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        含有可測擾動多變量動態(tài)矩陣控制算法仿真研究

        2020-05-19 08:51:54臧春華孫文博
        山東化工 2020年7期
        關鍵詞:階躍設定值控制算法

        臧春華,孫文博

        (沈陽化工大學 信息工程學院,遼寧 沈陽 110142)

        隨著工業(yè)的發(fā)展,傳統(tǒng)PID控制已經滿足不了工業(yè)生產的需求,DMC算法應運而生,現(xiàn)在許多公司已經將DMC算法做成軟件,應用到工業(yè)各個領域。

        目前,許多專家學者已經對DMC算法理論方面進行了深入研究,其中,陳立等[1]提出了一種新的DMC控制算法,即用遺傳算法對DMC的設計參數(shù)進行在線尋優(yōu),由優(yōu)化結果來實際控制作用。郭偉等[2]提出了一種狀態(tài)等式約束DMC算法。余世明等[3]針對快計算速動態(tài)過程與低維非方多變量系統(tǒng),提出了一種多變量約束快速動態(tài)矩陣控制算法。彭輝等[4]提出了一種適用于過阻尼對象的自校正動態(tài)矩陣控制的改進算法。Gattu等[5]針對非線性過程模型,提出了狀態(tài)估計的二次動態(tài)矩陣控制。Aufderheide B等[6]擴展動態(tài)矩陣控制來處理不同的工作狀態(tài)和抑制參數(shù)擾動。Zafiriou E等[7]研究了在二次動態(tài)矩陣控制求解的在線優(yōu)化問題中,約束對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。Zhao Z等[8]提出了一種基于多操作模型的非線性動態(tài)矩陣控制算法。Morshedi A M等[9]說明了LDMC在任何復雜線性動態(tài)系統(tǒng)中的應用。

        也有許多專家學者在應用實踐方面做了大量研究,將DMC算法應用到實際各個領域,張俊卿等[10]將動態(tài)矩陣控制應用在重介選煤工藝中。王睿敏等[11]實現(xiàn)永磁同步電機矢量動態(tài)矩陣控制。胡懷中等[12]對主蒸汽溫度實行動態(tài)矩陣控制。王大勇等[13]將動態(tài)矩陣控制應用在三級液位系統(tǒng)中。

        本文以石油重油分餾模型為例,通過仿真實驗,證明了應用含有可測擾動預測模型的DMC算法預測值能更好的追蹤設定值,從而可以減少可測擾動對模型的影響。

        1 傳統(tǒng)DMC算法基本組成

        1.1 預測模型

        由于DMC算法是一種基于階躍響應系數(shù)模型的控制算法,所以我們首先要獲得過程的階躍響應系數(shù)模型,現(xiàn)在常用的階躍響應系數(shù)模型為

        (1)

        其中

        (2)

        根據(jù)式1,當前和未來時刻控制作用發(fā)生變化時,未來P個時刻的模型輸出預測值寫成向量模式可以表述為:

        (3)

        其中

        (4)

        1.2 滾動優(yōu)化

        利用預測模型,我們可以在未來控制輸入已知的情況下計算出未來的輸出,同樣也可以在未來輸出已知情況下得到未來控制輸入,我們做控制系統(tǒng)往往希望得到的預測輸出值越接近設定值越好,如果已知A是方陣且可逆,那么我們可以求解(2)式方程得到使預測輸出和設定值之間誤差最小的ΔuM,但是我們往往不能保證A矩陣是方陣,所以我們可以利用最小二乘法,使預測輸出和設定值之間的差值最小,具體可以極小化如下性能指標:

        (5)

        通過極值必然條件得到ΔuM。

        1.3 反饋校正

        (6)

        這一信息反映了模型中不確定因素對輸出的影響,可以用來預測輸出誤差,進而修正基于模型的預測。

        2 處理可測擾動的DMC算法

        一般工業(yè)過程的輸入分為兩類,一類是控制輸入,另一類是不可控輸入,它包含了可測擾動或不可測擾動。我們做控制往往希望可以克服不可控輸入對系統(tǒng)的影響,并且使對象的輸出有我們期望的動態(tài)特性,對于不可測擾動,我們一般不好進行調整,但對于變化規(guī)律已知的,假設擾動到輸出的模型已知的條件下,我們可以通過前饋加以補償。

        首先假設過程輸出對可測擾動v的階躍響應系數(shù)模型{bi}是已知的,我們一般只能得到當前時刻v(k)構成的Δv(k),但卻得不到未來的v(k+1),v(k+2),…,所以只能對當前時刻的擾動進行未來輸出的預測,相應的預測模型為

        (7)

        預測模型式(7)的本質是假設v(k)保持不變,就實際工業(yè)過程不可能保證v(k)保持不變,因此建立在這一模型基礎下的控制的最優(yōu)特性可能會受影響,但是這一控制率仍然好于不加bΔu(k)項的優(yōu)化。

        3 仿真

        這一節(jié)中,通過仿真實驗對比兩種DMC算法,證明預測模型中加入bΔu(k)項能減少可測擾動對系統(tǒng)的影響,仿真的對象是石油重油分餾模型,具有很好代表性。

        其過程模型如下

        (8)

        假設擾動模型為

        (9)

        通過對比發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)DMC算法在K=300到K=500時刻預測輸出值與設定值之間存在比較大的誤差,改進后的DMC算法在K=300到K=500時刻預測輸出值能比較好的跟蹤設定值。我們可以看出來在預測模型中增加bΔu(k)項,有比較好的控制率。

        圖1 傳統(tǒng)DMC算法

        圖2 改進后DMC算法

        4 結論

        本文針對傳統(tǒng)DMC算法不能很好的解決可測擾動的問題,大致介紹了傳統(tǒng)DMC算法的基本組成,并針對可測擾動這一問題,應用一種加入可測擾動的預測模型,通過仿真實驗,證明了改進后的DMC算法在抑制可測擾動方面優(yōu)于傳統(tǒng)DMC算法。

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