鄧林志，孫 曉，黃 靖, ，黃佳興，吳德意，陳元健

（1.湖南工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，湖南 株洲 412007；2.株洲南方閥門(mén)股份有限公司，湖南 株洲 412007）

1 研究背景

閥門(mén)在化工、冶金、電力和制藥等行業(yè)有重要的作用，現(xiàn)代過(guò)程控制對(duì)閥門(mén)的控制精度、壽命提出了較高要求，控制閥作為工業(yè)環(huán)境中重要的能動(dòng)控制部件，常出現(xiàn)滯后、黏滯、泄露等問(wèn)題，這些問(wèn)題導(dǎo)致了控制系統(tǒng)的振蕩，因此減輕閥門(mén)的非線(xiàn)性故障引起的控制問(wèn)題具有重要的研究意義。

為提高調(diào)節(jié)閥的控制精度與速度，大量研究人員參與了研究，主要是針對(duì)調(diào)節(jié)閥定位器與控制算法進(jìn)行研究。對(duì)閥門(mén)控制主要圍繞PID 控制的各種線(xiàn)性控制，如Fuzzy-PID[1]、Expert-PID[2]、灰色預(yù)測(cè)模糊PID[3]等，但這些控制算法大多數(shù)沒(méi)有充分考慮閥門(mén)啟閉瞬間的非線(xiàn)性特征。

調(diào)節(jié)閥的黏滯特性是一種常見(jiàn)的非線(xiàn)性特征，一般是因?yàn)殚y桿和填料密封過(guò)緊、介質(zhì)顆粒的影響等引起摩擦力增大所致。這種非線(xiàn)性特征進(jìn)而會(huì)引起過(guò)程變量振蕩，最終導(dǎo)致閥門(mén)執(zhí)行機(jī)構(gòu)壽命縮短、生產(chǎn)效率降低。描述這種摩擦力的建模方法有機(jī)理建模和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模[4]，其中機(jī)理建模需要準(zhǔn)確的模型參數(shù)，難以獲得；而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模工作量較小、計(jì)算量較少，所以得到了廣泛應(yīng)用。在后者的發(fā)展中，Riccardo 在He 模型的基礎(chǔ)上引入了平滑靜摩擦模型[5]，且基于He 模型搭建了He 模型的逆模型[6]；Ding J.等[7]利用多個(gè)非線(xiàn)性函數(shù)進(jìn)行建模；Chen S.L.等[8]將閥門(mén)狀態(tài)擴(kuò)展到4 種狀態(tài)，更能反映閥門(mén)的真實(shí)黏滯特征；張浩[9]、陳鵬[10]等基于Chen S.L.的二叉樹(shù)模型[8]進(jìn)行了分析與改進(jìn)。

眾所周知，當(dāng)傳統(tǒng)的PID 控制器在閥門(mén)控制回路中實(shí)施時(shí)，因?yàn)殚y門(mén)黏滯特性的影響易導(dǎo)致過(guò)程變量的持續(xù)震蕩，減輕這樣的負(fù)面影響主要有兩種方法，即設(shè)計(jì)非線(xiàn)性控制器和在控制器輸出上疊加額外的補(bǔ)償信號(hào)。目前疊加Knocker 補(bǔ)償器[11]是一種比較有效的方法，該方法可以降低閥門(mén)發(fā)生黏滑運(yùn)動(dòng)時(shí)的振蕩周期和幅值，但一定程度上增加了閥桿的磨損。在此基礎(chǔ)上，付川等[12]增設(shè)了一個(gè)閾值來(lái)限制Knocker 補(bǔ)償器的施加條件，減少了閥桿的磨損；朱亞平等[13]對(duì)Knocker 補(bǔ)償器的幅值進(jìn)行了自整定改進(jìn)，有效減少了控制回路震蕩。文獻(xiàn)[14]提出了開(kāi)環(huán)兩步法，但其需要對(duì)閥門(mén)達(dá)到目標(biāo)位置時(shí)的控制器輸出進(jìn)行估計(jì)，整個(gè)過(guò)程需三步開(kāi)環(huán)階躍響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)時(shí)間較長(zhǎng)；文獻(xiàn)[15]通過(guò)在標(biāo)準(zhǔn)PID 控制器上加入改進(jìn)的兩步補(bǔ)償器，提高反應(yīng)速度的同時(shí)也消除了振蕩，然而這種基于兩步法的方法需要對(duì)黏滯程度和目標(biāo)穩(wěn)態(tài)位置等進(jìn)行估計(jì)的額外要求。

