CN111428345B - 一种随机性负载扰动控制系统的性能评价系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种随机性负载扰动控制系统的性能评价系统，包括模型搭建单元、检测单元、获取单元、运用单元和评价单元，模型搭建单元、检测单元、获取单元、运用单元和评价单元依次连接，本发明可以无需知道回路的模型信息，仅通过在线采集、和分析控制回路的运行数据，实时地对控制回路的性能进行监测和评价，从而指导和帮助操作人员维护系统的正常运行。

Description

一种随机性负载扰动控制系统的性能评价系统及方法
技术领域
本发明涉及控制工程领域，具体是一种随机性负载扰动控制系统的性能评价系统及方法。
背景技术
目前的控制工程领域，如何基于回路实际运行数据实现控制系统的性能评价是控制工程领域的重要课题。在工程实践中，对于随机性负载扰动系统应用较广泛的是基于最小方差指标的系统性能评价。但是最小方差指标在实际应用时会面临一些问题，该方法需要知道回路精确的延迟时间信息，经常在实际应用时难以进行。因此，需要一些不同的随机性负载指标对最小方差指标进行补充，从而在回路模型未知的情况下，仅通过控制系统数据的采集及指标计算，完成整个控制系统的性能评价和控制器参数优化。
发明内容
本发明的目的在于提供一种随机性负载扰动控制系统的性能评价系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种随机性负载扰动控制系统的性能评价系统，包括：
模型搭建单元，用于根据控制系统原理图在Simulink中针对随机性负载扰动系统进行模型搭建；
检测单元，用于运用负载扰动检测程序来检测系统的负载扰动是否符合要求，满足要求后即可接着进行R指标的计算；
获取单元：用于通过在Simulink中搭建完整负载扰动控制系统模型之后，在系统不同性能下编程计算R指标；
运用单元：用于从实际电厂控制系统中获取运行数据，进行实时的R指标计算，计算扰动结束前的有效扰动下控制回路的性能指标平均值；
评价单元：用于在获取R指标取值之后，结合R指标与控制系统性能的对应关系给出控制系统性能评价建议，同时给出控制器参数优化建议；
模型搭建单元、检测单元、获取单元、运用单元和评价单元依次连接。
作为本发明的进一步方案：所述获取单元还用于分析R指标取值与系统控制性能及控制器参数的对应关系，从而进行控制系统性能评价和控制器参数优化建议。
作为本发明的进一步方案：所述获取单元还包括R指标与常用性能指标的对比单元。
作为本发明的进一步方案：所述运用单元还包括实际系统运行数据的数据预处理部分。
作为本发明的进一步方案：所述数据预处理部分的预处理步骤包括零均值化、粗大值处理、滤波处理、平滑处理。
一种随机性负载扰动控制系统的性能评价方法，包括以下步骤：
A、根据控制系统原理图搭建随机性负载扰动系统的Simulink模型并进行系统的负载扰动检测；
B、根据R指标原理及计算公式利用MATLAB/Simulink在系统不同性能下编程计算R指标并与常用性能评价指标进行交叉对比；
C、从实际项目中获取控制系统运行数据进行R指标的在线计算；
D、根据R指标取值给出系统性能评价及控制器参数优化建议。
作为本发明的进一步方案：所述步骤A具体包括以下步骤：判断闭环回路受到较突然或者阶跃变化的负载扰动；判断当负载扰动包含多个阶跃变化时，在时间上各个响应是否是可分离的；判断有没有设定值扰动、随机扰动和噪声的影响。
作为本发明的进一步方案：所述步骤B具体包括以下步骤：对所述控制系统模型进行编程计算最小方差指标；对所述控制系统模型进行编程计算误差积分指标；将R指标与相同情况下的最小方差指标和误差积分指标进行交叉对比，说明R指标在衡量系统性能上的正确性。
作为本发明的进一步方案：在执行步骤C之前，还包括以下步骤：对于从实际系统获取的控制系统实际运行数据，进行数据预处理步骤，对于预处理完成后的数据进行负载扰动检测，计算扰动结束前的有效扰动下控制回路的性能指标R值。
作为本发明的进一步方案：所述数据预处理步骤具体分为零均值化、粗大值处理、滤波处理、平滑处理四个部分。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明可以无需知道回路的模型信息，仅通过在线采集、和分析控制回路的运行数据，实时地对控制回路的性能进行监测和评价，从而指导和帮助操作人员维护系统的正常运行。
附图说明
图1是本发明控制系统的性能评价方法实施方式的流程示意图：
图2是本发明控制系统的性能评价系统实施方式的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：请参阅图1-2，本发明实施例中，一种随机性负载扰动控制系统的性能评价系统，包括：
模型搭建单元，用于根据控制系统原理图在Simulink中针对随机性负载扰动系统进行模型搭建；
检测单元，用于运用负载扰动检测程序来检测系统的负载扰动是否符合要求，满足要求后即可接着进行R指标的计算；
获取单元：用于通过在Simulink中搭建完整负载扰动控制系统模型之后，在系统不同性能下编程计算R指标；
运用单元：用于从实际电厂控制系统中获取运行数据，进行实时的R指标计算，计算扰动结束前的有效扰动下控制回路的性能指标平均值；
评价单元：用于在获取R指标取值之后，结合R指标与控制系统性能的对应关系给出控制系统性能评价建议，同时给出控制器参数优化建议；
模型搭建单元、检测单元、获取单元、运用单元和评价单元依次连接。
其中，获取单元还用于分析R指标取值与系统控制性能及控制器参数的对应关系，从而进行控制系统性能评价和控制器参数优化建议。
获取单元还包括R指标与常用性能指标的对比单元。
运用单元还包括实际系统运行数据的数据预处理部分。
数据预处理部分的预处理步骤包括零均值化、粗大值处理、滤波处理、平滑处理。
本发明还公开了一种随机性负载扰动控制系统的性能评价方法，包括以下步骤：
A、根据控制系统原理图搭建随机性负载扰动系统的Simulink模型并进行系统的负载扰动检测；判断闭环回路受到较突然或者阶跃变化的负载扰动；判断当负载扰动包含多个阶跃变化时，在时间上各个响应是否是可分离的；判断有没有设定值扰动、随机扰动和噪声的影响。
B、根据R指标原理及计算公式利用MATLAB/Simulink在系统不同性能下编程计算R指标并与常用性能评价指标进行交叉对比；对所述控制系统模型进行编程计算最小方差指标；对所述控制系统模型进行编程计算误差积分指标；将R指标与相同情况下的最小方差指标和误差积分指标进行交叉对比，说明R指标在衡量系统性能上的正确性。
C、从实际项目中获取控制系统运行数据进行R指标的在线计算；
D、根据R指标取值给出系统性能评价及控制器参数优化建议。
在执行步骤C之前，还包括以下步骤：对于从实际系统获取的控制系统实际运行数据，进行数据预处理步骤，具体分为零均值化、粗大值处理、滤波处理、平滑处理四个部分，对于预处理完成后的数据进行负载扰动检测，计算扰动结束前的有效扰动下控制回路的性能指标R值。
实施例2：本实施方式所述控制系统的性能评价系统，对于获取单元，在完成R指标的编程计算之后，还包括对比单元：
对所述控制系统模型进行编程计算最小方差指标(MVC)；
对所述控制系统模型进行编程计算误差积分指标(IAE)；
将R指标与相同情况下的最小方差指标和误差积分指标进行交叉对比，说明R指标在衡量系统性能上的正确性。
在另一个实施例中，本实施方式所述控制系统的性能评价系统，对于运用单元，在完成从实际电厂控制系统中获取运行数据，进行实时的R指标计算之前，还包括数据预处理单元、负载扰动检测单元：
数据预处理单元：对于从实际系统获取的控制系统实际运行数据，进行数据预处理。
具体分为零均值化、
负载扰动检测单元：对于预处理完成后的数据进行负载扰动检测，计算扰动结束前的有效扰动下控制回路的性能指标R值。
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。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (2)

