模式识别法PID参数自整定.pdf

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1、化工自动化及仪表第卷护一一一一一命过程控制一一一一,一模式识别法参数自整定清华大学自动化系万起光徐用悉本文研 究了用 模式识别 法进行参数自整定。分析确定了一类模式的状态变 量,利 用这组变量获取过程模型,从而可以利用离线优化 得到的各 种整定规则进行白整定。仿 真结果 表明,这 是一 种 简单 实用的自整定方法。一、引言传统的算法至今仍为 过程控制所广泛采用。这主要因为 它对大多数过程都具有较好的控制效果和适应 性,同时,也因为其原理简明以及应用经验 的丰富。随着计算机在过程控制中的应用日益普及,计算机数字已十分常见。但是,控制器的参数整定仍然没有实现自动化或计算 机化。人工参数整定需要熟练

2、的技巧,十分费时,而且还由于无法利用科学的性能准则而难以保证控制 的效果。因此,参数 自整定具有重要的应用价值。实现参数的自动整定,还可以在过程特性发生变化以后使控制器参数随之作相应的变化,即使控制器具有一定的自适应控制能力。现代控制理论所提出的自校正控制的目标也正在于此,但由于其自身的原因,也需要采用“间歇在线”的方法来减弱本质非线性,保证稳定性和收敛性。这种方法与自整定的方 法 有许多共 同之处。因此,研究自整定间题还具有相当的学术意义。参数 自整定一般包括两个内容,一是过程特性的获取,二是控制器 参 数 的优化。一般说来,需要在线获取过程的特性,而控制器参数优化则在线离线均可。在获得过程

3、特性以后,根据给定的系统性能准则,可以利用寻优技术求出最优控制器参数,从而将控制器整定好,是为在线寻优。离 线优化则是根据给定的性能准则,预先求出过程特性与最优控制器之 间的函数关系,即所谓整定规则,在线求得过程特性后,根据这个简单的函数关系即可算出参数的 整定值。整定规则一般需要通过大量的仿真及寻优,利用回归分析方法拟合而得。显然,在线寻优 占用计算机时 间较多,但可根据所得的过程特性求出较准的优化系数,而利用整定规则速度快,但规则拟合时有一定误差。因而需要在两者之间权衡选择。通常,参数 自整定都采取整定规则的方式。这样,在线的计算量主要在过程特性的获取。二、模式识别法上述的过程特性一般都用

4、过程模型来表达,因而过程特性的获取实际上是过程模型辩识间题。原则上讲,已有的辩识技术都可用来进行过程模型辩识。但整定是闭环辩识问题,要求对闭环系统的扰动尽可 能小,辩识的方法更简化可以准确 度为代价。如文献用模型输出与 过程输出的相关系数得到模型参数,文献”引入继电器非线性求得闭环系统的临界振荡幅值和周期。但模型辩识方法并非尽如人意。首先,辩识需要的激励会对 闭环系统构成一定的扰动,其次,模型与实际过程的符合程度以及模型参数的辨识精度会对参数整定产生影响并最终影响控制效果。,认为,第期化工自动化及仪表现代控制理论未能解决过程控制中的高阶、非线性以及大迟延等问题,欲辨识的参数越多,辨识就会对数据

5、越敏感。他提出模式识别法王,。,。,试图避开过程模型间题,用闭环系统 响应波形上一组足以表征过程特性而数目又尽可能少的特征量作为“状态变量”,以此为依据设计通用的自整定方法。用模式识别法进行参数整定,需要进行下面几方面的工作。首先,将闭环系统在一定输入下的响应波形视为模式,根据一定的准则分为几类,例如分为欠阻尼振荡和过阻尼振荡两种模式其次,确定每个模式 的特征量,即“状态变量”第三,确定理想模式下状态变量的值,建立模式的“状态变量”表达关系这需要大量的理论和仿真工作。在完成上述工作以后,在线的整定即进行模式识别,依据理想模式的状态变量值与实测的模式状态变量值之间的差别 对参数作 自适应调整。不

6、难看 出,大量的是离线研制工作,在线计算工作量很小,因此,这种整定方法速度快,占用内存少。它的另一个优点是很容易与人工整定的经验融合,构成专家系统。三、基于模式识别的参数 自整定本节介绍作者在基于模式 识别的整定方面的工作。我们研究最常见的一类模式,即阶跃输入下控制的闭环系统的衰减振荡响应图、图通过仿真实验,确定了三个能较好表 达这一模式的特征量图。在假定实际过程为一 阶惯性加纯时滞的情况下,还导出了这组特征量与闭环系统参数之何的关系。最后,利用非线性规划中的可变容差法和一种频域估计方法,并用回归分析的方法求出了设定值扰动下的准则最优的控制器参数与一 阶惯性加迟延过程参数之 间的关系。化州刃口

7、扁,图闭环控制系统一月。一一州、山勺、图闭环 响应及特征量即使把过程模型简化为一阶惯 性加迟延,闭环系统图俊定值阶跃扰动下的误差也是一个 十分复杂的函数艺二 丈日么忿了以,一。一寸日命丫“一日丫“交丫一日其中阶跃扰动幅度丫二日化工自动化及仪表第卷并且一一召坏一己、峪二你呼矛。,。一丁、人“气一丁沼一一玄为一阶产近似从式解析得到过程参数几乎是不可能的。因此我们用仿 真实验的办法来确定一组状态变量。结果表 明,卜、。,此二。,以及是一组 较好 的 特征量图在假定过程为一 阶惯 性加迟延的情况下,图图绘出 了系统参数变化时,各参数之间的关系,其中每图中的、表示两个不同参数的系统,横座标为变化的参数。