本文基于黏滯閥門(mén)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中表現(xiàn)出的特性，建立了較為完善的二叉樹(shù)改進(jìn)模型，并針對(duì)黏滯特性導(dǎo)致的控制回路輸出呈現(xiàn)振蕩的問(wèn)題，建立了改進(jìn)的多閾值Knocker 補(bǔ)償器與樽海鞘群算法相結(jié)合的補(bǔ)償控制方案，以期獲得更好的控制效果。

2 黏滯模型

閥門(mén)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的位移轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)中常出現(xiàn)黏滯特征，黏滯現(xiàn)象通常用真實(shí)閥門(mén)位置與控制器輸出之間的相位圖表示，如圖1 所示。其中fs為靜摩擦力，fd為動(dòng)摩擦力，圖中的黏滯跳變?yōu)樗绤^(qū)和移動(dòng)區(qū)之間轉(zhuǎn)換的一個(gè)瞬態(tài)過(guò)程。

圖1 控制閥的輸入輸出特性Fig.1 Input and output characteristics of control valves

如圖1 所示，正常無(wú)死區(qū)和黏滯的閥門(mén)輸入輸出曲線(xiàn)趨向?yàn)榫€(xiàn)l0，帶有黏滯特征的閥桿位置變化過(guò)程如下：閥桿從起始位置O點(diǎn)開(kāi)始，隨著控制器輸出量增加到達(dá)C點(diǎn)，此時(shí)輸入累計(jì)量剛好超過(guò)靜摩擦力的大小，閥桿開(kāi)始滑動(dòng)且靜摩擦力切換為動(dòng)摩擦力，而靜摩擦力往往大于動(dòng)摩擦力，此前靜摩擦力積蓄的勢(shì)能導(dǎo)致閥桿位置產(chǎn)生從C點(diǎn)到D點(diǎn)的跳變，D點(diǎn)之后閥桿受力平衡，因此閥門(mén)輸入輸出保持線(xiàn)性在DE上移動(dòng)，當(dāng)閥門(mén)輸入不再增加時(shí)到達(dá)靜止點(diǎn)E，此時(shí)閥桿狀態(tài)再次回到被靜摩擦力阻礙的初始狀態(tài)，閥桿完成一個(gè)帶有黏滯特性的位置變換，反向過(guò)程即路線(xiàn)EGHA運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與上述過(guò)程同理。

黏滯閥門(mén)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模中被廣泛使用的模型有Li 模型、Kano 模型、二叉樹(shù)模型。本文的黏滯模型在二叉樹(shù)模型的基礎(chǔ)上擴(kuò)展對(duì)黏滯特征進(jìn)行描述，為了更真實(shí)地反應(yīng)黏滯閥門(mén)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，在二叉樹(shù)模型的基礎(chǔ)上加入考慮：1）閥桿前一時(shí)刻為滑動(dòng)且滑動(dòng)摩擦力為0 的條件下，滑動(dòng)方向發(fā)生改變時(shí)會(huì)無(wú)條件轉(zhuǎn)換成停滯狀態(tài)，這是不合理的，真實(shí)情況是當(dāng)閥桿上的合力大于靜摩擦力時(shí)，閥桿依舊保持滑動(dòng)狀態(tài)[9]；2）閥桿所受的摩擦力大小可能受正反行程的變化而變化；3）當(dāng)前一時(shí)刻閥桿處于滑動(dòng)狀態(tài)，而此時(shí)刻的閥門(mén)輸入變化小于某個(gè)閾值時(shí)，閥門(mén)也會(huì)由滑動(dòng)狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)橥顟B(tài)。結(jié)合以上分析的黏滯二叉樹(shù)模型流程如圖2。圖中k為現(xiàn)在時(shí)刻，k-1 為上一時(shí)刻；設(shè)Sv=1 時(shí)為停滯狀態(tài)，Sv=0 時(shí)為滑動(dòng)狀態(tài)；ucum(k)為控制器輸出的累加量，u(k)為控制器輸入量；d(k)為滑動(dòng)方向；y(k)為閥門(mén)輸出位置。

圖2 改進(jìn)的黏滯二叉樹(shù)模型Fig.2 Improved sticky binary tree model

為描述黏滯特性對(duì)控制過(guò)程的影響，構(gòu)建帶有黏滯特性閥門(mén)為控制對(duì)象的簡(jiǎn)單閉環(huán)控制回路，如圖3所示。圖中yr為控制系統(tǒng)的設(shè)定值；χ為閥桿位置輸出；y為過(guò)程輸出；U為控制器輸出；r為干擾。

