关键字 |
| PID控制器，齐格勒-尼克尔斯，科恩-库恩，ISE, ITAE, IAE，遗传算法，水平过程 |
介绍 |
| 在许多工业过程应用中，液位控制是非常重要的，特别是在石油和天然气行业，废水处理厂和食品加工行业。三罐系统涉及工业喘振罐普遍存在的液位控制问题。例如，对连铸结晶器液位的精确控制，为[1]钢铁生产企业带来了巨大的效益。三罐液位的总体目标是跟踪设定值，以较少的振荡次数和最短的沉降时间稳定罐内液位。最终的产品质量取决于液位控制器的精度。控制器的目标是到达目标并能够快速跟踪新的设定点值。这一控制问题可以通过从常规PID到基于遗传算法的PID控制器[2]，[3]，[4]的许多水平控制策略来解决。在液位控制应用中，通常采用传统的比例积分微分(PID)控制器，但控制器的整定参数必须通过整定技术在频率响应或时间响应上进行估计，以达到预期的性能[5]，[6]。为了获得理想的控制系统响应，已经提出了许多不同的调优技术。这些调谐技术是基于一个或多个控制目标作为选定的准则而开发的。学术控制界提出了许多新的技术。 One new technique is Genetic Algorithm based tuning [7]. An advantage of the GA for auto tuning is that it does not need gradient information. With this advantage Genetic Algorithm (GA) based PID controller is presently implemented in many industrial automation applications [8]. |
| 本文的组织结构如下:第2节介绍了三罐系统的建模。第三节介绍了PID控雷竞技苹果下载制器的各种整定方法。第四节给出了不同整定方法的过程和PID控制器的仿真。 |
三罐液位控制过程的建模 |
| 三个一阶过程串联在一起表现为三罐液位系统，其结构如图1所示。 |
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Pid控制器整定方法 |
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| -开环方法 |
| 科恩和库恩方法 |
| Fertik方法 |
| IMC的方法 |
| 最小误差准则(IAE, ISE, ITAE)方法 |
| -软计算方法 |
| 模糊逻辑 |
| 人工智能 |
| 遗传算法 |
| 进化编程 |
| 在闭环调优方法中，设备在闭环运行，控制器调优在自动状态下进行。相反，开环技术在开环运行设备，控制器调优在手动状态下进行。在软计算方法中，调谐参数的估计是基于不确定性、可处理性成就逼近、鲁棒性和最小解代价的指导原则。本文采用Ziegler-Nichols法、Cohen and Coon法、最小误差准则(IAE、ISE、ITAE)法和基于遗传算法(GA)的优化方法进行仿真。 |
| Ziegler-Nichols方法:Ziegler-Nichols (ZN)整定规则是第一个为PID控制器整定提供实用方法的整定规则。根据该规则对PID控制器进行整定，首先将PID控制器设置为仅成比例模式，然后改变增益使过程系统处于连续振荡状态(稳定的边缘)。对应的增益称为极限增益Ku，振荡周期表示为极限周期Pu。 |
| 通过对带p控的闭环过程的Simulink模型进行仿真，确定了上述参数。利用劳斯阵列分析计算了最终增益Ku和最终周期Pu。Ziegler- Nichols调谐方法的关键步骤是估计最终增益和周期[9]。然后，利用Ziegler-Nichols调谐表I，从Ku和Pu计算控制器调谐参数(P,I,D)。 |
| 科恩和库恩方法:在这种方法中，控制动作被移除，并通过信号的单位阶跃变化引入开环暂态。在测量元件的输出处记录阶跃响应，称为过程反应曲线，如图2所示。然后用一阶加运输滞后模型来逼近过程的动力学，其参数如下 |
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| C. L. Smith博士[10]发表的该技术通过一阶加输送滞后过程对工艺反应曲线进行了更好的近似，在对kp、T和Td三个参数进行估计后，可以利用表II所示的Cohen-Coon[11]关系得到调谐参数。这些关系是根据经验推导出来的，以提供一个¼衰减比的闭环响应。对开环系统的Simulink模型进行了单位阶跃输入仿真，由开环响应确定了系统的kp、T和Td。 |
| 最小误差准则(IAE, ISE, ITAE)方法:如前所述，¼衰减比的调整通常会导致振荡响应，而且该准则是通过仅考虑两点(前两个峰值)的闭环响应而制定的。另一种方法是引入基于考虑整个闭环响应的性能指标的控制器设计关系。一些性能指标是 |
