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自动调谐的分散PID控制器。文中的过程gydF4y2Ba

M.BharathigydF4y2Ba1gydF4y2Ba,C.SelvakumargydF4y2Ba2gydF4y2Ba
  1. 煤斗/电子系和仪表,Bharath大学印度钦奈- 73gydF4y2Ba1gydF4y2Ba
  2. 教授和头部,St.Joseph工程学院,印度钦奈- 119gydF4y2Ba2gydF4y2Ba
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文摘gydF4y2Ba

为完整的植物设计控制系统的最终目标是控制设计。非常大而复杂的问题。它涉及到大量的理论和实践问题,如质量控制的反应;稳定;操作装置的安全;控制系统的可靠性;的范围控制和易于启动,关机,或转换;易于操作;和成本控制系统。困难加剧的事实,大部分的工业和化学过程在很大程度上是非线性的、不严密地,多变量系统与许多交互。 The measurements and manipulations are limited to a relatively small number of variables, while the control objectives may not be clearly stated or even known at the beginning of the control system design. Thus, the presence of process input-output time delay of different magnitude in multi-input-multi-output systems have drawn attention to research as the processes are difficult to control. Increase in complexity and interactions between inputs and outputs yield degraded process behavior. Such processes are found only in process industries as they arise from the design of plants that are subject to rigid product quality specifications, are more energy efficient, have more material integration, and have better environmental performance. Multivariable systems contain more than one controlled variable (outputs) or manipulated variables (inputs). Thus the control of these MIMO systems plays a major role and has been interesting various engineers in the recent years. In process control industries, more than 95% of the control loops are of PI/PID type. This is mainly attributed to its effectiveness and relatively simple structure, which can be easily understood and implemented in practice. Consequently, the research on PID control algorithm development and their applications is still a very active area; many formulas have been derived to tune the PID controllers over the years. For easier field implementation, it is desirable to apply well established single loop PID tuning principles to the MIMO processes. However, compared with single-input single single-output (SISO) counterparts, MIMO systems are more difficult to control due to the existence of interactions between input and output variables. Adjusting controller parameters of one loop affects the performance of the others, sometimes to the extent of destabilizing the entire system. To ensure stability, many industrial controllers are tuned loosely, which causes inefficient operation and higher energy costs. Thus, an efficient design methodology which ensures both the plant stability as well as the increased productivity is the need of the hour.

客观的gydF4y2Ba

近年来的所有方法适应解决单个控制器的参数循环的相互作用考虑没有保证的解决方案。此外,扩展对高维系统似乎是困难的,因为复杂和非线性的计算。已经发现的独立设计分散控制器根据基于模型的方法是简单而有效的只对低维过程。高维过程这个设计更保守由于配方中遇到不可避免的建模错误。gydF4y2Ba
为了克服这些缺点,包括交互控制设计,基于等效传递函数的新方法(ETF)提出了方法。通过考虑四种组合模式的增益和相位变化为特定循环时关闭所有其他循环,这种等效传递函数可以有效地近似动态循环之间的交互。因此,分散控制器。文中的设计过程可以转化为单回路控制器的设计。方法很简单,直观,易于理解和实现。几个多变量工业过程与不同的交互特征是用来证明的有效性和简单的设计方法与现有的方法相比。gydF4y2Ba

多变量系统的控制器设计gydF4y2Ba

存在多个控制输出和多个操纵输入创建一个情况,提供超过一个可能的控制了一种配置过程。但更简洁的方法的发展是可行的过程更重要。gydF4y2Ba

控制器设计方法gydF4y2Ba

有三个主要的控制器设计是可用的。他们主要是gydF4y2Ba
一)集中控制器gydF4y2Ba
分散控制器和b)gydF4y2Ba
c)分离gydF4y2Ba
所有上述三种配置,集中控制器没有使用非常广泛,因为计算的复杂性和时间约束。除了它的设计不太透明,可以破坏整个工厂在失败,因此没有高度可靠。下图展示了框图的分散控制器和表示。gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
解耦虽然盈利和现实也很复杂,降低了甩负荷。它必须仔细,经常被推荐申请伺服操作。解耦的图2显示了框图。gydF4y2Ba
分散控制器因其简单而被广泛使用在硬件、设计和优化简单,操作和维护的灵活性。分散控制器的框图如图3所示。表示为分散控制器gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
所有三个控制器配置被显示为一个2 x2系统交互。分散控制器由一个控制变量的多回路的输出控制器与一个操纵变量。这种设计方法的主要思想是应该同时调谐输出控制器的交互过程中考虑。gydF4y2Ba