圖3 存在黏滯特性的控制閥控制回路Fig.3 Control circuit of control valves with viscous characteristics

閥門(mén)的運(yùn)動(dòng)階段如下：1）當(dāng)控制誤差較大時(shí)，控制器輸出值也較大，足以克服靜摩擦力作用，閥桿位置隨著控制器的輸出同向變化；2）隨著誤差的減小，控制器的輸出變化率降低，當(dāng)變化率很小甚至為0 時(shí)，或者閥門(mén)位置誤差反向且控制器輸出不足以克服反向摩擦力時(shí)，閥門(mén)會(huì)陷入黏滯狀態(tài)；3）過(guò)程輸出接近設(shè)定點(diǎn)時(shí)因?yàn)镻ID 控制器中積分器的作用，控制器的輸出信號(hào)會(huì)以較小的變化率變化，當(dāng)控制器輸出變化到足以克服靜摩擦力作用時(shí)，閥門(mén)位置又會(huì)產(chǎn)生跳變，過(guò)大的跳變導(dǎo)致控制誤差反向，此時(shí)閥門(mén)容易重新陷入停滯狀態(tài)。如此反復(fù)將會(huì)導(dǎo)致控制輸出和控制對(duì)象的過(guò)程輸出在穩(wěn)態(tài)工作區(qū)域附近出現(xiàn)極限循環(huán)。根據(jù)如圖3 所示的控制系統(tǒng)，設(shè)置黏滯參數(shù)fs-fd=3，得到的控制效果如圖4 所示。

圖4 有黏滯特性的閉環(huán)回路控制效果圖Fig.4 Closed loop control effect with viscous characteristics

3 系統(tǒng)補(bǔ)償與控制策略

3.1 改進(jìn)的Knocker 補(bǔ)償

閥門(mén)黏滯的補(bǔ)償措施有兩種，即使用非線(xiàn)性控制器和控制器后添加補(bǔ)償信號(hào)，本文基于第二種方法進(jìn)行研究。目前Knocker 補(bǔ)償法是一種簡(jiǎn)單有效的方式，即當(dāng)控制器輸出發(fā)生變化時(shí)，將一設(shè)定好周期hk、幅值a、脈沖寬度τ的脈沖信號(hào)增加到控制器的輸出信號(hào)中以克服摩擦力的影響，Knocker 補(bǔ)償效果的優(yōu)劣與脈沖信號(hào)的設(shè)定參數(shù)hk、a、τ有關(guān)，這些參數(shù)取值不宜過(guò)大或過(guò)小，否則振蕩效應(yīng)會(huì)更加嚴(yán)重，其補(bǔ)償原理如圖5 所示。圖中Uc表示控制器的輸出，Uk表示補(bǔ)償信號(hào)的輸出，加入補(bǔ)償后的總控制信號(hào)為U=Uc+Uk。

圖5 Knocker 補(bǔ)償原理圖Fig.5 Knocker compensation schematic diagram

實(shí)際工業(yè)環(huán)境中，當(dāng)閥門(mén)執(zhí)行機(jī)構(gòu)因行程方向的不同而產(chǎn)生了黏滯程度變化時(shí)，使用原Knocker 補(bǔ)償方法難以滿(mǎn)足穩(wěn)定性要求，因此修改原補(bǔ)償信號(hào)為如下雙參數(shù)模式[10]：

式中：tz為上一周期信號(hào)開(kāi)始的時(shí)間點(diǎn)；hk為脈沖周期；a1和a2分別為幅值正反行程的脈沖幅值；τ為脈沖寬度。

在控制器輸出方向上疊加原Knocker 信號(hào)，可以顯著降低振幅和振蕩周期，但也造成了閥桿的頻繁動(dòng)作，導(dǎo)致閥桿磨損?？紤]在滿(mǎn)足工業(yè)要求條件下設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的Knocker 補(bǔ)償策略，滿(mǎn)足誤差要求的同時(shí)減少或者消除系統(tǒng)振蕩。

一般在加入補(bǔ)償器一段時(shí)間后，絕對(duì)誤差會(huì)逐漸減少，在設(shè)定點(diǎn)不變且無(wú)其他干擾條件下達(dá)最小值時(shí)，可以去除Knocker 補(bǔ)償器甚至控制器，而在不滿(mǎn)足最小值要求時(shí)又可以重新激活補(bǔ)償控制作用。因此提出3 個(gè)問(wèn)題：1）如何檢測(cè)到這種狀態(tài)？2）如何適當(dāng)增加進(jìn)入這種狀態(tài)的可能性？3）當(dāng)控制器輸出停止時(shí)，閥桿位置是否保持在理想位置？

