[發明專利]一種微分超前廣義智能內部模型集PID控制器設計方法

有效

• 申請號: 201711358711.6
• 申請日: 2017-12-17
• 公開（公告）號: CN108132596B
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 王文新;李全善;王曦
• 申請（專利權）人: 北京世紀隆博科技有限責任公司
• 主分類號: G05B11/42
• 分類號: G05B11/42;G05B13/04
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

1.一種微分超前廣義智能內部模型集PID控制器設計方法，在石油化工生產過程中，被控變量往往要求平緩的變化，即使在工藝需要改變生產計劃時，也需要各被控變量平緩地過渡到新的穩態；為防止設定值改變或輸入有高頻干擾信號時造成輸出波動幅度大，嚴重時可造成事故的風險，因此，引入了微分超前PID控制，即微分只對測量值起作用，比例和積分對偏差起作用，如此設定以避免設定值變化造成的輸出參數大幅波動；

R(s)為回路設定值；Y(s)為被控變量輸出值；為控制器的比例和積分作用部分傳遞函數，K為比例系數，T_I為積分時間常數；為微分部分傳遞函數，T_D為微分時間常數，α為微分放大系數，取值為0.05～0.1；G_P(s)為過程對象傳遞函數；s為拉普拉斯變換算子；

其特征在于：

λ為魯棒提升系數，在控制器參數設計階段計算求得，該魯棒提升系數的適當取值有利于回路的魯棒性能；G′_P(s)為名義過程控制對象傳遞函數：

進行等價轉換，得微分超前廣義內部模型控制回路結構，稱為廣義內部模型控制；

G_C(s)稱為廣義內部模型控制器，其傳遞函數如下：

控制器參數設計目標為確定全新的控制器參數K、T_I、T_D，使控制回路前向通道G_C(s)G′_P(s)的輸入輸出響應等價于一階慣性環節在設定值R(s)改變后，被控變量實現比較理想的平穩過度過程，控制器參數及魯棒提升系數計算采用隨機搜索優化方法。

2.根據權利要求1所述的一種微分超前廣義智能內部模型集PID控制器設計方法，其特征在于：為了使所設計的控制器參數能夠在多種工況正常運行，在微分超前控制器設計方法的基礎上，綜合生產控制回路過程對象多時段、多工況的有效模型集，智能選取出適應多種工況的全局優化控制器：

(G′_P1(s)，G′_P2(s)，…，G′_Pm(s))為當前控制回路的名義過程對象模型集，表達式如下：

其中，實際的過程對象模型為(G_P1(s)，G_P2(s)，…，G_Pm(s))，m為模型集中包含模型的數量，i表示模型的序列；

在基于內部模型集的全局優化智能控制器參數的設計中，采用ITAE即時間乘誤差絕對值積分作為最終最優參數確定指標，該指標計算公式如下：

其中，η_ITAE為全局優化控制器參數性能指標；m為當前回路對象模型集包含模型數量；n為計算模型集中各模型動態響應性能選取時間段包含的數據點數；y_i(t_j)為模型集中第i個模型在t_j時刻輸出動態響應值；r_i為第i個模型輸入給定值；t_j為第j個采樣數據值的時間，j表示采樣數據值的序號。

3.根據權利要求1所述的一種微分超前廣義智能內部模型集PID控制器設計方法，其特征在于：本方法所設計的全局優化智能控制器即采用隨機搜索優化算法，該優化算法可快速選取出一組智能控制器參數，直接在PID控制器實施，使得在該組控制器參數控制下，被控過程對象的輸出動態響應在上述性能指標η_ITAE的約束下，使得該性能指標取值最小，實現適應多工況的全局優化智能控制器控制目標，設計方法步驟如下：

S1、根據采集到的現場生產過程對象多時段、多工況的有效數據，并采用混合Box-Jenkins模型閉環辨識方法建立過程對象多工況精準模型，形成對象內部模型集；

S2、對對象內部模型集中各精準模型，采用微分超前廣義內部模型控制器設計方法，分別采用隨機搜索優化方法對各工況模型設計出相應的控制器K、T_I、T_D參數組；

S3、根據S2得到的控制器K、T_I、T_D參數組，計算出各組控制器K、T_I、T_D參數平均值，作為采用隨機搜索優化算法求取全局優化控制器參數的初值；

S4、采用隨機搜索優化算法，以S3計算出的參數平均值作為初值，搜索出一組智能控制器參數，使得對象模型集中各工況模型在該組控制器參數控制下，性能指標η_ITAE取值最小，即達到全局優化智能控制器的設計目標。