CN106325104A - 基于matlab建模仿真的热控pid参数设定调整方法 - Google Patents

基于matlab建模仿真的热控pid参数设定调整方法 Download PDF

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    • G05B17/02Systems involving the use of models or simulators of said systems electric

Abstract

基于MATLAB建模仿真的热控PID参数设定调整方法,涉及基于MATLAB的热控PID参数的设定技术,为了解决常规设定方法需要进行多次扰动试验,耗时较长并且会对机组产生不利影响的问题。该方法包括:步骤一、建立模型;步骤二、对PID参数进行初步设定;步骤三、采用初步设定的PID参数进行仿真;步骤四、根据示波器功能块的波形对PID参数进行校正;步骤五、将校正后的PID参数输入到实际系统的热控PID控制器;步骤六、判断实际系统得到的实验波形与MATLAB的示波器功能块的波形是否一致,如果一致则结束该方法,如果不一致则对被控对象进行修正并返回步骤四。本发明适用于设定调整热控PID参数。

Description

基于MATLAB建模仿真的热控PID参数设定调整方法
技术领域
本发明涉及基于MATLAB建模仿真的热控PID参数的设定调整技术。
背景技术
火电厂的热工控制技术随着火电机组单机容量的增加和控制仪表的进步而达到崭新的水平。在正常运行过程中,对运行参数控制的好坏,会直接影响到机组的经济指标以及设备寿命。因而,现代大容量单元机组的安全经济运行,必须要有与之相适应的自动控制系统来保证。在工业控制中,PID控制是最常用的方法,在工业控制中占主导地位。PID控制器结构简单,适用性强,鲁棒性较好,使用中需确定的参数较少,实际应用灵活,效果较好,广泛的应用于火电厂的热工控制。
但是在实际生产现场,由于受热控PID参数整定方法的限制和困扰,控制器参数往往整定不良,使热控PID控制器性能欠佳,对运行工况的适应性较差;常规方法需要进行多次扰动试验,耗时较长并且会对机组产生不利影响。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述现有技术中存在的问题,从而提供基于MATLAB建模仿真的热控PID参数设定调整方法。
本发明所述的基于MATLAB建模仿真的热控PID参数设定调整方法,该方法包括以下步骤:
步骤一、在MATLAB的SIMULINK下搭建热控系统仿真平台,即建立被控对象、热控PID控制器和热控测量装置的模型,热控PID控制器用于控制被控对象,热控测量装置将被控对象的热控参数反馈给热控PID控制器;
步骤二、基于MATLAB的工具箱PidTool对PID参数进行初步设定;
步骤三、在MATLAB的SIMULINK下采用初步设定的PID参数进行仿真;
步骤四、在MATLAB的SIMULINK下根据示波器功能块的波形对PID参数进行校正;
步骤五、将校正后的PID参数输入到实际系统的热控PID控制器;
步骤六、判断实际系统得到的实验波形与MATLAB的示波器功能块的波形是否一致,如果一致则结束该方法,如果不一致则根据实际系统得到的实验波形对被控对象进行修正并返回步骤四。
优选的是,被控对象的模型为拉普拉斯模型。
本发明的基于MATLAB建模仿真的热控PID参数设定调整方法,该方法可以明显减少传统试验法的次数,降低试验调整参数的时间周期,减轻多次扰动试验对系统的影响,提高了设计效率,并得到最佳的品质指标。通过MATLAB的PidTool工具箱进行PID参数的初设计,并结合MATLAB的SIMULINK仿真进行修正校验,通过在MATLAB环境下建模仿真,证明该方法设计的热控PID参数具有良好响应特性。
本发明适用于设定调整热控PID参数。
附图说明
图1是具体实施方式一所述的基于MATLAB建模仿真的热控PID参数设定调整方法的流程图;
图2是具体实施方式一中的单闭环热控系统框图;
图3是具体实施方式一中的在SIMULINK仿真环境下搭建系统的仿真框图;
图4是具体实施方式一中的被控对象的阶跃响应曲线图;
图5是具体实施方式一中的PID的参数设计的界面图;
图6是具体实施方式一中的仿真环境的设置界面图;
图7是具体实施方式一中的仿真结果图。
具体实施方式
具体实施方式一:结合图1至图7具体说明本实施方式,本实施方式所述的基于MATLAB建模仿真的热控PID参数设定调整方法,该方法包括以下步骤:
步骤一、在MATLAB的SIMULINK下搭建热控系统仿真平台,即建立被控对象、热控PID控制器和热控测量装置的模型,热控PID控制器用于控制被控对象,热控测量装置将被控对象的热控参数反馈给热控PID控制器;
步骤二、基于MATLAB的工具箱PidTool对PID参数进行初步设定;
