过程控制系统及仪表(第3版):14-12第8章_先进控制系统介绍

过程控制系统及仪表(第3版):14-12第8章_先进控制系统介绍

ID:38290248

大小:1.24 MB

页数:53页

时间:2019-06-07

过程控制系统及仪表(第3版):14-12第8章_先进控制系统介绍_第1页
过程控制系统及仪表(第3版):14-12第8章_先进控制系统介绍_第2页
过程控制系统及仪表(第3版):14-12第8章_先进控制系统介绍_第3页
过程控制系统及仪表(第3版):14-12第8章_先进控制系统介绍_第4页
过程控制系统及仪表(第3版):14-12第8章_先进控制系统介绍_第5页
资源描述:

《过程控制系统及仪表(第3版):14-12第8章_先进控制系统介绍》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、1书名:过程控制系统及仪表(第3版)出版社:大连理工大学出版社;第3版(2010年7月1日)编著者:李亚芬;主审:邵诚,丛书名:高等学校理工科化学工类规划教材平装:259页;语种:简体中文开本:16ISBN:9787561115015,ISBN:7-5611-1501-6条形码:9787561115015尺寸:25.6x18.2x1.2cm重量:522g原价:25.00元第八章1第8章先进控制系统介绍时滞补偿控制2解耦控制33软测量技术31预测控制4自适应控制35模糊控制62第8章先进控制系统8.0概述现代工业生产过程的大型化、复杂化,对产品质量、产率、安全及对环境影响的要求越来越严格。许

2、多复杂、多变量、时变的关键变量的控制,常规PID已不能胜任,因此,先进控制受到了广泛关注。3先进过程控制(APC,AdvancedProcessControl)技术,是指不同于常规PID,具有比常规PID控制更好控制效果的控制策略的统称。先进控制的任务,用来处理那些采用常规控制效果不好,甚至无法控制的复杂工业过程控制问题。48.1软测量技术过程控制中有时需对一些与产品质量相关的变量进行实时控制和优化,这些变量往往是密度、浓度、干度等质量变量,由于技术或经济原因,很难通过传感器进行测量。软测量技术,就是选择与被估计变量相关的一组可测变量,构造某种以可测变量为输入、被估计变量为输出的数学模型,

3、用计算机软件实现这些过程变量的估计。也成为“软仪表”,“软传感器”。软测量估计值可作为控制系统的被控变量,还可为优化控制与决策提供重要信息。5软测量中各模块之间的关系图8-1软测量结构图6软测量技术构成:辅助变量的选择数据采集与处理软测量模型的建立软测量模型的校正78.1.1辅助变量选择选择影响主导变量的可测相关变量作为辅助变量。例:估计精馏塔塔顶产品的成分软测量选择初始辅助变量塔的进料特性塔釜加热特性塔顶回流特性塔顶操作状态塔抽出料特性8对初始辅助变量降维方法一:通过机理分析,选择响应灵敏、测量精度高的变量作为最终辅助变量。方法二:主元分析法,可利用现场历史数据作统计分析计算,将原始辅助

4、变量与被测量变量的关联度排序,实现变量精选。例如,在相关气相温度变量、压力变量之间选择压力变量。98.1.2数据采集与处理过程数据包含了工业对象的大量相关信息,因此采集被估计变量和原始辅助变量的历史数据时,数据的数量越多越好。要求:数据覆盖面在可能条件下应宽一些,以便软测量具有较宽的适用范围。为了保证软测量精度,数据的正确性和可靠性十分重要,因此现场数据必须经过显著误差检测和数据协调,保证数据的准确性。采集的数据要注意纯滞后的影响。108.1.3软测量模型建立建模方法有机理建模、经验建模及两者结合等方法。机理建模是从内在物理和化学规律出发,通过物料平衡、能量平衡和动量平衡建立模型。可充分利

5、用过程知识,依据过程机理,有较大的适用范围。经验建模是通过实测或依据积累的操作数据,采用数学回归方法或神经网络等方法得到经验模型。软测量模型选择时,还应考虑模型的复杂性,以及在实际系统硬件、软件平台的可实现性。静态线性模型实施成本较小,神经网络模型所需计算资源较多。118.1.4模型校正当对象特征发生较大变化,软测量经过在线学习无法保证预估精度时,须利用测量器运算所累积的历史数据,进行模型更新或在线校正。软测量模型的在线校正可表示为模型结构和模型参数的优化。模型结构修正往往需要大量样本数据和较长计算时间,难以在线进行。为解决模型结构修正耗时长和在线校正的矛盾,提出短期学习和长期学习的校正方

6、法。短期学习算法简单,学习速度快,便于实时应用。长期学习是当软测量仪表在线运行一段时间积累足够的新样本模式后,重新建立软测量模型。128.2时滞补偿控制控制通道不同程度存在纯滞后(时滞)。例:皮带传送存在纯滞后。衡量纯滞后常采用纯滞后时间τ和时间常数T之比。当τ/T<0.3,是一般纯滞后过程;当τ/T>0.3,为大纯滞后过程。138.2.1Smith预估补偿控制为改善大滞后系统控制品质,1957年Smith提出预估补偿控制。在PID反馈控制基础上,引入预估补偿环节,使闭环系统方程不含纯滞后项,提高了控制质量。14为实施Smith预估补偿控制,必须求取补偿器的数学模型。若模型与过程特性不一致

7、,则闭环系统方程中还会存在纯滞后项,两者严重不一致时,甚至会引起系统稳定性变差。实际工业过程的被控对象通常是参数时变的。当参数变化不大时可近似作为常数处理,采用Smith预估补偿控制方案有一定的效果。158.2.2控制实施中若干问题Smith预估补偿控制是基于模型已知的情况下进行,实现Smith预估补偿控制必须已知动态模型,即过程数学关系和纯滞后时间。经预估补偿后,系统闭环方程已不含纯滞后项,因此,常规控制参数整定与无纯

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。