CN105334738B - 一种适用于烟草加工过程pid控制回路的性能评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及烟草加工过程控制的相关技术领域，具体是一种针对烟草加工过程PID控制回路的性能评价方法，其特征在于：针对烟草加工流程中的PID控制回路，提出了用遗传算法结合修正牛顿法的混合遗传算法来优化计算PID控制器可实现的最小方差，避免了传统优化算法容易陷入局部最优的情况，也提高了算法的局部搜索优化能力；并且在目标函数中考虑了控制代价的惩罚，使得最小方差的计算兼顾了控制作用的变化，从而得到更客观高效的性能评价指标，提高过程控制性能监控水平。该方法可对烟草加工过程的串级PID回路进行等价分析，从而有效提高方法的使用范围，提升过程控制性能评价能力，得到更客观高效的性能评价指标。

Description

一种适用于烟草加工过程PID控制回路的性能评价方法
技术领域
本发明涉及烟草加工过程控制的相关技术领域，具体地说是一种针对烟草加工过程PID控制回路的性能评价方法。
背景技术
自Harris提出以最小方差控制器作用下的闭环输出方差作为控制器性能评价基准(Can J Chem Eng，1989(67)：856-861)，此后大多数研究都围绕该基准开展，却很少关注它对一种具体类型的控制器的适用性问题。烟草加工过程控制中，90％以上的控制器类型为PID控制器，而研究发现，由于受自身结构影响，即使整定良好的PID控制器，其输出一般也无法达到最小方差控制器控制下的方差，如果采用最小方差控制的标准来评价PID控制回路会得到错误的、不客观的判断。因此，找到一种适用于PID控制器的性能指标来评价烟草加工过程，具有十分重要的意义。
一些研究者分析了PID控制器可实现的最小方差的计算方法，构造了PID控制率下闭环输出方差的目标函数，并采用最速下降法等常规优化方法来计算最小值，从而作为性能指标的评价基准。但这种方法在实际使用中存在以下主要问题：一是传统的优化计算方法容易陷入局部最优，无法获得全局最优解，甚至无法获得最优解，且计算速度慢；二是输出方差的目标函数并没有考虑控制的代价作用。这使得评价基准的计算并不反应客观实际，影响了性能指标评价的合理性。
发明内容
为克服上述优化计算PID控制回路性能指标方法的不足，本发明对图1所示的PID控制回路，提出了用遗传算法结合修正牛顿法的混合遗传算法来优化计算PID控制器可实现的最小方差，避免了传统优化算法容易陷入局部最优的情况，也提高了算法的局部搜索优化能力；并且在目标函数中考虑了控制代价的惩罚，使得最小方差的计算兼顾了控制作用的变化，从而得到更客观高效的性能评价指标，提高过程控制性能监控水平。其具体步骤如下：
(1)针对烟草加工流程中的特定加工工序，选定待评价的PID控制回路(单回路或串级回路)，确定相应的被控变量和控制变量构成操作数据；
(2)确定采集规则：包括采样时间和评价数据范围。根据烟草加工过程的特点，采样时间为5-15秒；评价数据范围选取生产过程稳定运行的数据段(除去料头、料尾以及故障阶段的生产数据)；
(3)对采集的操作数据进行预处理：包括奇异值剔除以及平稳性检验。若平稳性检验未通过，则可以对数据进行一次或二次差分处理，并将操作数据减去其平均值(或设定值)作为辨识模型用数据；
(4)对预处理后的操作数据进行时间序列分析，辨识得到ARMAX模型；
(5)利用ARMAX模型中过程模型和干扰模型的响应系数S和N，构造包含控制作用变化的目标函数J；
(6)设定种群规模NT、交叉概率Pc、变异概率Pm、最大迭代次数T，利用遗传算法和修正牛顿法相结合的混合遗传算法求取目标函数J的最小值，得到PID回路可实现的最小方差，作为性能评价的基准，并相应得到最优的PID参数K。
(7)以上述求得的最小值作为PID回路的性能评价基准与实际过程输出方差相比，得到PID控制回路的性能指标
步骤(3)中，奇异值剔除是对明显不符合稳定生产过程或故障段的数据进行人工剔除；平稳性检验采用非参数检验法ADF；数据的一次或二次差分处理如下式：
Δy(t)＝y(t)-y(t-1)
Δ2y(t)＝Δy(t)-Δy(t-1)
步骤(4)中，对被控变量y和控制变量u构成的操作数据进行时间序列分析，辨识得到如下式所示的ARMAX模型：
A(q-1)y(k)＝B(q-1)u(k)+D(q-1)e(k)
其中y(k)，u(k)和e(k)分别为被控变量、控制变量和噪声信号。A、B、D为多项式系数。
步骤(5)中，ARMAX模型中过程模型系数S和干扰模型的响应系数N由下述方法求出：
对图1所示的PID回路，输出可表示为：
其中：P是输出达到临界稳定值时需要的最大采样时间间隔。
控制器的离散形式可表示为：
从而可以得到：
其中：代表过程模型的阶跃响应系数。
则令N＝(n0 n1 … np)T
包含控制作用变化的目标函数J由下述方法求出：
令Q＝I+Sk1+FSk2+F2Sk3，
PID控制闭环系统的输出方差可表示为：
则新的包含控制作用变化的目标函数J可表示为：
其中ρ为惩罚因子，根据实际情况在(0，1)中选取。
步骤(6)中，对f(x)＝0或求其最小值的问题，修正牛顿法以下述迭代公式表示：
其中r为可变步长，在[0，1]取值。
步骤(7)中，对目标函数寻优得到的最小值作为PID回路的性能评价基准过程输出的实际方差由下式计算：
其中，n为评价数据的个数。
本发明提出的方法考虑了带控制作用变化的新的目标函数，并利用结合了遗传算法全局优化能力和修正牛顿法局部优化能力的混合遗传算法来对目标函数进行寻优，从而可得到更客观高效的性能评价指标。进一步，该方法可对烟草加工过程的串级PID回路进行等价分析，从而有效提高方法的使用范围，提升过程控制性能评价能力。
附图说明
图1为常见的单回路PID控制系统；
图2为串级PID回路与单回路的等价关系；
图3为本发明提出的PID控制回路性能评价流程图(该图作为摘要附图)；
图4为混合遗传算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述：
以某卷烟厂SH625型烘丝机(烘前秤流量5400kg/h)烘丝出口水分控制回路为评价对象，对批次内出口水分PID控制回路进行性能评价的具体步骤如下(图3)：
(1)选定烘丝工序出口水分控制回路为评价对象，对水分串级PID回路作等价的单回路PID回路分析(图2所示)，确定操作数据为被控变量出口水分和控制变量蒸汽压力；
(2)当某批次烟丝完全进入烘丝机后(即正常生产阶段)，设定烘筒转速为28r/min；保持排潮风门开度为69.50％不变，待系统稳定运行5分钟后，对出口水分和蒸汽压力变量数据同时进行采样(采样时间为10秒)，采样至生产结束前5分钟。
(3)对采集的操作数据进行预处理，包括奇异值剔除以及平稳性检验。分别剔除了2个奇异数据，用ADF进行平稳性检验通过；并将出口水分数据减去设定值12.8％，蒸汽压力数据减去其平均值1.67作为辨识模型用数据；
(4)对预处理后的操作数据进行时间序列分析，辨识得到ARMAX模型，并构造新的包含控制作用变化的目标函数
(5)设定惩罚因子ρ＝0.5；种群规模NT＝20、交叉概率Pc＝0.4、变异概率Pm＝0.05、最大迭代次数T＝100；利用遗传算法和修正牛顿法相结合的混合遗传算法(图4)求取目标函数的最小值，得到PID回路可实现的最小方差作为性能评价的基准。
(6)求取出口水分数据的实际方差与PID回路可实现的的最小方差相比，得到性能指标评价值
与常规的Harris最小方差计算得到的性能指标η(d)＝0.54相比，结合本批次实际控制效果，本发明提出的方法更符合客观实际。对三个牌号烟丝总计30个批次的实际过程数据进行分析，本发明提出的混合遗传优化方法平均计算时间缩短35％，且都可找到最优解；而常规优化计算方法有5个批次的计算未能找到最优解。由此可见，本发明提出的方法可有效提高PID控制回路性能评价的实时性和准确度，提升过程控制的监控水平。

