CN106896786B - 一种时滞过程的adrc-pd补偿控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

一种针对时滞过程的ADRC(Active disturbance rejection controller)‑PD补偿控制系统，包括与时滞过程连接的现场过程仪表、现场分析仪表、集散控制系统（DCS）及时滞补偿控制服务器。所述的时滞补偿控制服务器包括：OPC客户端及数据接口模块、ADRC时滞补偿模块、PD（Proportional‑Derivative）控制模块以及ADRC时滞补偿模块和PD控制模块参数优化设计的方法。本发明提供了一种针对时滞工业过程的ADRC‑PD补偿控制系统及方法。

Description

一种时滞过程的ADRC-PD补偿控制系统及方法

技术领域

本发明涉及工业过程控制领域，是一种针对控制器输出存在滞后的实时控制系统，控制器采用ADRC-PD的补偿控制方法。

背景技术

工业过程控制中，由于物料或能量的传输延迟或者控制器输出存在滞后，使得被控对象具有纯滞后的性质。当控制纯滞后时间τ与时间常数T之比的大滞后对象时，采用常规的PID控制器会使控制过程严重超调，稳定性变差。对大滞后对象，为了克服滞后，通常在PID控制器中加入较强的微分作用，但是微分对干扰有放大作用，容易导致系统不稳定。对于滞后系统的控制，SMITH预估器是经典解决方法之一(LeeTH,WangQG,TanKK.RobustSmith-predictorcontrollerforuncertaindelaysystemsAIChEJournal,1996,42(4):1033-1040)。但SMITH预估器对估计模型的精度要求高(YamanakaK,ShimemuraE.EffectsofmismatchedSmithcontrolleronstabilityinsystemswithtime-delay[J].Automatica,1987,23(6):787-791)，在估计模型失配的情况下其对滞后的补偿作用不好。韩京清教授基于PID控制思想，结合现代控制理论，于1998年提出了自抗扰控制器(Activedisturbancerejectioncontrol，ADRC，自抗扰控制技术[J].前沿科学,2007,01:24-31.)。在传统ADRC的基础上，相继学者提出了针对滞后系统的控制方法，其中包括ADRC无视时滞法，ADRC阶次提高法，ADRC输出预估法(ZHENGQL,GAOZQ.Predictiveactivedisturbancerejectioncontrolforprocesseswithdelay[C]//Proceedingsofthe32ndChineseControlConference.Piscataway,NJ:IEEE,2013:4108–4113，ZhaoS,GaoZ.Modifiedactivedisturbancerejectioncontrolfortime-delaysystems[J].ISAtransactions,2014,53(4):882-888.)，这些改进方法在传统ADRC结构上要么通过调整参数改善控制性能，要么通过在适当位置加入超前或者滞后模块抵消滞后作用。如果已知对象的辨识模型，则可以在ADRC输入时滞法的基础上，将扩张状态观测器对系统的补偿作用简化到一个传递函数补偿模块，并在简化结构中求出控制器和补偿模块参数，实现对滞后对象的ADRC-PD补偿控制。

发明内容

针对滞后系统控制难度大及先进控制器结构复杂的问题，本发明提供了一种时滞过程的ADRC-PD补偿控制系统及方法，其关键点在于：采用辨识模型及自抗扰控制器的扩张状态观测器对时滞系统中的干扰和非线性部分(包括时滞部分)设计ADRC补偿控制模块和PD控制模块，并根据闭环混合灵敏度H∞范数最小为指标，优化设计出ADRC补偿控制模块和PD控制模块的参数。

本发明所采用的技术方案是：

一种时滞对象的ADRC-PD补偿控制系统及方法，包括与滞后对象生产过程连接的现场仪表、集散控制系统DCS、以及时滞补偿控制服务器，所述的滞后对象的工业生产过程指工业中控制器输出存在滞后的过程；所述的DCS控制系统由数据接口、操作员站、工程师站、显示画面、数据库及OPC服务器构成；现场仪表、DCS系统、时滞补偿控制服务器依次相连，其特征在于：所述的时滞补偿控制服务器包括：

1.OPC客户端及数据接口模块，用于从DCS控制系统采集数据，并通过ADRC-PD控制器对数据进行处理，并将其传送到DCS系统中，实现滞后对象的工业过程生产指标的闭环控制；

2.ADRC补偿模块，是根据辨识模型及自抗扰控制器的扩张状态观测器对系统中的干扰和非线性部分(包括时滞部分)设计的一个补偿控制模块；

3.PD控制模块，是根据闭环混合灵敏度H∞范数最小为指标，优化设计的比例-微分控制器模块。

一种所述的时滞对象的ADRC-PD补偿控制方法包括以下步骤：

1.利用OPC客户端及数据接口模块采集滞后工业过程数据，使用开环辨识方法，辨识出如下式所示的单变量时滞过程的SOPDT(SecondOrderPlusDeadTime)传递函数模型

