CN108089435B - 一种智能模型集pid控制器设计方法 - Google Patents

一种智能模型集pid控制器设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108089435B
CN108089435B CN201711358702.7A CN201711358702A CN108089435B CN 108089435 B CN108089435 B CN 108089435B CN 201711358702 A CN201711358702 A CN 201711358702A CN 108089435 B CN108089435 B CN 108089435B
Authority
CN
China
Prior art keywords
controller
value
model
loop
model set
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201711358702.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108089435A (zh
Inventor
王文新
李全善
王曦
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
BEIJING CENTURY ROBUST TECHNOLOGY CO LTD
Original Assignee
BEIJING CENTURY ROBUST TECHNOLOGY CO LTD
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by BEIJING CENTURY ROBUST TECHNOLOGY CO LTD filed Critical BEIJING CENTURY ROBUST TECHNOLOGY CO LTD
Priority to CN201711358702.7A priority Critical patent/CN108089435B/zh
Publication of CN108089435A publication Critical patent/CN108089435A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108089435B publication Critical patent/CN108089435B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00—Automatic controllers
    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
    • G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P.I., P.I.D.

Abstract

本发明公开了一种智能模型集PID控制器设计方法，属于流程工业生产技术领域。该方法在控制器设计方法的基础上，综合生产控制回路过程对象多时段、多工况的有效模型集，智能选取出适应多种工况的全局优化控制器，解决常规控制器设计方法难以适应工况变化的缺陷；为了使本方法所设计控制器具有较强的鲁棒性，在控制回路中加入鲁棒提升环节；本方法对生产过程回路对象建立多时段、多工况模型，并形成有效模型集，模型集包含了回路多工况对象精准模型，实现在该控制器控制下的回路能够长期稳定运行。