Claims (5)

1.一种适用于烟草加工过程PID控制回路的性能评价方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
(1)针对烟草加工流程中的特定加工工序，选定待评价的PID控制回路，包括单回路或串级回路，确定相应的被控变量和控制变量构成操作数据；
(2)确定采集规则：包括采样时间和评价数据范围，根据烟草加工过程的特点，采样时间为5-15秒；评价数据范围选取生产过程稳定运行的数据段；
(3)对采集的操作数据进行预处理：包括奇异值剔除以及平稳性检验，若平稳性检验未通过，则可以对数据进行一次或二次差分处理，并将操作数据减去其平均值或设定值作为辨识模型用数据；
(4)对预处理后的操作数据进行时间序列分析，辨识得到ARMAX模型；
(5)利用ARMAX模型中过程模型和干扰模型的响应系数S和N，构造包含控制作用变化的目标函数J，
其中ρ为惩罚因子，根据实际情况在(0，1)中选取；
(6)设定种群规模NT、交叉概率Pc、变异概率Pm、最大迭代次数T，利用遗传算法和修正牛顿法相结合的混合遗传算法求取目标函数J的最小值，得到PID回路可实现的最小方差，作为性能评价的基准，并相应得到最优的PID参数K，该步骤中，对f(x)＝0或求其最小值的问题，修正牛顿法以下述迭代公式表示：
其中r为可变步长，在[0，1]取值；
(7)以上述求得的最小值作为PID回路的性能评价基准与实际过程输出方差相比，得到PID控制回路的性能指标
2.根据权利要求1所述的适用于烟草加工过程PID控制回路的性能评价方法，其特征在于：步骤(3)中，奇异值剔除是对明显不符合稳定生产过程或故障段的数据进行人工剔除；平稳性检验采用非参数检验法ADF；数据的一次或二次差分处理如下式：
Δy(t)＝y(t)-y(t-1)
Δ2y(t)＝Δy(t)-Δy(t-1)。
3.根据权利要求1所述的适用于烟草加工过程PID控制回路的性能评价方法，其特征在于：步骤(4)中，对被控变量y和控制变量u构成的操作数据进行时间序列分析，辨识得到如下式所示的ARMAX模型：
A(q-1)y(k)＝B(q-1)u(k)+D(q-1)e(k)
其中y(k)，u(k)和e(k)分别为被控变量、控制变量和噪声信号，A、B、D为多项式系数。
4.根据权利要求1所述的适用于烟草加工过程PID控制回路的性能评价方法，其特征在于：步骤(5)中，ARMAX模型中过程模型的响应系数S和干扰模型的响应系数N由下述方法求出：
对PID回路，输出可表示为：
其中：P是输出达到临界稳定值时需要的最大采样时间间隔。
5.根据权利要求1所述的适用于烟草加工过程PID控制回路的性能评价方法，其特征在于：步骤(7)中，对目标函数寻优得到的最小值作为PID回路的性能评价基准过程输出的实际方差由下式计算：
其中，n为评价数据的个数。
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