根据实际需要参照其他机组的PID参数对MATLAB中的PID参数进行初步设定;
步骤三、在MATLAB的SIMULINK下采用初步设定的PID参数进行仿真;
步骤四、在MATLAB的SIMULINK下根据示波器功能块的波形对PID参数进行校正;
根据实际需要根据示波器功能块的波形对PID参数进行校正,使之能达到控制系统的控制目标。
步骤五、将校正后的PID参数输入到实际系统的热控PID控制器;
步骤六、判断实际系统得到的实验波形与MATLAB的示波器功能块的波形是否一致,如果一致则结束该方法,如果不一致则根据实际系统得到的实验波形对被控对象进行修正并返回步骤四。
根据实际系统得到的实验波形对被控对象进行修正属于现有成熟技术。
热控PID调节器是一种应用广泛、技术成熟的控制方法。PID控制的基本思想是将偏差的比例、积分和微分三参数通过线性组合构成控制器,对被控对象进行控制,采用PID控制时,系统控制品质的优劣取决于上述三参数的设计。但在热工控制领域中,对控制品质的要求越来越高,且控制对象越来越复杂,对热控PID参数设计的要求也越来越高。
在热控自动调节系统的方案已经确定,热控PID调节器和调节结构都已选定并已安装好以后,自动调节质量将取决于热控PID调节器参数的设计。热控PID调节系统的任务就是根据调节对象的动态特性设计最佳的调节器参数,以使系统响应特性具有满足要求的最佳品质指标。
热控PID参数设计方法主要有:齐格勒-尼柯尔斯法则、广义频率法和工程整定方法。
齐格勒-尼柯尔斯法则的第一种方法针对控制对象中不包括主导共扼复数极点的情况,通过实验求控制对象对单位阶跃输入信号的响应,得到一条S形曲线,再通过作图法做出S形曲线的特征点,并应用经验公式得到所需的参数;第二种方法只采用比例控制作用使比例增益从0增加到临界值。在临界增益和相应的周期带入经验公式求得参数。
广义频率特性法是通过调整PID调节器的动态参数,使控制系统的开环频率特性变成具有规定相对稳定度的衰减频率特性,从而使闭环系统响应满足规定衰减率的一种参数整定方法。
工程整定方法包含有:衰减曲线法;临界比例带法;动态参数法;经验法。实际应用中四种工程整定参数方法各有各的优点,根据不同系统特点,选择一种合适的整定方法。
MATLAB语言是当前国际上自动控制领域的首选语言,已经成为控制理论与控制工程以及计算机仿真领域的有力工具,控制系统的建模、分析及应用都依靠MATLAB的强有力支持。
基于MATLAB的热控PID参数设计方法可以很好地将理论计算与现场试验调整结合到一起,设计出满足要求的热控PID参数。应用这种设计方法,可以在现场同时进行理论计算和试验调整,通过实验数据来修正MATLAB中的仿真模型,根据仿真模型设计热控PID控制器参数,并通过仿真分析得到的结果指导现场试验调整,极大地提高了热控PID控制器参数设计的速度与精度。
图2是单闭环热控系统框图。热控系统仿真建模需要对被控对象、热控PID控制器和热控测量装置分别建立仿真模型。
对于被控对象,由于电厂动力装置及其内部过程的复杂性,电厂热工过程往往表现出非线性、慢时变、大迟延和不确定性,难以建立其精确的数学模型。因此首先根据物理原理建立被控对象的数学模型,再通过实际调试得到的试验数据来修正建立的数学模型,使数学模型能够精确的反应被控对象的物理响应特性。
对于热控PID控制器和热控测量装置,同样需要根据其物理特性建立其数学模型,并且根据实际数据修正数学模型,使数学模型能够确保与DCS(Distributed ControlSystem,分布式控制系统)系统以及热控测量装置相应的各功能块在输入输出特性上保持一致。
下面以单闭环PID参数设计为例,假设根据实验数据修正后的被控对象的传递函数是,
0.45 1200 s 3 + 700 s 2 + 120 s + 1 - - - ( 1 )
其中,s表示拉普拉斯变换S域变换算子;
热控系统的数学模型建立完成后,需要在MATLAB的仿真环境SIMULINK下建立起一套热控系统的仿真平台,并且在SIMULINK仿真环境中需要先对其中各个被调用功能块进行响应特性试验,在了解现场系统的基础上分析热力系统的扰动关系,建立正确的闭环仿真关系,同时对一些重要的扰动量也可以进行扰动试验,找出扰动关系,完善系统模型。在SIMULINK仿真环境下搭建系统的仿真框图,如图3所示,1为示波器。图4为对被控对象功能块进行阶跃响应特性试验得到的阶跃响应曲线图。
MATLAB下的PID参数设计与优化的方法有很多,可利用MATLAB的工具箱PidTool来进行PID参数得初设计。由于基于MATLAB的计算机仿真运算速度非常快,相对于时间较长的热工过程几乎瞬间完成,因此可以快速的看到结果并修改设计,这为分析不同PID控制参数下系统的动态响应提供了极大方便,提高了参数设计的效率,缩短了系统完成周期;并且仿真结果形象直观,通过示波器功能块可以观察到系统任何节点的响应特性和PID任一参数变化时对控制系统特性的影响。同时借助于MATLAB的强大功能,可以采用各种系统分析和设计方法,并且可以方便的对不同PID参数的控制效果进行充分的比较,得出符合要求的最优参数。