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| 确定控制器整定参数的过程:以下步骤采用最小误差准则(ISE, IAE和IATE)设计PID控制器。 |
| i)在Simulink中建立了包含控制器算法的三罐过程模型 |
| ii)创建带有目标函数的matlab m文件，用于计算最小误差准则。 |
| iii)利用matlab优化工具箱的函数使最小误差准则最小化。 |
| 每次对目标函数进行评价时，执行在Simulink中建立的过程模型，使用辛普森1/3规则[12]确定指定的性能指标和相应的调优参数(P, I, D)。 |
| 基于遗传算法(GA)的调整:遗传算法是一种优化技术，它实现了并行、随机但定向的搜索，以确定最适合的群体。GA-PID控制器由常规PID控制器和遗传算法优化的PID控制器组成。遗传算法通过执行以下三个步骤培育计算机程序来解决优化问题。 |
| 1)生成优化问题的函数和终端组成的初始种群 |
| 2)在程序的总体上迭代执行以下子步骤，直到达到终止的标准: |
| a)执行种群中的每个程序，并应用使用适应度度量的适应度值。 |
| b)通过应用以下操作创建一个新的程序种群。 |
| 繁殖 |
| 交叉 |
| 突变 |
| 3)确定的个人程序通过结果指定来指定(例如，迄今为止最好的个人)。这个结果可能是问题的一个解(或近似解)。所设计的遗传算法技术指标如表III所示。 |
| 图3给出了采用遗传算法进行参数优化的流程图。关于遗传算子和流程图中各块的详细信息，可以参考文献[13][14][15]。基于遗传算法开发了matlab m-file，具体规格如表III所示。通过执行matlab文件估计控制器调谐参数随时间的最优值。 |
仿真结果 |
| 图4描述了在Simulink中开发的过程模型，采用试错法模拟三罐过程控制系统;根据Simulink图的仿真结果，估计了z-n和c-c方法中控制器的最优调谐参数。在最小误差准则法(IAE,ISE,ISTE)中，通过将Simulink中控制器的调优参数(P,I,D)声明为全局变量，执行matlab文件，调用matlab优化工具箱[16]中的fminsearchch函数来估计最优调优参数。采用Ziegler-Nichols、Cohen-Coon和最小误差准则(IAE、ISE、IATE)方法估计的控制器整定参数见表3。利用matlab文件对基于遗传算法的PID控制器整定参数进行估计，得到的整定参数如图5所示。 |
| 与这些调优参数的比较结果为P, PI和PID控制器齐格勒尼科尔斯和科恩浣熊方法三个柜设定点单位阶跃变化水平流程见图6 (a)和6 (b)分别和相应的时域规格表中列出IV和v .调优方法,PID控制器给更好的性能相比,P和PI控制器参照沉淀时间,上升时间,抵消,伊势,和IATE管理学院。与齐格勒-尼克尔斯法和科恩-库恩法相比，PID控制器在齐格勒-尼克尔斯整定法中具有更好的性能。与最优调谐参数类似，剩余调谐方法的单位阶跃输入的系统响应如图6(c)至6(f)所示。为便于比较，表VI列出了不同PID整定方法对三罐位过程单位阶跃输入的性能指标。仿真结果表明，与其他整定方法相比，基于遗传算法的PID整定方法具有更好的单位阶跃响应性能。基于遗传算法的整定方法具有最小的峰值超调、最小的沉降时间和最小的平方积分误差。 |
结论 |
| 在Matlab/Simulink中，针对3种液面过程，采用Z-N法、C-C法、ISE法、IAE法、IATE法和基于GA的PID法6种整定方法估计PID控制器的最优整定参数。仿真结果表明，基于遗传算法的PID控制器具有响应速度快、峰值超调量小、积分平方误差小等优点。此外，该方法具有较好的适应过程动态变化的调优参数的能力。综上所述，基于遗传算法的PID控制器在三罐液位控制过程中已被证明是一种有效的方法。该方法也适用于各种具有大传输滞后过程的非线性过程控制系统。本文将进一步扩展到确定最优PID整定参数的进化算法。 |
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表格一览 |
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数字一览 |
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| 图1 |
图2 |
图3 |
图4 |
图5 |
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| 图6 |
图6 b |
图6 c |
图6 d |
图6 e |
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| 图6 f |
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参考文献 |
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