻給兩路輸入都加入階躍擾動輸入時的系統(tǒng)閉環(huán)響應曲線。對這個對象，應用本發(fā)明設計的最優(yōu)控制器實現(xiàn)了兩路閉環(huán)響應解耦。
現(xiàn)在假設實際存在被控過程G的乘性輸入不確定性ΔI＝diag{(s+0.3)/(s+1)，(s+0.3)/(s+1)}，它可以近似地物理解釋為，被控過程的兩個輸入調(diào)節(jié)閥在高頻段具有高達100％的不確定性，并且在低頻段工作范圍具有將近30％的不確定性。在這種嚴重的過程輸入不確定性下進行如上所述仿真實驗，本實施例給出的控制器的整定方法所得到的過程輸出響應的計算機仿真結(jié)果如附圖4和附圖5所示。
由圖4和圖5可以看到，本發(fā)明給出的控制器的整定方法(實線)能夠良好地保證系統(tǒng)的給定值響應和負載干擾響應的魯棒穩(wěn)定性。此外可以看到，單調(diào)地增大控制器c11和c21中的同一調(diào)節(jié)參數(shù)λ1，例如令其為2.7，就可以使第1個過程輸出的給定值響應的振蕩減小，如圖4中的點線所示；同時單調(diào)地減小控制器c12和c22中的同一調(diào)節(jié)參數(shù)λ2，例如令其為0.7，就可以使第2個過程輸出的給定值響應的上升速度加快，如圖5中的點線所示。因此，采用本實施例給出的控制器的整定方法可以很方便地在線進行單調(diào)地調(diào)節(jié)系統(tǒng)輸出響應，從而達到實際要求的工作指標。
由于本發(fā)明針對工業(yè)過程中一般線性多輸入多輸出過程模型給出了最優(yōu)控制器的設計方法，所以適用于各種不同的多輸入多輸出生產(chǎn)過程。本發(fā)明給出的線性多變量過程最優(yōu)控制器的解析設計方法可廣泛應用于石化、冶金、醫(yī)藥、建材和紡織等行業(yè)的生產(chǎn)過程。
權利要求
1.一種線性多變量工業(yè)過程的全局最優(yōu)控制器整定方法，其特征在于，包括如下具體步驟第一.通過組態(tài)界面啟動主機發(fā)出的采樣命令，當工控機的檢測部分接到采樣命令后，對被控制對象進行采樣濾波，由模擬量輸入通道將采樣信號送入檢測變送裝置，再經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換后得到數(shù)字信號后對對象進行辨識，對象辨識模塊辨識出線性多變量過程的模型參數(shù)后，將模型參數(shù)送到主機的存儲單元RAM中并由主機負責將數(shù)據(jù)顯示在組態(tài)界面上；第二.啟動工控機的CPU調(diào)用事先編寫好的程序解析設計出最優(yōu)控制器，最優(yōu)控制器形式為Copt(s)=GMP-1(s)GA-1(0)J(s)[I-G(s)GMP-1(s)GA-1(0)J(s)]-1]]>其中GA(s)＝I-B*(sI+A)-1F-1BGMP(s)=Σj=1p(s/zcj+1-s/z‾cj+1)a[I-B-1F(sI+A‾)B*-1]G(s)]]>zcj是系統(tǒng)傳遞函數(shù)矩G(s)的公共零點，p是G(s)的公共零點的個數(shù)，若p＝0，則a＝0，否則a＝1，這里 B=B1···BrzBj=vj1···vjkj]]>F=[Fij],Fij=[fxyij],]]>x，y＝1，…kj，fxyij=vixvjy*z‾j+zi+f(x-1)yij+fx(y-1)ijz‾j+zi]]>J(s)＝diag{J1(s)，…，Jp(s)}，Ji(s)=1(λis+1)ni]]>其中zj為系統(tǒng)開右半平面零點，重數(shù)為kj，vkj，j＝1…rz，vkj≠0，為其零點方向；rz是系統(tǒng)開右半平面零點的個數(shù)；λi是可調(diào)參數(shù)，用于在線調(diào)節(jié)和整定控制器以實現(xiàn)最優(yōu)的控制性能；第三.