分散控制器设计gydF4y2Ba

大多数工业控制系统采用多回路的输出对角控制结构。这是最简单的和可以理解的结构。运营商和工厂工程师可以使用它并在必要时修改它。它不需要应用数学方面的专家来设计和维护它。此外,这些对角控制器结构的性能通常是相当足够的过程控制应用程序。事实上,没有定量的数据显示,更复杂的控制器结构的表演真的更好吗!轻微的改进是很少价值的额外的复杂性和工程成本的价格实现和维护。gydF4y2Ba
许多关键问题必须回答在发展中植物的控制系统。控制什么?应该怎么操作?控制和操纵变量应如何搭配多变量植物?我们如何调整控制器?发展提供一个可行的,稳定的,简单的输出系统,只有适度的工程工作。由此产生的对角控制器可以作为现实的基准,对更复杂的多变量控制器结构的比较。应该指出这个过程的局限性。它并不适用于开放loop-unstable系统。也不工作当时间常数的传输函数有很大的不同,即。部分,比其他人快得多。gydF4y2Ba
快和慢的部分应分别设计在这种情况下。主要测试过程已经在现实的蒸馏塔模型。gydF4y2Ba
这个选择是深思熟虑的,因为大多数工业过程也有类似的增益,死亡时间,滞后传递函数。毫无疑问,一些病理转移函数可以发现程序不能处理。gydF4y2Ba
过程中的步骤总结如下。gydF4y2Ba
1。选择控制变量。主要使用的工程判断基于过程的理解。gydF4y2Ba
2。选择操纵变量。找到最大的操纵变量集给出了稳态增益矩阵的最小奇异值。gydF4y2Ba
3所示。消除不可行的变量配对。配对可以用RGA ERGA或使用NI指数。gydF4y2Ba
4所示。找到最好的配对从剩下的集。gydF4y2Ba
一个使用一个有效的优化方法,优化组合。gydF4y2Ba
b。选择配对,让lowest-magnitude闭环调节器传递函数。gydF4y2Ba

计算有效的传递函数gydF4y2Ba

考虑一个开环稳定的多变量系统内输入和n输出如图1所示,在哪里引用输入;是被操纵的变量是系统。输出,G (s)和过程传递函数matrixAnd分散控制器矩阵与兼容的维度,所表达的gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
分别。gydF4y2Ba
让克gydF4y2BaijgydF4y2Ba(jw) = kgydF4y2BaijgydF4y2BaggydF4y2BaogydF4y2BaijgydF4y2Ba(jw)gydF4y2Ba
kgydF4y2BaijgydF4y2Ba和ggydF4y2BaijgydF4y2Ba稳态增益和规范化g的传递函数gydF4y2BaijgydF4y2Ba(jw),即ggydF4y2BaogydF4y2BaijgydF4y2Ba分别为(0)= 1。个人之间的互动循环由ERGA描述,ERGA的主要结果总结如下。gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
因为我,j = 1, 2,。n的临界频率转移函数的绝对值。为了计算的临界频率可以被定义在两个方面:gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
传递函数矩阵的一些元素没有相交叉的频率,比如一阶或二阶没有时间延迟,必须使用相应的带宽作为临界频率计算,值得指出的是,这个阶段交叉频率信息,即。的计算,最终频率建议如果适用,因为它是系统动态性能和控制系统设计密切相关。不失一般性,我们将使用以下发展基地。gydF4y2Ba
的频率响应,如图5所示,是所覆盖的区域。自代表传递函数在不同频率的大小,被认为是能源传输比被控变量的控制变量。表达的能量传输比数组gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
为了简化计算,我们近似e的集成gydF4y2BaijgydF4y2Ba一个矩形区域,即gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
然后,给出有效的能源传输比数组:gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba

