关键字 |
| 锥形罐，PI控制，水平，MATLAB |
介绍 |
| 过程工业中的一个基本问题是过程罐内液位和流量的控制。锥形罐广泛应用于加工工业、石化工业、食品加工工业和废水处理行业。由于锥形罐的非线性和截面面积的不断变化，其控制是一个具有挑战性的问题。因此，由于这些原因，这里采用锥形罐工艺。传统的PID控制器是简单的，鲁棒的系统是线性的。但这里所考虑的过程具有非线性特征，用分段线性化模型表示。采用多PI控制器实现了坦克的多个线性模型。在锥形罐工艺的液位控制方面进行了大量的研究。S. M. Giri Raj kumar, K. Ramkumar, Sanjay Sharma[1]解释了锥形坦克水平控制中的蚁群优化。N.S. Bhuvaneswari, G. Uma, T.R. Rangaswamy[2]使用神经网络控制器进行了锥形罐液位控制实验。Swati Mohanty[3]为浮选柱设计了模型预测控制器。 Artificial Neural Network modeling and multivariable Model Predictive Controllers are designed by Rahul Shridhar, Douglas. J. Cooper [4]. Unconstrained multivariable Tuning was proposed by R. Shridhar, D. J. Cooper [5]. The detailed description of designing MPC is explained by E. F. Camacho, Carlos Bordons[6]. The softwares and technology offers the potential to implement more advanced control algorithms but in industries they prefer a robust and transparent process control structure that uses simple controllers. That is why the PID controller remains as the most widely implemented controller despite of the developments of control theory. |
| 本文试图用两种方法设计一个系统，过程反应曲线法和skogestad法得到PI值过程反应曲线法又称第一种方法，我们通过实验得到植物对单位步长输入的响应。如果装置既不涉及积分器也不涉及主复共轭极点，那么这样的单位阶跃响应曲线可能是s型曲线。这种阶跃响应曲线可以通过实验或动态模拟得到。s型曲线可以用两个常数来表征，延迟时间L和时间常数t。PID调谐器可以在性能和鲁棒性之间实现良好的平衡。PID调谐器认为PID控制器输入和输出之间的所有块的组合。因此，该装置包括控制回路中的所有块，而不是控制器本身。 |
| 该方法在直接法的基础上，以始作俑者命名为skogestad方法[7]。控制系统跟踪函数T(s)被指定为一阶传递函数。本文的目的是表明，通过采用所提出的PI控制器的调谐，可以实现优化。通过比较各种方法的PI调谐器的结果可以看出这一点。 |
建模和仿真 |
| 反馈控制系统通常被称为闭环控制系统。在闭环控制系统中，执行误差信号，即输入信号和反馈信号之间的差，被馈送给控制器以减小误差并使系统的输出达到期望的值。建立了具有非线性特性的锥形罐系统的数学模型，并在SIMULINK中进行了仿真。对过程动力学进行了四个部分的分析，得到了有效的工作范围模型。模型1的工作范围为0 ~ 1.4 cm，模型2为1.4 ~ 5.76 cm，模型3为5.76 ~ 12.83 cm，模型4为12.83 ~ 23.04 cm。 |
| 锥形罐系统的结构如图1所示。所要模拟的罐面过程为单输入单输出(SISO)罐系统，如图2所示。用户可以通过调节控制信号Fin来调节进气流量。在模拟过程中，将在任何时刻计算液位“h”。在SISO罐系统中，液体通过进水口流入罐内，液体通过出水口从罐内流出。在这里，我们想要将罐中液体的液位保持在期望的值;所以测量的输出变量是液面h。[8]。 |
| A.数学建模 |
| 圆锥罐的面积由 |
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| 流入率-流出率=累积 |
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问题公式化 |
| 答:线性化 |
| 这样得到的过程稳态输入-输出特性显示了非线性行为，因为面积随过程可变高度(h)呈非线性方式变化。为了获得线性模型，过程稳态输入-输出特性曲线被分为五个不同的线性区域，如图4所示。 |