離散化最優(yōu)控制器表達式，得到當前時刻控制器的第i個輸出控制量，具體如下ui(k)=Σj=1nuij(k)]]>其中uij(k)=1a1[b1eij(k)+b2eij(k-1)+···bm-1eij(k-β+1)]]>-a2uij(k-1)-…an-1uij(k-α+1)]a1…an-1和b1…bm-1是控制器中第ij個元素離散化并化成如下式標準形式Cij(z)=b1+b2z-1+···bm-1z-(β-1)a1+a2z-1+···an-1z(α-1)]]>中的系數(shù)，α，β分別表示控制器中第ij個元素分子分母的階次，上述表達式中ui(k)-當前(k)時刻控制器的第i個輸出控制量uij(k)-當前(k)時刻第Cij(z)控制器的輸出控制量，eij(k)-當前(k)時刻第Cij(z)控制器的輸入偏差量，uij(k-α+1)-當前(k-α+1)時刻第Cij(z)控制器的輸出控制量，eij(k-β+1)-當前(k-β+1)時刻第Cij(z)控制器的輸入偏差量，ui(k)-當前(k)時刻控制器第i個輸出控制量；第四.對ui(k)，i＝1，…，n進行限幅，防止積分飽和，然后由D/A轉(zhuǎn)換后輸出至執(zhí)行器，由執(zhí)行器作用到被控對象，使被控對象運行在給定的范圍內(nèi)；第五.通過組態(tài)界面對控制器參數(shù)進行在線調(diào)節(jié)和整定，如此周而復始實現(xiàn)控制。
2.如權利要求1所述的線性多變量工業(yè)過程的全局最優(yōu)控制器整定方法，其特征是，調(diào)節(jié)參數(shù)λi的初始值由操作人員根據(jù)過程的辨識模型參數(shù)選擇，并通過組態(tài)界面?zhèn)鬏斀o控制器解析設計程序，終值則是根據(jù)要求的閉環(huán)響應曲線在線調(diào)節(jié)獲得，其中λi的初始值設定規(guī)則是可調(diào)參數(shù)初始值應該根據(jù)具體設計要求來設定，取控制對象傳函矩陣中相應的對角元素的時間常數(shù)的1-1.5倍。
3.如權利要求1所述的線性多變量工業(yè)過程的全局最優(yōu)控制器整定方法，其特征是，調(diào)節(jié)參數(shù)λi的在線整定規(guī)則調(diào)小λi可加快對應的過程輸出響應速度，提高控制系統(tǒng)的標稱性能，但是相應所需的第i列的控制器的輸出能量要增大，并且它所對應的執(zhí)行機構(gòu)所需要提供的輸出能量也要增大，在面臨被控過程的未建模動態(tài)特性時，不利于控制系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性；相反，增大λi會使對應的過程輸出響應變緩，但是所要求的第i列的控制器的輸出能量減小，并且其所對應的執(zhí)行機構(gòu)所需要的輸出能量也會減小，有利于提高控制系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性；因此實際整定調(diào)節(jié)參數(shù)λi時，應在控制系統(tǒng)輸出響應的標稱性能與魯棒性和每個控制器的輸出之間權衡。
全文摘要
一種線性多變量工業(yè)過程的全局最優(yōu)控制器整定方法，屬于工業(yè)控制技術領域。本發(fā)明系統(tǒng)進入控制階段后，用戶啟動工控機的CPU，工控機讀取監(jiān)控模塊中的程序，順序執(zhí)行控制過程首先對采樣信號進行檢測變送和A/D轉(zhuǎn)換等輸入預處理得到數(shù)字量輸入信號，判斷該信號極性，并據(jù)此計算誤差信號估算最佳被控過程辨識模型參數(shù)，然后工控機調(diào)用最優(yōu)控制器設計程序計算得到最優(yōu)控制器初始參數(shù)，并最終得到控制信號。該控制信號經(jīng)過限幅和D/A轉(zhuǎn)換等處理后去驅(qū)動被控系統(tǒng)的執(zhí)行機構(gòu)以實現(xiàn)了對被控對象的控制，然后用戶根據(jù)當前時刻過程響應特征在線調(diào)節(jié)控制器參數(shù)，如此周而復始完成最優(yōu)控制器的整定。本發(fā)明可廣泛應用于多種行業(yè)中各類企業(yè)的生產(chǎn)過程控制。
文檔編號G05B13/04GK1949107SQ20061011811
公開日2007年4月18日 申請日期2006年11月9日 優(yōu)先權日2006年11月9日
發(fā)明者張衛(wèi)東, 劉媛媛, 顧誕英, 王倫, 王萍 申請人:上海交通大學