為解決上述3 個(gè)問(wèn)題，在控制過(guò)程中提出了對(duì)應(yīng)的3 步控制策略：1）就如何檢測(cè)到是否達(dá)到較小絕對(duì)誤差條件，可用濾波后的誤差導(dǎo)數(shù)和誤差絕對(duì)值來(lái)鑒定，如果濾波誤差的導(dǎo)數(shù)在多個(gè)脈沖補(bǔ)償周期Tp時(shí)間段內(nèi)的平均值小于一個(gè)閾值r2，且此時(shí)的絕對(duì)誤差也小于一個(gè)閾值δ時(shí)，應(yīng)停止PID 控制，保持控制器輸出值恒定；2）在Knocker 補(bǔ)償器啟動(dòng)上設(shè)置停用條件，當(dāng)為真時(shí)Uk(t)=0，這是為了在誤差接近能達(dá)到的最小值時(shí)更容易進(jìn)入停滯狀態(tài)，即1）中的判定狀態(tài)；3）當(dāng)控制器停止輸出后，判斷此時(shí)的輸出值是否滿(mǎn)足誤差最小值要求，同時(shí)為了防止噪聲導(dǎo)致脈沖無(wú)必要的重啟，設(shè)置條件，條件真時(shí)保持狀態(tài)，否則重新啟動(dòng)PID 和Knocker 補(bǔ)償器，為了提高閥桿重新啟動(dòng)的速度，此處的Knocker 補(bǔ)償器無(wú)上一步設(shè)置的閾值，綜上，改進(jìn)的Knocker 補(bǔ)償控制策略流程見(jiàn)圖6。

圖6 控制轉(zhuǎn)換流程圖Fig.6 Control conversion process

3.2 Smith 預(yù)估器設(shè)計(jì)

為補(bǔ)償控制系統(tǒng)中滯后部分，在反饋中加入一種Smith 環(huán)節(jié)，使得新的反饋信號(hào)中的滯后環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)移到閉環(huán)回路之外，保證控制系統(tǒng)的閉環(huán)穩(wěn)定性，加入Smith 預(yù)估器后的完整控制系統(tǒng)如圖7 所示，為了方便計(jì)算，將控制器、Knocker 補(bǔ)償器和黏滯閥門(mén)非線(xiàn)性部分的傳遞函數(shù)等效為

圖7 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.7 Control system structure diagram

未加入預(yù)估器前的閉環(huán)傳遞函數(shù)為

為消除閉環(huán)系統(tǒng)特征方程中的純滯后部分e-τs，加入Smith 預(yù)估器補(bǔ)償，該補(bǔ)償環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)為

補(bǔ)償后的閉環(huán)系統(tǒng)傳遞函數(shù)為

當(dāng)Smith 補(bǔ)償器與被控閥門(mén)過(guò)程對(duì)象部分的參數(shù)精確相等時(shí)，系統(tǒng)閉環(huán)傳遞函數(shù)分布中含時(shí)滯項(xiàng)部分被抵消，消除了分母中的極點(diǎn)，對(duì)控制系統(tǒng)閉環(huán)的穩(wěn)定性能和動(dòng)態(tài)性能有很大的改善，將在后續(xù)的仿真環(huán)節(jié)中引入使用。

4 參數(shù)優(yōu)化

Knocker 補(bǔ)償器的參數(shù)有hk、τ、a1、a2，根據(jù)Hagglund 描述[11]，脈沖寬度τ一般選為采樣時(shí)間的1～2 倍，周期hk一般選為脈沖寬度的2～5 倍。幅值a1、a2的合適值受設(shè)定信號(hào)和控制器參數(shù)的影響，難以確定，仿真中這兩個(gè)值以更小的過(guò)程輸出振幅為選值標(biāo)準(zhǔn)。改進(jìn)控制策略中的r1、r2、r3值因存在互相影響的關(guān)系，難以確定最好的互配值，本文擬通過(guò)樽海鞘群算法得到較好控制效果的參數(shù)值。δ值為改進(jìn)后補(bǔ)償算法的誤差允許值，可通過(guò)控制效果的好壞選取最小值，Tp值與Knocker 補(bǔ)償器的周期有關(guān)，本文中選定為5 倍hk來(lái)檢查5 個(gè)周期中誤差是否超過(guò)閾值，Ts為5 個(gè)采樣周期的時(shí)間長(zhǎng)度。