Description

一种智能模型集PID控制器设计方法
技术领域
本发明属于流程工业生产技术领域，涉及一种智能模型集PID控制器设计方法，该方法可以应用于流程工业生产装置控制回路多工况全局优化的控制器设计。
背景技术
在现代石油化工生产过程中，一套生产装置通常包含少则上百，多则上千的过程控制回路，且装置运行工况随着原料改变、加工需求调整或环境因素变化而变化，对于靠经验整定的单一控制器参数难以适应多工况变化的控制性能，在工况变化时，操作人员往往采用手动控制方式控制目标参数，待生产过程操作工况处于新的稳态时，原有的控制器参数难以达到有效控制，须经由工程师对相关回路控制器进行重新整定才能稳定投用，但随着控制回路的增加及工况变化，装置自动化水平和运行平稳性受到了严重影响。
发明内容
针对背景问题，本发明提出一种智能模型集PID控制器设计方法。该方法融合了先进的计算机技术、控制技术及工艺生产技术，充分利用工业大数据挖掘方法，采用先进的建模技术，对生产过程回路对象建立多时段、多工况模型，并形成有效模型集，模型集包含了回路多工况对象精准模型。在回路模型集基础上，提出了一种新型的控制器设计方法，该方法可在不改变原有PID控制器结构的基础上直接实施。将该新型的控制器设计方法与回路对象多工况模型集结合，设计出适应多种工况的全局优化控制器，解决了常规控制器设计方法难以适应工况变化的缺陷，实现在该控制器控制下的回路能够长期稳定运行。
本发明采用的技术方案为一种智能模型集PID控制器设计方法，在石油化工实际生产过程中，当被控变量目标值改变时，往往要求平缓地过渡到新的目标值，而不需要理想的快速阶跃式跳变过渡，快速过渡容易给生产过程造成大幅度波动，且影响装置设备使用寿命。控制器设计目标为使得控制回路前向通道等价于积分环节
Figure BDA0001511487430000021
如图1所示，也就相当于闭环控制回路等价于一阶惯性环节
Figure BDA0001511487430000022
如此避免设定值变化造成的输出参数大幅波动，达到更有利于生产装置整体平稳运行的目的。
图1中，R(s)为回路设定值；Y(s)为被控变量输出值；
Figure BDA0001511487430000023
为PID控制器模型传递函数，K为比例参数，TI为积分参数；TD为微分参数，α为微分放大系数，取值为0.05～0.1；GP(s)为过程对象传递函数；s为拉普拉斯算子。
为了使本方法所设计控制器具有较强的鲁棒性，在控制回路中加入鲁棒提升环节
Figure BDA0001511487430000024
如图2所示。
图2中，λ为鲁棒提升系数，鲁棒提升系数的具体值在控制器参数设计阶段计算求得，鲁棒提升系数的取值有利于提升回路的鲁棒性能和平稳过渡动态性能；将图2做等价变换，可得如图3所示的结构形式。
图3中，GC(s)为最终控制器，其传递函数为：
Figure BDA0001511487430000031
控制器设计目标为确定控制器参数K、TI、TD，使得控制回路前向通道GC(s)和GP(s)的输入输出响应等价于一阶惯性环节
Figure BDA0001511487430000032
在设定值R(s)改变后，被控变量实现比较理想的平稳过度过程。控制器参数及鲁棒提升系数设计采用随机搜索优化方法，该方法具有运算速度快、精确度高、全局收敛性好等特点，最终计算结果即为所设计的控制器参数。
为了使上述所设计的控制器参数能够在多种工况正常运行，本发明提出一种基于模型集的全局优化智能控制器设计方法，该方法在控制器设计方法的基础上，综合生产控制回路过程对象多时段、多工况的有效模型集，智能选取出适应多种工况的全局优化控制器，解决常规控制器设计方法难以适应工况变化的缺陷，使得控制回路能够长期稳定运行，采用该方法设计全局优化控制器回路结构图如图4所示。
图4中，(GP1(s)，GP2(s)，…，GPm(s))为当前控制回路过程的对象模型集；m为对象模型集中包含模型的数量。
在基于模型集的全局优化智能控制器参数的设计中，采用ITAE即时间乘误差绝对值积分作为最终参数确定指标，该指标计算公式如下：
Figure BDA0001511487430000033
其中，ηITAE为全局优化控制器参数性能指标；m为当前回路对象模型集包含模型数量；n为计算对象模型集中各模型动态响应性能选取时间段包含的数据点数；yi(tj)为对象模型集中第i个模型在tj时刻输出动态响应值；ri为第i个模型输入给定值，i表示模型序号；tj为第j个采样数据值的时间，j表示采样数据值序号。
所设计的全局优化智能控制器即采用随机搜索优化算法，快速选取出一组智能控制器参数，直接在PID控制器实施，使得在该组智能控制器参数控制下，被控过程对象的输出动态响应在上述性能指标ηITAE的约束下，使得该指标取值最小，实现适应多工况的全局优化智能控制器设计目标。设计方法步骤如下：
S1、根据采集到的现场生产过程对象多时段、多工况的有效数据，并采用混合Box-Jenkins模型闭环辨识方法建立过程对象多工况精准模型，形成对象模型集；
S2、对对象模型集中各精准模型，采用控制器设计方法，分别采用随机搜索优化方法对各工况模型设计出相应的控制器K、TI、TD参数组；
S3、根据S2得到的控制器K、TI、TD参数组，计算出各组控制器K、TI、TD参数的平均值，作为采用随机搜索优化算法求取全局优化控制器参数的初值；
S4、采用随机搜索优化算法，以S3计算出参数的平均值作为初值，智能搜索出一组控制器参数，使得对象模型集中各工况模型在该组控制器参数控制下，性能指标ηITAE取值最小，即达到全局优化智能控制器的设计目标。
综合对基于模型集的新型PID控制器设计方法进行分析，与现有传统的PID控制器相比，本发明所提出的方法具有如下几个优点：
1、该方法突破了传统的PID控制器设计理念，提出了一种新型的智能模型集PID控制器设计方法，该方法具有设计简单，可直接在现有的集散控制系统中应用；
2、提出了一种智能模型集PID控制器设计方法，该方法基于生产过程控制回路对象多时段、多工况有效模型集，设计适应多种工况的全局优化智能控制器，解决了常规控制器设计方法难以适应工况变化的缺陷，实现在该全局优化控制器控制下的回路能够长期稳定运行。
附图说明
图1新方法控制器设计控制回路原理图。
图2控制回路增加鲁棒提升环节结构图。
图3本方法控制回路结构图。
图4基于模型集的全局优化控制器设计回路结构图。
图5基于模型集的新型全局优化智能控制器控制效果图。
具体实施方式
针对本发明所提出的方法，下面结合一个实例予以说明。
某石化厂乙烯装置由于经常调整进料负荷及定期切换原料，造成装置各单元生产工况经常变化，现场工作人员通常要对相关控制回路控制器参数重新整定，才能适应新的工况生产，对于此类常见的生产过程控制问题，设计可适应多工况的控制器，对降低工作人员劳动强度，使装置保持长期稳定运行具有重要意义。选取该装置低压脱丙烷塔塔底送出流量回路作为实例说明，设流量对象模型传递函数如下所示：
Figure BDA0001511487430000051
其中，GPi(s)表示流量对象模型集中第i个模型；ai，ki，τi为第i个模型的参数。本发明对现场采集的数据进行分析，挖掘出的多种工况的有效建模数据，并采用混合Box-Jenkins模型闭环辨识方法对流量对象进行建模，形成有效模型集，模型参数见下表所示：
表1流量对象模型集中各工况模型参数
Figure BDA0001511487430000061
采用随机搜索优化方法求取本发明提出的新型控制器设计方法，控制器微分环节中微分放大系数α取值0.08，上述表中各模型的对应的控制器参数见下表：
表2各工况模型对应的控制器参数
Figure BDA0001511487430000062
可得各组参数平均值
Figure BDA0001511487430000063
分别为0.62、0.93、0.012，采用该平均值作为下一步采用随机搜索优化算法求取全局优化智能控制器参数的初值，最终得到全局优化智能控制器参数K、TI、TD分别为0.82、1.23、0.015。该参数即为本发明提出的基于模型集的新型智能控制器参数，将该参数实施到上述四种工况模型中，得到控制效果如图5所示。
由图5可见，本发明所设计的全局优化智能控制器适用于该流量对象的上述各种工况，且取得了较好的控制水平。