1.一种随机性负载扰动控制系统的性能评价系统，其特征在于，包括：
模型搭建单元，用于根据控制系统原理图在Simulink中针对随机性负载扰动系统进行模型搭建；
检测单元，用于运用负载扰动检测程序来检测系统的负载扰动是否符合要求，满足要求后即进行R指标的计算；
获取单元：用于通过在Simulink中搭建完整负载扰动控制系统模型之后，在系统不同性能下编程计算R指标，获取单元还用于分析R指标取值与系统控制性能及控制器参数的对应关系，从而进行控制系统性能评价和控制器参数优化建议，获取单元还包括R指标与常用性能指标的对比单元；
运用单元：用于从实际电厂控制系统中获取运行数据，进行实时的R指标计算，计算扰动结束前的有效扰动下控制回路的性能指标平均值，运用单元还包括实际系统运行数据的数据预处理部分，数据预处理部分的预处理步骤包括零均值化、粗大值处理、滤波处理、平滑处理；
评价单元：用于在获取R指标取值之后，结合R指标与控制系统性能的对应关系给出控制系统性能评价建议，同时给出控制器参数优化建议；
模型搭建单元、检测单元、获取单元、运用单元和评价单元依次连接。
2.一种随机性负载扰动控制系统的性能评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据控制系统原理图搭建随机性负载扰动系统的Simulink模型并进行系统的负载扰动检测；具体是：判断闭环回路受到较突然或者阶跃变化的负载扰动；判断当负载扰动包含多个阶跃变化时，在时间上各个响应是否是可分离的；判断有没有设定值扰动、随机扰动和噪声的影响；
根据R指标原理及计算公式利用MATLAB/Simulink在系统不同性能下编程计算R指标并与常用性能评价指标进行交叉对比；具体是：对控制系统模型进行编程计算最小方差指标；对所述控制系统模型进行编程计算误差积分指标；将R指标与相同情况下的最小方差指标和误差积分指标进行交叉对比，说明R指标在衡量系统性能上的正确性；
对于从实际系统获取的控制系统实际运行数据，进行数据预处理步骤，数据预处理步骤具体分为零均值化、粗大值处理、滤波处理、平滑处理四个部分，对于预处理完成后的数据进行负载扰动检测，计算扰动结束前的有效扰动下控制回路的性能指标R值，从实际项目中获取控制系统运行数据进行R指标的在线计算；
根据R指标取值给出系统性能评价及控制器参数优化建议。
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