其中b，T₁和T₂为模型参数，τ为系统时滞。

2.根据对象的传递函数模型和ADRC扩张状态观测器设计原理，设计时滞过程的ADRC补偿模块及PD控制模块。对于一个带滞后的广义二阶动态系统，其扩张状态方程为：

其中X＝[x₁,x₂,x₃]^T为系统的扩张状态，u(t)为控制作用，τ为系统时滞，w(t)为外部扰动，f(x₁(t),x₂(t),w(t))为总和扰动，y(t)为系统输出。定义时滞广义二阶动态系统的扩张状态观测器为：

其中β₀₁,β₀₂,β₀₃为扩张状态观测器参数。从(3)中可以得出在频域内系统的加速度量z₃(s)为：

由(1)结合(4)可得z₃(s)的近似估计为

对滞后部分使用pade一阶近似：

假定模型对滞后的辨识准确，则ADRC-PD控制器的形式如下

u(s)＝G_{_PD}(s)(r-y(s))G_m(s)(7)

G_{_PD}(s)＝k_p+k_ds(8)

其中G_m(s)是ADRC补偿模块，G_{_PD}(s)是比例-微分控制器模块，β₀₁,β₀₂,β₀₃,k_p,k_d是ADRC-PD控制器参数。由(7)可以看出，ADRC-PD控制器不再有状态观测器，而只包含一个简单的滞后系统补偿模块G_m(s)，易于实现，达到了控制系统简化的目的。

3.对采用ADRC-PD控制器的闭环控制系统的灵敏度函数S和补灵敏度函数T的定义如下：

以(12)所示的H_∞混合灵敏度范数最小优化得到ADRC-PD控制器参数β₀₁,β₀₂,β₀₃,k_p,k_d。

其中W_S表示灵敏度权函数，W_T表示补灵敏度权函数，优化算法采用粒子群优化(PSO)优化算法(MARCIOSchwaab，EvaristoChalbaudBiscaia,JoseCarlosPinto.Nonlinearparameterestimationthroughparticleswarmoptimization.ChemicalEngineeringScience,2008,63:1542-1552)。

本发明的技术构思：针对控制器的输出存在滞后的现象，根据ADRC的控制原理结合过程辨识模型，将扩张状态观测器对系统的补偿模块，简化成一个简单的ADRC-PD控制器，再以闭环混合灵敏度H_∞范数最小为指标，通过PSO优化的方式，优化计算出ADRC-PD控制器的参数。

本发明的效果主要表现在：针对滞后工业过程，设计了ADRC-PD补偿控制器，并利用闭环混合灵敏度H_∞范数最小为指标优化了ADRC-PD补偿控制器参数，提高了对滞后对象的跟踪控制性能和对外界扰动的鲁棒性能。

附图说明

图1是本发明所提出的时滞对象的ADRC-PID补偿控制系统结构图。1为大时滞工业装置，2为现场过程仪表，3为现场分析仪表，4为DCS通信网络，5为DCS系统，包含OPC服务器模块、操作站、工程师站、滞后补偿控制操作画面、DCS数据库，6为滞后补偿控制服务器，7为TCP/IP协议的路由器。滞后补偿控制服务器6利用OPC协议从DCS控制系统采集实时操作数据，然后根据ADRC-PD控制器计算出控制量大小，送到DCS控制系统实现对时滞工业过程的平稳跟踪控制。

图2是本发明滞后补偿控制服务器的功能实现原理框图。利用OPC客户端及数据接口模块，从DCS控制系统采集实时数据，然后根据ADRC-PD控制器计算出控制量大小，送到DCS控制系统实现对时滞工业过程的平稳跟踪控制。

图3、图4是利用辨识模型将扩张状态观测器(ESO)转化成补偿模块，实现对回路的简化。

图5是实施例1中稳定吸收塔塔釜温度控制工艺流程图，是通过调节蒸汽流量来控制塔釜温度。

图6是实施例1中温度控制曲线。

图7是实施例2中三容液位缓冲工艺流程图。

图8是实施例2中三容水箱液位控制曲线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。本发明实例用来解释本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明做出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

实施例1

将本发明应用于某厂吸收稳定工业生产装置，装置硬件结构图参照图1，装置工艺流程参照图5。该装置主要通过调节蒸汽流量来控制精馏塔塔釜温度，由于温度的检测存在滞后性，加大了控制的难度。

参照图2，一种时滞过程的ADRC-PD补偿控制系统及方法，包括与装置连接的现场仪表、横河CS3000DCS系统、滞后补偿服务器为DELL1900服务器。所述的滞后补偿服务器包括：OPC客户端数据通信模块及数据库接口模块。利用OPC客户端数据采集模块采集塔釜温度、蒸汽流量和阀门开度。

