smith预估器大时滞系统研究

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1、摘要大迟延对象的控制一直是控制领域研究的焦点问题。加热炉温度控制便属于这类复杂的控制对象。传统的加热炉温度控制系统采用的是原料油出口温度同燃料油流量或同炉膛温度的串级控制，但由于燃料油流量存在波动，使得温度控制效果较差。而且由于近年来炉膛改造，炉膛容积增大，使得控制系统主副被控对象均存在较大的时间滞后。对于无滞后或滞后比较小的系统，通常采用PID控制。对于大滞后系统，PID控制效果并不好，需要另加补偿，因此提出了Smith预估补偿控制系统。而Smith预估算法则在模型匹配时具有好的性能指标,但是由于这种算法严重依赖模型的精确匹配,而在实际中这是很难做到的,当模型失配时,Smith预估算法

2、就难以取得良好的控制效果,因此提出了改进型Smith控制系统。本文研究的重点是设计与实现适用于燃烧控制过程的控制规律和控制算法。具体讨论了纯滞后系统的Smith预估器及工程实现方法，着重对这种控制算法进行了较深入的讨论，并提出了一种改进型Smith预估控制器，该控制器把自适应控制与史密斯预估器有机地结合起来，实现对控制系统的参数自整定，而且还通过仿真对设计和改进的结果进行了分析。仿真实验中，若采用PID控制算法，系统会出现较大的超调量，采用史密斯预估补偿控制没有超调量。若保持控制器和模型的参数不变，改变对象参数，使估计模型与之失配，此时史密斯预估算法出现振荡，系统稳定性被破坏。改进型Sm

3、ith算法不仅能够保持系统的稳定，而且振荡次数少，收敛速度快。关键词:加热炉；增益自适应；史密斯预估器24第一章绪论1.1研究的背景及意义加热炉温度控制系统为一个大滞后的系统，改变传统的控制方式，采用温度、流量串级控制，并把煤气热值和烟气残氧检测量引入控制系统，对煤气和空气的配比值进行优化、调节，实现了加热炉高效燃烧控制、温度迅速反应控制。在纯滞后过程中，由于过程控制通道中存在的纯滞后，使得被控量不能及时反映所承受的扰动。因此这样的过程必然会产生较明显的超调量和需要较长的调节时间，被认为是较难控制的过程，其控制难度将随着纯滞后占整个过程动态时间参数的比例增加而增加。一般认为纯滞后与过程的

4、时间常数T之比大于0.5，则称过程是大滞后过程。当与T之比增加时，过程中的相位滞后增加而使超调增大甚至会因为严重超调而出现聚爆、结焦等事故。此外大滞后会降低整个控制系统的稳定性，因此大滞后过程控制一直备受关注。1.2国内外基于加热炉温度控制的研究滞后环节的存在使得整个系统的控制品质变坏甚至引起闭环系统的不稳定。因此近年来，对时滞系统的控制方法研究方兴未艾[1]。从50年代以来，时滞控制先后出现了基于模型的方法和无模型这两大方法。基于模型的方法有smith预估补偿控制、最优控制、自适应控制、动态矩阵预报控制、预测控制、滑模变结构控制、鲁棒控制等。无模型方法有模糊smith控制、模糊自适应控

5、制、模糊PD控制、神经网络控制、专家控制等。其控制方法也己经由传统控制转向智能控制，或者是二者的结合。PID控制是迄今为止应用最广泛的一种控制方法。在工业过程控制中大多采用PID控制，其优点是原理简单、通用性强、鲁棒性好间。然而PID控制在纯滞后系统中的应用是有一定限制的，对于滞后较大的系统，常规PID控制往往显得无能为力。（1）国外最早在1958年提出预估控制器[2]，这是一个时滞预估补偿算法，其最大优点是将时滞环节移到了闭环之外，提高了系统的控制品质，但其过于依赖精确的数学模型，实际应用比较困难。为此人们提出了许多改进方法，大致可以分为两种:一种是基于结构上的改进，这类方法主要是结合

6、智能控制通过在不同的位置增加一些并联或者串联的环节进行补偿;另一种是在参数整定上的改进，这种方法将项通过泰勒多项式展开用鲁棒性能指标及其他的指标函数对控制器进行解析设计，或者对其中的控制参数进行鲁棒调整，还有的方法是对Smith预估系统的反馈传递函数进行改进,以增强它的鲁棒性和稳定性。24（2）神经网络具有自组织和自学习的特点，它可以任意精度逼近非线性函数，可进行在线和离线学习，容错性比较强;它不需要复杂的控制结构，也不需要精确的数学模型，其简单有效的特点适合工业应用。在时滞系统中的应用，神经网络主要用于辨识和控制。在辨识方面，用于辩识系统的参数和滞后时间,在控制方面，主要有模型参考自适

7、应控制和预测控制。另外，神经网络也和Smith控制结合对时滞系统进行控制，该方法也较有效。（3）模糊控制是一种基于专家规则的智能控制方法[3]，它无需知道系统精确的数学模型，只需要现场操作人员的经验和操作数据。模糊算法对于时滞系统比较适用，它是处理时滞系统中难以定量化环节和不确定性的有效手段。模糊算法在时滞系统中的应用大致有以下几个方面[4]:l)模糊Smith控制控制器，它一般是由Smith预估器解决对象的时滞问题，模糊控制器控制