关键字 |
| 锥形罐、PI控制水平,MATLAB |
介绍 |
| 流程工业中的一个基本问题是油箱液位和流量的控制过程。锥形罐广泛应用于流程工业、石化工业、食品加工工业和污水处理行业。锥形罐的控制是一个具有挑战性的问题,因为其非线性和不断变化的横截面的面积。因此,由于这些原因锥形槽过程是在这里拍摄的。传统PID控制器是简单,可靠的提供了系统是线性的。但这里的过程被认为是具有非线性特征表示为分段线性化模型。的多个线性模型与许多PI控制器实现了坦克。许多研究人员一直在进行锥形罐的液位控制过程。s . m . Giri Raj kumar k .拉姆库玛儿桑杰Sharma[1]解释蚂蚁群落优化锥形罐的液位控制。含硝酸钠Bhuvaneswari, g .乌玛·西奥多Rangaswamy[2]进行锥形罐液位控制实验使用神经网络控制器。斯瓦特•莫汉蒂[3]对浮选柱模型预测控制器设计。 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. |
| 本文努力设计一个系统使用两种方法过程反应曲线法和skogestad方法获得π值的过程反应曲线法也被称为第一个方法,得到实验工厂单位阶跃输入的响应。如果核电站涉及主要集成商(s)和复共轭极点,那么这样的单位阶跃响应曲线看起来s形曲线。这样的阶跃响应曲线可能是生成实验或植物的动态模拟。s形曲线可能具有两个常数,延迟时间L和时间常数t . PID调谐器可以实现良好的性能和鲁棒性之间的平衡。PID调谐器认为植物是之间的所有块的结合PID控制器的输入和输出。因此,植物包括控制回路中的所有模块,控制器本身。 |
| 方法,可以表示skogestad方法[7]发起人之后,基于直接法。控制系统跟踪函数T (s)被指定为一个一阶传递函数。本文的目的是表明采用该优化PI控制器,可以实现优化。这可以被比较的结果π调谐器的各种方法。 |
建模和仿真 |
| 反馈控制系统通常被称为闭环控制系统。闭环控制系统中传动误差信号,输入信号之间的差异和feedbacksignal,喂养控制器以减少误差,使系统的输出desiredvalue。锥形罐系统,非线性的特性,数学模型obtainedand模拟仿真软件。四段过程动力学进行了分析,获得有效的模型操作范围。操作范围总结为模式1 0 - 1.4厘米,1.4 - -5.76厘米model 2, 5.76 - -12.83厘米模型3和模型4。12.83 - -23.04厘米 |
| 锥形罐的结构系统是图1中所示。坦克水平过程模拟是单输入singleoutput坦克系统如图2所示的输出。用户可以调整进气流量通过调整控制信号,鳍。在仿真期间,„h水平将在任何即时的时间计算。输出柜系统,液体会流入水箱通过进口和液体将通过出口从坦克。在这里,我们想保持液体的水平在坦克所需的价值;所以测量的输出变量液位h。[8]。 |
| 答:数学建模 |
| 锥形罐的面积是由 |
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| 流入率——外流率=积累 |
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问题公式化 |
| 答:线性化 |
| 过程稳定stateinput输出特性从而获得显示非线性行为的区域变化与过程变量高度非线性的方式(h),得到一个线性模型的过程稳态输入-输出特性曲线分为五个不同的线性区域如图4所示。 |
开环系统 |
| 在仿真软件MATLAB数学模型设计和开环仿真结果在进气流量阶跃变化。 |
| 得到响应从开环测试代表一阶传递函数零死亡时间。 |
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控制器设计 |
| 答:直接合成法 |
| 直接合成法是一种基于模型的优化技术。它使用一个确定的流程模型与一个用户指定的闭环响应特性。[9]这是一个基于模型的优化技术。它使用一个确定的流程模型与一个用户指定的闭环响应特性。这种方法的一个优势是它提供了洞察的作用„模型¢控制系统设计。 |
| 整体设定值变化传递函数假设, |
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| 讲话直接合成法: |
| 1。它在很大程度上依赖于模型的类型。 |
| 2。它需要模型反演,对非最小相位的过程可能会导致问题。 |
| 3所示。PID控制器可能没有意识到,除非一个适当的模型形式用于合成控制律。 |
| b . SKOGESTAD方法 |
| 方法,可以表示skogestad发起人方法后,基于直接法。控制系统跟踪函数T (s)被指定为一个一阶传递函数。本文的目的是表明采用该优化PI控制器,可以实现优化。这可以被比较的结果π调谐器的各种方法。 |
仿真结果 |
| 仿真结果的合成π和skogestad各种操作点。在MATLAB环境中进行了仿真。控制器的性能比较的基础上[12]上升时间、稳定时间和射击。 |
结论 |
| 比例积分控制器的实现完成bydirect合成方法和skogestad方法,过程反应曲线法获得的PI参数给出了最低上升时间和快速沉降时间响应。水箱液位控制是这样一个过程可能更常用于工业过程包括电力、石油行业、电力行业、开发网站,造纸行业,饮料行业,等于是控制驱动吸引研究人员一直稳定运行,仍然保持未来越来越多的范围。 |
表乍一看 |
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数据乍一看 |
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引用 |
- s . m . GiriRajkumar k博士拉姆库玛儿,桑杰Sarma O.V,”蚁群优化的实时应用计算机应用,”国际期刊(0975 - 8887)3 -八号卷,2010年6月。
- 含硝酸钠Bhuvaneswari, g .乌玛·西奥多Rangaswamy。”自适应和使用智能控制器非线性过程的最优控制“应用软计算9,182 - 190
- 斯瓦特•莫汉蒂。”基于人工神经网络的系统辨识和模型预测控制浮选柱”,《过程控制19(2009),页991 - 999
- 拉胡尔Shridhar,道格拉斯J.Cooper。”多变量MPC的小说调优”,ISA事务、卷- 36号4,页273 - 280。
- 拉胡尔Shridhar,道格拉斯J.Cooper。”货币政策委员会无约束多变量的优化策略”,印第安纳州,Eng。陈省身。研究》1998年,37岁,4003 - 4016。
- e . f .卡马乔,卡洛斯Bordons”模型预测控制“第二版,施普林格。
- Skogested,年代。”简单的分析模型和PID控制器优化规则”,过程控制》杂志,2003年。
- 年代。Nithya, N。Sivakumaran, T.K.Radhakrishnan N.Anantharaman”基于软计算的实时控制器实现对非线性过程”世界大会的工程和计算机科学(WCECS) 2010 - 2卷。
- V.R.RaviT。Thyagarajan”应用自适应控制技术相互作用的非线性系统“电子计算机技术(ICECT), 2011年20112年4月3日国际会议on8-10页:386 - 392。
- Sukanya r .谨慎SivanandamVenkatesh”设计基于MPC控制器的一个锥形罐系统“民国进展会议工程、科学和管理(ICAESM -2012) 3月30日,31日,2012年。
- 可变电阻拉维,T。Thyagarajan, M.MonikaDarshini”多模型自适应控制策略为相互作用的非线性系统模型预测控制器“国际会议流程自动化、控制和计算(扣带皮层部位),2011年7月。页:1 - 8。
- R。Valarmathi,公关Theerthagiri, S.Rakeshkumar“基于遗传算法的控制器设计与分析非线性液体罐系统”民国的发展工程、科学和管理(ICAESM -2012) 3月30日,31日,2012年。
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