通过开环辨识的方式，辨识得到对象的开环传递函数是：

ADRC-PD补偿控制模块用于对滞后对象的补偿控制，优化计算出合适的输出值给蒸汽阀，使阀的开度满足塔釜温度控制要求。

使用本发明后，对催化裂化吸收稳定塔塔釜温度控制曲线如附图6所示。使用该方法后闭环控制中对滞后对象跟踪设定值性能有了明显提高，使用前和使用后的均方误差如下表所示。

实施例2

将本发明应用于某厂工业甲烷生产装置，装置硬件结构图参照图1，装置工艺流程参照图7。该装置中控制的是一个储液罐的液位，由于生产的需要，在该储液罐的前一级还有一个缓存罐，通过缓存罐的进料阀来控制储液罐的液位，像这种多容装置的液位控制存在很大的滞后性。

通过开环辨识的方式，辨识得到对象的开环传递函数是：

ADRC-PD补偿控制模块。用于对滞后对象的补偿控制，优化计算出合适的输出值给进料阀，使阀的开度满足液位的控制要求。

使用本发明后，对多容水箱的液位控制的控制曲线如附图8所示。使用该方法后闭环控制中对滞后对象跟踪设定值性能有了明显提高，使用前和使用后的均方误差如下表所示。

Claims (2)

1.一种针对时滞过程的ADRC-PD补偿控制系统，包括与时滞工业生产过程连接的现场仪表、集散控制系统DCS、以及时滞补偿控制服务器，所述的时滞工业生产过程指工业中控制器输出存在时滞的过程；所述的集散控制系统DCS由数据接口、操作员站、工程师站、显示画面、数据库及OPC服务器构成；现场仪表、集散控制系统DCS、时滞补偿控制服务器依次相连，其特征在于：所述的时滞补偿控制服务器包括：

OPC客户端及数据接口模块，用于从集散控制系统DCS采集数据，并通过ADRC-PD补偿控制器对数据进行处理，并将其传送到集散控制系统DCS中，实现时滞工业过程的闭环控制；

ADRC补偿模块，是根据辨识模型及自抗扰控制器的扩张状态观测器对系统中的干扰和非线性部分设计的一个补偿控制模块；

PD控制模块，是根据闭环混合灵敏度H∞范数最小为指标，优化设计的比例-微分控制器模块；

所述时滞过程的ADRC-PD补偿控制系统的实施方法，包括以下步骤：

(1)根据大时滞工业生产过程，使用开环辨识方法，辨识出如式(1)所示的单变量时滞过程的SOPDT传递函数模型；

其中b，T₁和T₂为模型参数，τ为系统时滞；

(2)根据对象的传递函数模型和ADRC扩张状态观测器设计原理，设计时滞过程的补偿模块；

(3)以闭环混合灵敏度H∞范数最小为指标，利用ParticleSwarmOptimization(PSO)优化方法，优化设计出ADRC补偿模块和PD控制器模块的参数；

(4)利用OPC客户端及数据接口模块，从集散控制系统DCS中读取数据并将ADRC-PD控制器输出到集散控制系统DCS中实现时滞工业生产过程的闭环平稳控制；

所述ADRC补偿模块的特征在于：

对于一个带滞后的广义二阶动态系统，其扩张状态方程为：

其中X＝[x₁，x₂，x₃]^T为系统的扩张状态，u(t)为控制作用，τ为系统时滞，w(t)为外部扰动，f(x₁(t)，x₂(t)，w(t))为总和扰动，y(t)为系统输出；定义时滞广义二阶动态系统的扩张状态观测器为：

其中β₀₁，β₀₂，β₀₃为ADRC-PD控制器参数，e表示均方误差，Z₁、Z₂、Z₃为扩张状态观测器的状态定义；从(3)中可以得出在频域内系统的加速度量z₃(s)为：

由(1)结合(4)可得z₃(s)的近似估计为

其中，T₁、T₂为模型参数；

对滞后部分使用pade一阶近似：

假定模型对滞后的辨识准确，则ADRC-PD控制器的形式如下

u(s)＝G_{_PD}(s)(r-y(s))G_m(s) (7)

G_{_PD}(s)＝k_p+k_ds (8)

其中G_m(s)是ADRC补偿模块，G-_PD(s)是比例-微分控制器模块,β₀₁，β₀₂，β₀₃，k_p，k_d是ADRC-PD控制器参数，r为控制输入量；由(7)可以看出，ADRC-PD控制器不再有状态观测器，而只包含一个简单的滞后系统补偿模块G_m(s)，易于实现，达到了控制系统简化的目的。

2.根据权利要求1所述的一种时滞过程的ADRC-PD补偿控制系统，所述实施方法中，以混合灵敏度H_∞范数最小为指标，优化设计ADRC补偿模块和PD控制器模块的参数的特征在于：

对采用ADRC-PD控制器的闭环控制系统的灵敏度函数S和补灵敏度函数T的定义如下：

其中，G_m(s)是ADRC补偿模块，G-_PD(s)是比例-微分控制器模块，G_p(S)单变量时滞过程的SOPDT传递函数模型；

(12)所示的H_∞混合灵敏度范数最小优化得到ADRC-PD控制器参数β₀₁，β₀₂，β₀₃，kp，k_d；

其中W_S表示灵敏度权函数，W_T表示补灵敏度权函数，优化算法采用PSO寻优方法。