樽海鞘群算法模擬樽海鞘群在捕食過(guò)程中聚集成鏈狀的行為，建立一種樽海鞘鏈模型來(lái)優(yōu)化問(wèn)題。樽海鞘群種群被分為兩種：領(lǐng)導(dǎo)者和跟隨者。領(lǐng)導(dǎo)者圍繞著食物進(jìn)行搜尋，跟隨者從之。本文在融合多種改進(jìn)策略后的樽海鞘群算法主要內(nèi)容如下：

1）通過(guò)Tent 映射進(jìn)行種群初始化[16]：

式中：為第j維中第i個(gè)變量的初始值；μ為混沌參數(shù)，本文取μ=2；i=1,2,…,N為種群規(guī)模和混沌序號(hào)；j=1,2,…,dim為維數(shù)。

將得到的混沌序列y i j映射到種群的搜索空間中，和分別是第j維空間的上下界，即

2）領(lǐng)導(dǎo)者的位置更新如下：

式中：為第i個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者在第j維的位置；Fj為食物源在第j維的值，食物源的位置即每一代中最優(yōu)個(gè)體的位置；c2和c3為區(qū)間[0,1]的隨機(jī)數(shù)，前者決定更新的步長(zhǎng)，后者決定方向；c1為領(lǐng)導(dǎo)者在整個(gè)迭代時(shí)間中全局探索和局部開(kāi)發(fā)的平衡系數(shù)，旦

其中，t為當(dāng)前迭代代數(shù)，tmax為最大迭代代數(shù)。

3）由文獻(xiàn)[17-18]可知，為增強(qiáng)跟隨者在迭代前期的探索開(kāi)發(fā)能力，將自適應(yīng)慣性權(quán)重融合到跟隨者的位置更新中，跟隨者的位置更新見(jiàn)式（9）：

式（9）～（10）中：f(*)為個(gè)體目標(biāo)函數(shù)；w(t)為根據(jù)式（10）自適應(yīng)遞減的權(quán)重因子；經(jīng)試驗(yàn)尋優(yōu)，效果最好的ws和wf值分別為0.5 和0.15。

樽海鞘群算法流程如下。

Step 1參數(shù)初始化N(種群數(shù)量)；G(最大迭代次數(shù))；L(當(dāng)前迭代數(shù))；dim(搜索個(gè)體的維數(shù))；bu、bl（搜索上界和下界的dim維向量）；混沌初始化參數(shù)μ；跟隨者更新權(quán)重ws、wf。

Step 2根據(jù)式（5）生成N個(gè)個(gè)體的初始種群，并且根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)值大小排序種群，定義前N/2 個(gè)個(gè)體為領(lǐng)導(dǎo)者，后N/2 為跟隨者，初始化當(dāng)前迭代次數(shù)L=1。

Step 3whileL＜G+1，根據(jù)式（7）和（9）更新種群位置。

重新根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)評(píng)估個(gè)體位置，更新食物位置為最優(yōu)解位置，本次迭代結(jié)束，L=L+1。

Step 4End while 迭代結(jié)束，得出最佳個(gè)體。

5 系統(tǒng)仿真

單輸入輸出的閥門(mén)控制回路如圖7 中所示，對(duì)其進(jìn)行仿真測(cè)試。過(guò)程對(duì)象如式（11），控制器傳遞函數(shù)模型如式（12）。

二叉樹(shù)模型摩擦力大小如式（13）。

式中d(k)為k時(shí)刻閥桿的運(yùn)動(dòng)方向。

為驗(yàn)證多閾值改進(jìn)Knocker 補(bǔ)償算法的優(yōu)越性，將其與文獻(xiàn)[9]中的單閾值Knocker 補(bǔ)償方法進(jìn)行比較，將二者統(tǒng)一條件后分別仿真，都加入標(biāo)準(zhǔn)差為0.1的白噪聲r(shí)(t)到過(guò)程輸出中；Knocker 補(bǔ)償信號(hào)的周期hk=0.8 s；脈沖寬度τ=0.2 s；系統(tǒng)采樣時(shí)間為0.1 s，仿真時(shí)間為2 000 s。

將單閾值的Knocker 補(bǔ)償加入控制系統(tǒng)中，并通過(guò)試湊法得到控制效果較優(yōu)的Knocker 參數(shù)值，即a1=1.192、a2=1.319、r1=0.221，控制效果如圖8 所示。

圖8 單閾值Knocker 補(bǔ)償仿真Fig.8 Single threshold Knocker compensation simulation

使用改進(jìn)后的多閾值Knocker 補(bǔ)償法與單閾值Knocker 法進(jìn)行對(duì)比，首先幅值同樣采用經(jīng)驗(yàn)試湊法設(shè)置，a1=1.094、a2=1.171、δ=0.3，其他仿真條件不變，改進(jìn)策略中的r1、r2、r3值代入樽海鞘群算法中，以仿真結(jié)果的IAE指標(biāo)作為目標(biāo)函數(shù)，尋找最優(yōu)閾值，設(shè)置搜索種群N=30、迭代次數(shù)G=30，IAE的表達(dá)式如式（14）所示。

式中：T1、T2為仿真起始和終止時(shí)間；e(t)為誤差。

得到優(yōu)化后的3 個(gè)閾值分別為r1=0.167 6、r2=0.128 5、r3=0.279 3，補(bǔ)償效果如圖9。

圖9 參數(shù)優(yōu)化的多閾值knocker 補(bǔ)償仿真Fig.9 Multi-threshold knocker compensation simulation based on parameter optimization

對(duì)比圖8 和圖9，可以得知單閾值的Knocker 補(bǔ)償控制效果不穩(wěn)定，這種方法雖然總體上降低了閥桿的動(dòng)作次數(shù)，但根據(jù)設(shè)定點(diǎn)的變化，控制效果參差不齊。而多閾值的Knocker 補(bǔ)償法在設(shè)定點(diǎn)發(fā)生跳變的控制要求中，除了能使系統(tǒng)快速達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)外，還能保持較小的誤差，在實(shí)際的工業(yè)控制中更具有應(yīng)用意義。

為驗(yàn)證上述結(jié)論的真實(shí)性，在0～100%開(kāi)度設(shè)定仿真中，以5%為公差計(jì)算20 個(gè)階躍輸入的仿真結(jié)果，設(shè)置仿真時(shí)間為600 s，分析結(jié)果的穩(wěn)態(tài)偏差、標(biāo)準(zhǔn)偏差、IAE、ISE4 種性能指標(biāo)，并取其平均值，得到的最終結(jié)果如表1 所示。

表1 控制性能指標(biāo)比較結(jié)果Table 1 Comparison of control performance indicators

分析表1、圖8 和圖9 的結(jié)果可知，在高黏滯特性的閥門(mén)系統(tǒng)中，采用傳統(tǒng)的Knocker 補(bǔ)償控制策略并不能保證所有的控制變量達(dá)到預(yù)期值，并保持系統(tǒng)穩(wěn)定性。采取改進(jìn)后的多閾值Knocker 補(bǔ)償控制策略后，系統(tǒng)在0～100%開(kāi)度的控制要求中都能達(dá)到穩(wěn)定，且穩(wěn)態(tài)誤差較小，輸出誤差相對(duì)總量程的比率為1%以下，可見(jiàn)提出的方法能一定程度上解決因黏滯導(dǎo)致的閥門(mén)控制回路的振蕩問(wèn)題。但本方法以誤差作為判斷依據(jù)對(duì)控制器的啟閉進(jìn)行調(diào)控，導(dǎo)致控制誤差一般不絕對(duì)為0，這是本方法的局限所在，因此如果旨在減少誤差指標(biāo)和減少閥桿磨損，而對(duì)控制精度沒(méi)有非常高的要求，本方法較為適用。

6 結(jié)語(yǔ)

為克服變摩擦力高黏滯模型控制系統(tǒng)中，因黏滯、死區(qū)、滯后等非線(xiàn)性因素導(dǎo)致的控制系統(tǒng)輸出震蕩和控制精度不佳的問(wèn)題，創(chuàng)建了以反饋的控制誤差和控制器輸出值為核心判斷依據(jù)的多閾值Knocker 補(bǔ)償+Smith 預(yù)估器的控制策略，并且引入了樽海鞘群算法對(duì)控制策略中難以確定的參數(shù)尋優(yōu)，簡(jiǎn)化了部分參數(shù)的選定，最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，改進(jìn)的控制策略相較傳統(tǒng)的補(bǔ)償策略，其穩(wěn)態(tài)誤差在低于1%的同時(shí)，大大減少了閥桿動(dòng)作的次數(shù)，同時(shí)IAE、ISE等性能指標(biāo)分別降低73.7%和80.7%，適用于黏滯閥門(mén)的控制過(guò)程中。