在MATLAB下通过“tf”命令建立被控对象的拉普拉斯模型,然后调用MATLAB的工具箱PidTool,并通过滑动来确定所需要的响应时间,这样热控PID控制器的参数便跟着所定的响应时间变动。
根据响应曲线特性和实际需要对PID参数进行设计。利用PidTool来设计PID参数非常方便,只要在可视化界面里调整响应曲线就能得到相应的PID参数。通过PidTool的设计到控制系统为:
C = K p + K i × 1 s - - - ( 2 )
其中Kp=2.47,Ki=0.0532;Kp为P的系数,Ki为I的系数。
然而MATLAB的工具箱PidTool设计的热工PID参数由于算法限制只是在指标在一定的比例范围内一维的变化,只是对某项指标的最优化,没有考虑到现场实际对参数的需求。因此用MATLAB的工具箱PidTool初设计完成后需要在SIMULINK仿真平台下对设计的热控PID参数进行校正。
控制系统的参数校正在SIMULINK仿真环境中完成,将设计的PID参数输入到实际系统的PID控制器中,即可在SIMULINK中进行系统仿真和PID参数的优化工作。
首先进行仿真环境设置,如图6,设置仿真的起止时间、解法器以及步长等参量。
然后进入仿真分析,通过不断的调整得到符合现场需要的PID参数,本例中,通过PIDtool设计的热控PID控制器得到的阶跃响应峰值出现在200秒,我们通过校正得到新的控制系统为:
C = K p + K i × 1 s - - - ( 3 )
其中Kp=3.91,Ki=0.0832。新的控制器得到的阶跃响应峰值出现在150秒,提前了50秒。
MATLAB仿真结果形象直观,通过示波器功能块可以观察到系统任何节点的响应特性和PID任一参数变化时对控制系统特性的影响。同时借助于MATLAB的强大功能,可以采用各种系统分析和设计方法,并且可以方便的对不同PID参数的控制效果进行充分的比较,得出符合要求的最优参数。
根据上面建立的仿真平台进行仿真分析校正PID参数后,得到的仿真结果如图7所示,横坐标为时间,单位为s,纵坐标为幅值,图7说明基于MATLAB设计的热控PID参数实现了设计目的,在PID控制其作用下具有良好响应特性。仿真结果说明,基于MATLAB建模仿真的热控PID参数设定调整方法,可以避免常规方法下多次扰动试验对机组运行的影响,提高了调节热控系统PID参数设计与优化的效率;并且这种方法可以对参数结果从原理上进行分析,使最后设计的参数可以得到最佳的品质指标,具有极强的使用价值。
具体实施方式二:本实施方式是对具体实施方式一所述的基于MATLAB建模仿真的热控PID参数设定调整方法作进一步说明,本实施方式中,被控对象的模型为拉普拉斯模型。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明,但是应该理解的是,这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是,可以对示例性的实施例进行许多修改,并且可以设计出其他的布置,只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是,可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是,结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。

Claims (2)

1.基于MATLAB建模仿真的热控PID参数设定调整方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤一、在MATLAB的SIMULINK下搭建热控系统仿真平台,即建立被控对象、热控PID控制器和热控测量装置的模型,热控PID控制器用于控制被控对象,热控测量装置将被控对象的热控参数反馈给热控PID控制器;
步骤二、基于MATLAB的工具箱PidTool对PID参数进行初步设定;
步骤三、在MATLAB的SIMULINK下采用初步设定的PID参数进行仿真;
步骤四、在MATLAB的SIMULINK下根据示波器功能块的波形对PID参数进行校正;
步骤五、将校正后的PID参数输入到实际系统的热控PID控制器;
步骤六、判断实际系统得到的实验波形与MATLAB的示波器功能块的波形是否一致,如果一致则结束该方法,如果不一致则根据实际系统得到的实验波形对被控对象进行修正并返回步骤四。
2.根据权利要求1所述的基于MATLAB建模仿真的热控PID参数设定调整方法,其特征在于,被控对象的模型为拉普拉斯模型。
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