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浅谈预测-pid串级精馏塔控制系统

时间:2016-06-27  作者:马勇

    摘  要:精馏过程是现代化工业生产中应用极为广泛的传质过程,其目的是利用混合液中各组分挥发度的不同将各组分进行分离,并达到规定的纯度要求,精馏塔是精馏过程的关键设备、它是一个非常复杂的对象,精馏塔内在的通道很多,内在的机理复杂,参数之间互相关联,反应迟缓,大惯性且模型不确定的特点,为了满足精馏塔对自动控制的要求,设计了基于预测—pid串级控制的制系统。该系统将串级控制结构与预测控制算法相结合,内回路采常规比例调节器,外回路采用动态矩阵控制器(dmc)。既保持了预测控制的强鲁棒性和跟踪性能,又具有足够的抗干扰性。仿真结果表明,所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规pid控制系统。
    论文关键词: 串级控制  动态矩阵控制  pid控制


1 引言
    众所周知,大迟延、大惯性的对象是难控对象,纯迟延的存在使系统稳定性和控制品质明显下降,在模型摄动的情况下,情况会更严重。采用固定参数的pid控制,难以在稳定性和控制品质之间取得折衷,即使整定出一组相对理想的参数,在对象模型变化时,被控品质也难以保证证。smith预估控制也存在同样的问题,只有在模型精确稳定时,才能完全补偿纯迟延。
    多精硅精馏塔控制对象就是这种大迟延、大惯性的对策,而且受控系统存在严重的非线性和时变特性,在精馏塔的操作过程中,影响其质量指标的主要干扰因素有;(1)如进料流量f的波动、(2)进料成分zf的变化,(3)进料温度及进料热焓qf的变化,(4)再沸器加热剂(如蒸汽)加入热量的变化,(5)冷凝器内除去热量的变化,(6)环境温度的变化,对这样的对象,用常规控制方式难以取得满意的控制效果,严重时还会影响产品质量、经济运行。因此有必要探讨多精硅行业精馏塔控制的新策略。
2
控制系统设计
    动态矩阵控制(dmc)是预测控制算法中一种重要的算法,它能直接处理带有纯滞后、大惯性的对象,有良好的跟踪性能,并对模型失配有较强的鲁棒性。然而,由于模型的卷积性质,使其难以采用pid控制那样短的采样周期,因而对过程中随机突发性干扰的抑制往往不如pid控制有效。此外,由于采用单层次的控制结构,反馈环节难以兼顾鲁棒性和抗干扰性。为了使预测控制系统能满足综合的性能要求并简化设计,有必要改变原有算法的单层次结构,而采用多层控制的策略。在本文中,把串级控制结构引入预测控制,在内环采用频率较高的常规pid控制,抑制进入系统的主要干扰,而外环采用dmc控制,论文获得了良好的跟踪性和鲁棒性。
    根据上述分层控制的思想,串级控制副回路的选择应该使副对象含有系统的主要干扰,由于副回路是随动系统, 对包含在其中的二次扰动具有很强的抑制能力和自适应能力,二次扰动通过主、副回路的调节对主被控量的影响很小,因此在选择副回路时应尽可能把被控过程中变化剧烈、频繁、幅度大的主要扰动包括在副回路中,此外要尽可能包含较多的扰动。同时在副回路采用较高采样控制频率,其参数的选择原则同传统的pid调节器。而主回路则以副回路和对象的剩余部分一起作为广义对象,由于干扰的主要成分已经得到有效的抑制,可以选择较大的采样周期,采用dmc控制。基于上述思想设计的主汽温预测—pid控制系统如图1所示。其中G(s),G(s)分别为惰性区和导前区的传递函数,θ(k),θ2(k)分别为主汽温和导前汽温,w(k)为主汽温的参考值,n(k)为扰动量。

3动态矩阵控制算法
    动态矩阵控制是一种利用被控对象的单位阶跃响应采样数据作为预测模型的预测控制算法,?设被控对象的单位阶跃采样数据为{a1,a2,}。对于渐近稳定的系统,其阶跃响应在若干个采样周期后就趋于稳态值,即a≈a(∞),因此可以用单位阶阶跃响应采样数据的前有限项描述系统的动态特性{a1,a2,a}。
    由线性系统的叠加原理,可以得到系统输出的预测模型为:



上式表明,预测模型输出由待求的未知控制量和过去控制量产生的系统已知输出初值两部分组成。
    由于模型和干扰等影响,系统的输出预测值,需要在预测模型输出的基础上用实际输出误差修正,即

    优化下列性能指标:

    p是预测时域,m是控制时域。q,λ分别为误差权矩阵和控制权矩阵。

4 设计参数的选择
    预测控制算法由于采用了多步预测、滚动优化和反馈校正等控制策略,扩大了反映系统动态行为的有用信息,提高了系统运行的稳定性和鲁棒性。

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