开环系统 |
| 在SIMULINK MATLAB中设计了数学模型，得到了进口流量阶跃变化的开环仿真结果。 |
| 开环试验得到的响应为零死时间的一阶传递函数。 |
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控制器设计 |
| A.直接合成法 |
| 直接合成是一种基于模型的调谐技术。它使用一个确定的过程模型与用户指定的闭环响应特性相结合这是一种基于模型的调优技术。它使用已识别的流程模型与用户指定的闭环响应特性相结合。这种方法的一个优点是，它提供了“modelÃ①Â′Â′”在控制系统设计中的作用。 |
| 设定点变化的总体传递函数为， |
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| 直接合成法备注: |
| 1.这在很大程度上取决于模型类型。 |
| 2.它需要模型反演，这可能会导致非最小相位过程的问题。 |
| 3.只有采用合适的模型形式来综合控制律，PID控制器才能实现。 |
| B. skogestad方法 |
| 该方法是在直接法的基础上发展起来的，以始祖命名为skogestad法。控制系统跟踪函数T(s)被指定为一阶传递函数。本文的目的是表明，通过采用所提出的PI控制器的调谐，可以实现优化。通过比较各种方法的PI调谐器的结果可以看出这一点。 |
仿真结果 |
| 得到了PI和skogestad在不同工作点下的仿真结果。仿真在MATLAB环境下进行。通过上升时间、稳定时间和过冲时间对控制器的性能进行了比较。 |
结论 |
| 采用直接综合法和skogestad法实现了PI控制器，通过过程反应曲线法得到的PI参数具有最小的上升时间和快速的沉降时间响应。储罐液位控制是这样一个过程，可能更常用于所有工业过程，包括电力，石油工业，电力部门，开发现场，造纸工业，饮料工业等，所以这种驱动器的可控稳定运行总是吸引着研究人员，仍然保持越来越多的未来范围。 |
表格一览 |
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数字一览 |
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参考文献 |
- S. M. GiriRajkumar, K. Ramkumar博士，Sanjay Sarma o.v. "蚁群优化的实时应用《国际计算机应用杂志》(0975 - 8887)第3卷至第8期，2010年6月。
- N.S.布瓦内斯瓦里，G. Uma, T.R. Rangaswamy，"基于智能控制器的非线性过程自适应最优控制，“应用软计算9,182-190
- 斯瓦特•莫汉蒂。”基于人工神经网络的浮选柱辨识与模型预测控制过程控制学报19 (2009)，pp 991-999
- 拉胡尔·施里达尔，道格拉斯·j·库珀一种新的多变量MPC优化方法，ISA Transactions,vol - 36,No。4，第273- 280页。
- 拉胡尔·施里达尔，道格拉斯·j·库珀无约束多变量MPC的优化策略，英。陈省身。第1998,37,4003 -4016号决议。
- e·f·卡马乔《卡洛斯·波登斯》模型预测控制“第二版，施普林格。
- Skogested, S， "模型约简和PID控制器整定的简单解析规则， Journal Process Control, 2003。
- S.Nithya, N.Sivakumaran, T.K.Radhakrishnan和N.Anantharaman "基于软计算的非线性过程控制器实时实现世界工程与计算机科学大会(WCECS)2010，卷- 2。
- V.R.RaviT.Thyagarajan”自适应控制技术在交互非线性系统中的应用电子计算机技术(ICECT)，2011年第三届国际会议，20112年4月8-10日pp: 386 - 392。
- Sukanya R. Warier, SivanandamVenkatesh "基于MPC的锥形罐系统控制器设计“ieee工程、科学和管理国际会议(ICAESM -2012) 2012年3月30日，31日。
- v.r.拉维，t.t yathagarajan, M.MonikaDarshini”交互非线性系统模型预测控制器的多模型自适应控制策略“过程自动化、控制与计算国际会议(PACC)， 2011年7月。Pp:1 - 8。
- R.Valarmathi, P.R.Theerthagiri, S.Rakeshkumar基于遗传算法的非线性液罐系统控制器设计与分析ieee工程、科学与管理国际会议(ICAESM -2012) 2012年3月30日，31日。
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