Claims (3)

1.一种智能模型集PID控制器设计方法，在石油化工实际生产过程中，当被控变量目标值改变时，往往要求平缓地过渡到新的目标值，而不需要理想的快速阶跃式跳变过渡，快速过渡容易给生产过程造成大幅度波动，且影响装置设备使用寿命；控制器设计目标为使得控制回路前向通道等价于积分环节
Figure FDA0002791529860000011
也就相当于闭环控制回路等价于一阶惯性环节
Figure FDA0002791529860000012
如此避免设定值变化造成的输出参数大幅波动，达到更有利于生产装置整体平稳运行的目的；其特征在于：
R(s)为回路设定值；Y(s)为被控变量输出值；
Figure FDA0002791529860000013
为PID控制器模型传递函数，K为比例参数，TI为积分参数；TD为微分参数，α为微分放大系数，取值为0.05～0.1；GP(s)为过程对象传递函数；s为拉普拉斯算子；
为了使本方法所设计控制器具有较强的鲁棒性，在控制回路中加入鲁棒提升环节
Figure FDA0002791529860000014
λ为鲁棒提升系数，鲁棒提升系数的具体值在控制器参数设计阶段计算求得，鲁棒提升系数的取值有利于提升回路的鲁棒性能和平稳过渡动态性能；做等价变换得另一种结构形式；
GC(s)为最终控制器，其传递函数为：
Figure FDA0002791529860000015
控制器设计目标为确定控制器参数K、TI、TD，使得控制回路前向通道GC(s)和GP(s)的输入输出响应等价于一阶惯性环节
Figure FDA0002791529860000021
在设定值R(s)改变后，被控变量实现平稳过度过程；控制器参数及鲁棒提升系数设计采用随机搜索优化方法。
2.根据权利要求1所述的一种智能模型集PID控制器设计方法，其特征在于：
在控制器设计方法的基础上，综合生产控制回路过程对象多时段、多工况的有效模型集，智能选取出适应多种工况的全局优化控制器，解决常规控制器设计方法难以适应工况变化的缺陷，使得控制回路能够长期稳定运行，采用该方法设计全局优化控制器回路结构；
(GP1(s)，GP2(s)，…，GPm(s))为当前控制回路过程的对象模型集；m为对象模型集中包含模型的数量；
在基于模型集的全局优化智能控制器参数的设计中，采用ITAE即时间乘误差绝对值积分作为最终参数确定指标，该指标计算公式如下：
Figure FDA0002791529860000022
其中，ηITAE为全局优化控制器参数性能指标；m为当前回路对象模型集包含模型数量；n为计算对象模型集中各模型动态响应性能选取时间段包含的数据点数；yi(tj)为对象模型集中第i个模型在tj时刻输出动态响应值；ri为第i个模型输入给定值，i表示模型序号；tj为第j个采样数据值的时间，j表示采样数据值序号。
3.根据权利要求1所述的一种智能模型集PID控制器设计方法，其特征在于：
所设计的全局优化智能控制器即采用随机搜索优化算法，快速选取出一组智能控制器参数，直接在PID控制器实施，使得在该组智能控制器参数控制下，被控过程对象的输出动态响应在上述性能指标ηITAE的约束下，使得该指标取值最小，实现适应多工况的全局优化智能控制器设计目标；设计方法步骤如下：
S1、根据采集到的现场生产过程对象多时段、多工况的有效数据，并采用混合Box-Jenkins模型闭环辨识方法建立过程对象多工况精准模型，形成对象模型集；
S2、对对象模型集中各精准模型，采用控制器设计方法，分别采用随机搜索优化方法对各工况模型设计出相应的控制器K、TI、TD参数组；
S3、根据S2得到的控制器K、TI、TD参数组，计算出各组控制器K、TI、TD参数的平均值，作为采用随机搜索优化算法求取全局优化控制器参数的初值；
S4、采用随机搜索优化算法，以S3计算出参数的平均值作为初值，智能搜索出一组控制器参数，使得对象模型集中各工况模型在该组控制器参数控制下，性能指标ηITAE取值最小，即达到全局优化智能控制器的设计目标。
CN201711358702.7A 2017-12-17 2017-12-17 一种智能模型集pid控制器设计方法 Active CN108089435B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711358702.7A CN108089435B (zh) 2017-12-17 2017-12-17 一种智能模型集pid控制器设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711358702.7A CN108089435B (zh) 2017-12-17 2017-12-17 一种智能模型集pid控制器设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108089435A CN108089435A (zh) 2018-05-29
CN108089435B true CN108089435B (zh) 2021-02-05