分散控制系统设计gydF4y2Ba

不失一般性,我们假设每一个主循环。,diagonal element in the transfer function matrix is represented by a second order plus dead time (SOPDT) model, which can be used to describe most of the industrial processes:
图像gydF4y2Ba
同样,ETF被表示为,gydF4y2Ba
分散控制器可以独立设计的单回路的方法基于相应的etf。这里我们采用利润增益和相位的方法。这主要是因为频率响应方法提供了良好的性能在面对不确定性时植物模型和干扰。每个回路的PID控制器应该是下列标准形式:gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
控制器可以写成gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
表示增益和相位裕度的规范,和他们的交叉频率,分别,我们有gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
替换和简化上面的方程,我们得到gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
这结果gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
通过这个公式,增益和相位的利润都是相互关联的,一些可能的增益和相位裕度选择表1中给出。gydF4y2Ba
给出了PID参数gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
Eq。(8)申请每个案例在第三节所讨论的,我们可以很容易地获得etf和PID参数总结在表2。gydF4y2Ba
结果可以看出该方法更好的性能在一个较小的值超过峰值和最小化振荡。gydF4y2Ba

示例2:gydF4y2Ba

考虑一个由工业化聚合反应堆gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
时间尺度在小时,所以这是一个非常缓慢的过程。此外,它很容易确认它不是对角占优。RGA, ERGA CFA和RFA是计算,如下所示。gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
临界频率数组是通过确定计算的交叉频率转移函数描述的过程。发现是8.0554的交叉频率从以下图[12]。为每个元素执行相同的步骤确定CFA在G (s)。gydF4y2Ba
因此CFA给出gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
相对频率数组可以通过执行RGA的阿达玛ERGA分工。RFA被发现,gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
ERGA和RGA表明对角配对。这一过程属于第二种情况,根据ETF方法计算等效为两个循环过程gydF4y2Ba
图像gydF4y2Ba
PI控制器确定方法和响应与ETF方法相比,基于RGA的调优方法简et al, BLT Luyben调优方法,提出的基于继电器的自动方法Loh et al .控制器值计算表如下。gydF4y2Ba
峰值超过相当减少该方法与最小振荡和更好的解决时间。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

有效的传递函数方法是一种新型的分散控制系统设计方法多元互动的过程。有效的传递函数的扩展方法,考虑的所有交互提出了成功和实现改善反应。方法的简单性和有效性是基于直接的互动频率控制器设计。这种方法确保所有必要的信息获得和互动频率的变化。分散控制器是通过简单地使用单回路的设计方法。仿真结果为4 2 x2过程和一个3 x3的过程表明,该方法提供了更好的整体性能相比其他设计方法即使考虑到交互。这种方法的优点是更重要的,当应用于高维过程与复杂的交互模式。因为这是ETF的扩展方法,它也可以很容易地集成到一个自动控制结构。这种方法也可以成功测试了其他MIMO过程。就业的BLT调优后获得的有效传递函数也可以进行更好的结果。gydF4y2Ba

表乍一看gydF4y2Ba

表的图标gydF4y2Ba 表的图标gydF4y2Ba 表的图标gydF4y2Ba
表3gydF4y2Ba 表4gydF4y2Ba 表6gydF4y2Ba

数据乍一看gydF4y2Ba

图1gydF4y2Ba 图2gydF4y2Ba 图3gydF4y2Ba 图4gydF4y2Ba
图1gydF4y2Ba 图2gydF4y2Ba 图3gydF4y2Ba 图4gydF4y2Ba
图12gydF4y2Ba 图13gydF4y2Ba 图17gydF4y2Ba
图12gydF4y2Ba 图13gydF4y2Ba 图17gydF4y2Ba

引用gydF4y2Ba

  1. 羌族,文健Cai、有效分散控制系统的传递函数方法MIMO过程,JPC 16 (2006)。gydF4y2Ba

  2. Deshpande P.B.(1989),多变量过程控制、ISA,北卡罗莱纳。gydF4y2Ba

  3. 朱柔Luyben,简单的调优方法的输出控制器在多变量系统中,I&EC过程设计和开发,卷。25日,3号,1986年gydF4y2Ba

  4. 乔治。斯迪法诺普洛斯、化工过程控制介绍理论与实践,2008年印度,普伦蒂斯霍尔gydF4y2Ba

  5. 朱柔Luyben,马丁Luyben,过程控制的本质,麦格劳-希尔化工系列,1997。gydF4y2Ba