8、可以看出,当系统参数分别变。犷一尸飞念慕了介其一,切切切召二二一“图变 化时特征量的 变化急卜一 子图变化时特征童的变化化时,这组特征量都是线性变化的。因此,可以将这组特征量确定为这个模式的状态变量,进而可研究理想模式的状态变量值。利用图图的线性关系,我们用回归分析的方法建立了状态变 量与 过 程模型一阶惯性加纯迟延之 间的关系卜。一。巧忿一。日日丫气”一日丫其中二忿。,日二丫”。利用牛顿迭代法或 其它方法,不难由式求出、丫,从而得到,、第期化工 自动化及仪表我曝一亡一夏二乐略了粼曝一。一砚一矛百、,一一一厂一一兀浏,聪一、,。青争夕仰一枯尹一“下二宁”万如口飞“,城一图迟延 变 化时特 征

9、量 的变 化图变化 时特征量的变化图给出 了用式辨识 一阶惯性加、,、,。,一。一。迟延过程的结果。给定,了行端一。“,仿真出闭环响应 波形,得。、,求出,日,丫,即。,和的误差分别为和,不同对象参数辨识误差 均在以下,可以满足工业控制的要求。图中曲线是用来辨识的波形,曲线是在同样的参数下模型 的 响应 波形。图给出了高阶过程用一阶等效的一个例子。实际过程为二。一。分识得,。同样,图的 曲线给出了在同样参数下等效模型的响应。在过程特性获得以后,需要按一定的整定规则整定参数。文 献的给出 了负荷扰动下多种优化准则的参数,作者导出了准则 的设定值扰动最优整 定为二,一。,“”“吕“其中用 下述形式

10、 更好二根据整定规则,即可将控制器参数整定好。综上所述,本方法克服了文献幻必须把闭环控制改变为比例控制所带来的缺点,化工自动化及仪表第卷子,企拭,过积之,等级模型艺爪图例结 果比较牙于叻叫卫。过程模型图例的结 果比较利用 自然扰动或专门施加的设定值扰动下控制闭环响应波形实测 出其一组特征量 的值,在线地进行参数整定。四、结论参数自整定是目前受关注的课题之一,模式识别法是 一种较好的整定方法,但基础研究工作还较少。本文分析确定了一类模式的状态变量。利用这组变量还可以方便地确定过程模型,所得的整定方法对文献中的一种方法有两个重要改进,因此是一种实实用的方法。仿真结果证明了这一点。本文于年月日收到参

11、考文献冯纯伯,“自适应控制 理论及应用”,中国自动化学会年学术会 议文集第一集袁 展东、颜文化,“一 种实用 的参 数辨识整定法”,电气自动化,一”,一,下 转第页化工 自动化及仪表专家监控器据库棋式识别,土图八专家系统自整定控制系统 方框图息。智能的规则验证器是提 供信 念方面的知识和事实知识。它的作用是向用户提供使用某些调整规则的理由,业提供对象的动态特性,以供用户判断专家调整器的性能。它使用元知识来表示专家知识。每条元知识都含有闭环系统定值扰动过渡过程模式和对象的动态特性。它把闭环 阶跃响应模式分成九类,相对九类模式,又把对象动态特性分为八类劝元知识把各类实际过程的模式归入到这些预分类的

12、模式中去,然后由逻辑推理决定使用哪 一条调 整 规则。六、结论本 文对近年来出现的参数自整定方法进行了讨论。通过分析和试验表明,改进型的一。方法是具有生命 力的,适用于大多数过程工业的应用场合。专家系统 自整定方法具有适应性强、性能好的特点。它们都不 需要对象的数学模型。它们也都有各自的局 限性。只根据频率特性上的一点信息来整定参数业不适用所有的对象。此外,模拟试验表明,当专家系统不具备判断某种模式的知识,或者由于噪声使得专家系统产生模式误判断时,整定后的控制系统往往就会发散。另外,上述方法不适用于对象特性变化快的场合。因此,这些方法还有待于进一步发展和完善。不管怎样,本文所讨论的方法一般都工作得较好,特别是以人工智能为基础的专家系统自整定的拉制系统在过程工业控制的应用中取得了明显的实效。可以预见今后几年,它们将得到更广泛地应用。本文于年月日收到参考文献,“”,应,生,“,一赵志 凡,“模式识别 自校正调节器”,热力发 电译 丛,第五 期,“”,一,一,一,拐。望,谢英奋,“一种调 节器参数 的 整定方法”化工自动 化 及仪表,一弱,刀,上接第页,“过程工业中的 自适应 控制”,非线性与自适应控制技术,科学 出版 社,“瓜”,。,“”,贝妞今、,丫”,“”,涎,”一一王上一一,。乙一州主卜“,圣一、犷,。一一,良乓,刀气、一下,一,五一已一七,拜。