Family

ID=62175805

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711358702.7A Active CN108089435B (zh) 2017-12-17 2017-12-17 一种智能模型集pid控制器设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108089435B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101221414A (zh) * 2007-12-29 2008-07-16 北京航空航天大学 一种基于积分器的控制律平稳切换方法
CN104460317A (zh) * 2013-09-24 2015-03-25 中国石油化工股份有限公司 单输入单输出化工生产过程的自适应预测函数的控制方法
CN104834211A (zh) * 2015-04-29 2015-08-12 贵州电力试验研究院 火电厂控制系统内模pid控制器整定方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7113834B2 (en) * 2000-06-20 2006-09-26 Fisher-Rosemount Systems, Inc. State based adaptive feedback feedforward PID controller

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101221414A (zh) * 2007-12-29 2008-07-16 北京航空航天大学 一种基于积分器的控制律平稳切换方法
CN104460317A (zh) * 2013-09-24 2015-03-25 中国石油化工股份有限公司 单输入单输出化工生产过程的自适应预测函数的控制方法
CN104834211A (zh) * 2015-04-29 2015-08-12 贵州电力试验研究院 火电厂控制系统内模pid控制器整定方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Computing PID tuning regions based on fractional-order model set;M.Čech，etc;《IFAC Proceedings Volumes》;20121231;全文 *
PID参数性能分析及改进;刘光亚，等;《湖北工业大学学报》;20130215;全文 *
基于模型集的鲁棒PID控制器自整定方法及应用;李全善，等;《中国过程控制会议》;20120327;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108089435A (zh) 2018-05-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105388764B (zh) 基于动态矩阵前馈预测的电液伺服pid控制方法及系统
CN101286044B (zh) 一种燃煤锅炉系统蒸汽温度混合建模方法
CN106703904A (zh) 一种基于数据挖掘技术的汽轮机配汽曲线优化方法
CN103704875B (zh) 一种高精度烟丝水分控制方法及其控制系统
CN108132596B (zh) 一种微分超前广义智能内部模型集pid控制器设计方法
CN108132597B (zh) 一种微分超前智能模型集pid控制器设计方法
CN107870567B (zh) 一种比例微分超前广义智能内部模型集pid控制器设计方法
CN103760931B (zh) 动态矩阵控制优化的油气水卧式三相分离器压力控制方法
CN108107713B (zh) 一种比例微分超前智能模型集pid控制器设计方法
CN108089435B (zh) 一种智能模型集pid控制器设计方法
Lee et al. Cooperative distributed model predictive control for linear plants subject to convex economic objectives
CN108170024B (zh) 一种广义智能内部模型集pid控制器设计方法
CN109976405A (zh) 一种陶瓷窑炉温度复合控制方法、设备及系统
CN110262221B (zh) 一种热工过程中对象的pid控制器参数控制方法
CN105487375A (zh) 一种离散pid控制器参数整定方法
CN104460317A (zh) 单输入单输出化工生产过程的自适应预测函数的控制方法
CN104155876B (zh) 一种pid控制器的分离实现方法
CN113641101B (zh) 一种基于数值仿真的多渠池控制参数寻优算法
CN111765446B (zh) 一种基于自动寻优模糊三级pid的锅炉控制方法及系统
CN115236970A (zh) 一种pi控制器参数劣化溯源方法
KR20230087524A (ko) 프로세스 시스템 동작 방법, 프로세스 시스템 및 프로세스 시스템 변환 방법
CN106647247A (zh) 一种适用于伺服控制器的控制算法
CN106610588B (zh) 一种串级预测控制系统及方法
CN112348414A (zh) 基于循环水系统运行方式的负荷分配调整方法
CN110538881A (zh) 一种基于改进型内模控制器的热连轧厚度控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant