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13 先进控制方法
基本概念、方法及应用基础
先进控制:
先进控制是以计算机为硬件基础,基于模型或知识的控制方法的总称。
先进控制核心技术:
数据采集处理
数学模型建立
先进控制策略
工程实施
主要技术方法:
内膜控制、预测控制、推断控制、监督控制、鲁棒控制、自适应控制、故障诊断与容错控制、专家系统、神经网络控制、模糊控制等
应用目的:
处理复杂的多变量过程控制问题,满足生产过程复杂被控对象的高精度控制要求。
先进控制技术应用方法
直接控制、与常规PID控制组合应用
主要技术基础
数学模型、神经网络、逻辑推理技术等
数学模型建立
模型及分类:
物理模型:
根据一定的规则(如相似原理)对系统简化或比例缩放而得到的复制品。其外观与实际系统极为相似,描述的逼真感较强。
数学模型:
应用数学逻辑和理解力对所需解决的具体问题的抽象。是控制问题中各主要因素间内在联系的数学表现形式。
描述模型:
一种抽象的、用话言(白然语言、程序语言)描述的系统模型。
1) 工业过程数学模型分类
分类一:
静态(稳态)模型:
描述输出向量与输入向量间稳态关系的数学描述式。模型输出仅仅是对象系统状态的函数。
动态模型:
描述输出向量与输入向量间动态关系的数学关系式。模型输出是系统状态和时间的函数。
稳态模型在被控变量、操作变量的选择,监测点位置选择以及控制算法设计、操作优化设计中起到重要的指导作用。
动态模型对于自控系统的分析与设计、工艺设计和操作条件的分析起到重要作用。
分类二:
机理模型:
从机理出发,即从过程内在的物理和化学规律出发用理论的方法建立的数学模型称为机理模型。
机理模型具有各模型参数物理意义明确,过程描述准确等特点。
但是建模过程复杂,建立一个完善的机理模型十分困难等问题。亦被称为“白箱模型”。
经验模型:
应用测试技术和积累经验获得过程数据,而通过数学回归或神经网络等技术获得的模型。也称为“黑箱模型”。
机理与经验的组合模型:
通过机理分析获得数学模型的结构,通过试验数据回归模型参数的方法获得的模型。也称为“灰箱模型”
其他分类方法:
分布参数和集中参数模型
连续时间和离散时间模型
随机性和确定性模型
线性和非线性模型
参数与非参数模型
2) 数学模型的应用
数学模型是研究和掌握系统运动规律的有力工具,是分析、设计、预报或预测、控制实际系统的基础。
工业控制角度:
过程的数学模型是系统方案和控制算法设计的重要基础和应用工具之一。
先进控制应用:
过程的数学模型是实施先进控制的重要先决条件。
主要应用:
系统特性分析,过程仿真,依据模型控制,优化控制
3)数学模型基本要求
①基本要求
真实完整
真实的、系统的、完整的、形象的反映客观现象;与实际情况相符合。
简明实用
反映系统本质的、重要的关系,忽略非本质的、对反映客观真实程度影响不大的因素;在保证一定精度的条件下,尽可能的简单从而提高可操作性。
适应变化
随着有关条件的变化和人们认识的发展,通过相关变量及参数的调整,能很好的适应新情况。
应具有较好的外延型。
基本建模方法
1) 机理建模
根据过程对象的机理知识建立数学模型方法。
主要理论依据:
平衡关系、过程的基本规律、对象设备特性。
前提条件:
充分了解对象特性和机理,掌握必要的理论知识。
机理模型的主要特点:
优点:
a. 可从事物的本质认识其外部特性;
b. 可以事先求得;
c. 有较大的适用范围,条件变化可推导,外延性较好。
弱点:
a. 对于复杂过程建模困难,甚至无法建立机理模型。
b. 由于是理论建模,难免与实际对象特性有一定差别,须经过实践验证。
模型属性:白箱模型