蒸发过程的解耦控制仿真实验平台.pdf蒸发过程的解耦控制仿真实验平台pdf,蒸发过程的解耦控制仿真实

文件名称: 蒸发过程的解耦控制仿真实验平台.pdf

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详细说明：蒸发过程的解耦控制仿真实验平台pdf,蒸发过程的解耦控制仿真实验平台第21卷第l8期 009年9月系统仿真学报 Sep.2009 curri+ u 采用如下的自逅应辨识算法 (1)X(t-l)e(t) T -Orp: cp Ir LoCx2-3 1) 1-X(t-1)X(t-1) OHF PHF CH (t-1)表示t-1时刻参数的基于强制循环蒸发系统 QHF PHe=QDx2+2PF 的非线性模型的估计令输出变量n1=xy2=x2,并将上述几式分别带入式如果e(l)>4△ (1)(2)(3)中可得到强制循环蒸发系统的动态模型,是由否则组微分方程组成。考虑到 Matlab强大的数学运算功能和求 e()=y()-y(t)=y(t)-e(t-1)Y(t-1)-x(m) 解微分方程的便捷性,将此动态模型放到 Matlab环境中运对于强制循环蒸发系统一方面其输入输出变量必须运行。同时为了实现动态模型与DCS系统的连接,应用Matb行在一定的范围内,另一方面所得的模型中的非线性函数连白带的OPC工具箱作为OPC客户端访间 Honeywell的服务续可微,所以x()有界,令xm)≤△,△为一正常数。器,从而达到访问底层数据的目的(汁:本文中 Matlab的版x()表示的是对高阶非线性项的估计,为了使估计值本号为70.4)。具体程序如下 [x(切)能够收敛于真值x(),采用高阶神经网络对其进行 hostInfo-opcserverinfo(服务器名); 估计。文中的PD参数的确定可以通过结合广义最小方差 da= opcda(服务器名',III! SC OPCSERVER") 控制律获得,本文不再详述6 grp=addgroup(da); 5虚拟装置与底层控制回路通过上述程序实现了与 I honeywell服务器的连接。接下虚拟装置是用来樸拟现场的执行机构与检测装置,这里来在应用 additon命令与DCS系统具体的标签建立好对应的要是模拟电动阀的开度和流量的检测值,而底层控制回路关系之后,就可以应用read和 write命令对DCS系统的过的模拟主要是通过建立流量模型来实现的,为了更好的模拟程变量进行读与写的操作实际的底层控制凹路情况,分别通过做阶跃测试由线来辨识 4非线性自适应解耦PID控制算法出料流量(1)与出料阀(η)以及加热蒸汽流量(u2)与进气阀 (v)的传递函数模犁。通过实验知应用一阶线性模型即可实通过oPC技术可以获取对象计算机上的强制循坏熬发现对底层回路的模拟,其传递函数分别为系统的动态模型的输出数据,这样在智能控制计算机上不仅出料流量模型: 1.74 实现了对上述非线性模型的辨识,同时乜计算出了非线性控 5.28s+ 制器的输出。在对系统控制之前,需要在其稳态工作点附近加热蒸汽流量模型 0.3 经过小信号幅值激励并应用递推最小二乘的方法将上述非线性模型化成下列由低阶线性模型和高阶非线性未建模动上述內个流量模型经离散化后在 Matlab环境下运行, 态项组成的形式: 其采样周期T=0.5s。由于 Matlab与 RSview32都支持DDE A(x-)y(+1)-B(z)a()+{x(t) (4)通评协议,所以采用 Matlab作为DDE客户端访问 RSview32 针对上述非线性模型,应用文献[6]的方法,将常规PID 的DDE服务器实现底层回路模型的输入输出数据与虚拟装控制解耦补偿和高阶非线性项补偿相结合得到如下的非线置的O板卡闻实时数据的交换。为了更好的模拟实际的底性解耦PID控制器: 层控制回咯的控制情况,对上述模型加入了适当有界噪声并采用 Honeywell系统自带的PD控制模央进行组态与调试 H(z u(t=g(z e(t)H(z u(t)K(z vx(t) (5) 其屮,H(z)=(1-z)·r,G(z)=GnG1z1+G2 6仿真实验 G=K2+K+KD,G=K。-2KD,G2=KD。K(z)为本文所搭建的仿真实验平台是从工程角度验证牛线性关于x1的对角多项式短阵,历(x-)为对角元素为零的多项自适应PD控制算法在强制循环蒸发系统的应用效果。系统式矩阵将(试式带入(4)式并适当的选择H(z2).k(z)就可的稳态工作点妇下所示: 以实现环解耦。 Qn=80m3h,pp=1365kg/m,x1=2m,x2=14294g/m3 由文献[7的证明可知当t->∞基于袒经网络的非线性 x3=107.5°c,Dn=1365kg/m3,=2247J/kg,A=40m2 模型辨识误差最小,所以本文的神经网路非线性估计模型定 A=2185/J!lg,l1=68m/h,2=11.2t/h 义如下在仿真实验前确定模型的阶次分别为na=2,n=1。并 j(+1)=b(1)X(t)-x(t ()应用递推最小二乘辨识得到初始的A(z),B(z)。实验过稈 e=[,…,L,B,…,Bn],n,n分别为(z2),B(z-)的中首先应用神经网络估计可xO)],接下来应用(5)式计算非线阶次;X()=-j(t),…,-y(-n3+1,n'(t),…,n'(t-n)性控制器的输出,作为底层控制回路的设定值。对象计算机第21卷第18期 Vol 21 No. I& 2009年9月王永刚,等:蒸发过程的解耦控制仿真实验平台 Sep,2009 通过检测底昃回路的实际值作为模型的输入,通过对微分方应解耦控制不仅可以较好的消除两个回路间的耦合,而目达程的求解得出实际强制循坏蒸发系统的输岀,并采用()式对到稳态时间较快。作为比较图5为釆用常规PID控制的实验神经网络估讣模型进行辨识,上述两个模型的差作为神经网结果,从图中可以看岀两个回路波动较大且达到稳态时间需络的输出从而实现对神经网络权值的调节, 要很长时间所以采闻非线性解耦控制不仅可以提高蒸发效实验过程屮液位的设定值不改变,密度分别设定为率,而且对稳定生产可以产生重要的作用 1435kg/m3和1440kg/m3,由图4可以看出采用非线性自适 y2 出料流量出料流量阀开度{) 开皮(W 网开度阀开度(v2) 加热蒸汽流量(u2 加热蒸汽流量、u2 +3 时间t 时(t/h 图4非线性自适应舵糊PID实验结果图5常规PID实验结果 7结论仿真系统[系统仿真学报,2007,19(2):304-307 本文在采用了与实际的过程控制柑同的软硬件结构的③]翟廉飞,柴天佑,高忌江,等,制粉系统智能解耦控制的分布式仿真实验平台门.系统仿真学报,2006,18(7):1824-1828 基础上,通过建立底层控制回路模型、虚拟装置和对象训算141年尧羹,廖林茂,袁捷才,等.浅析强制循环蒸发器液位与循环电机有效地模拟了实际的强訇循环蒸发过程的运行情况。该分流泉的关系[.氯碱工,1997,2:16-18. [5]许宝祥,的之江,钱积新,等,过程控制系统中的OPC技术[]冶布式仿真实验平台的各个子系统既可以独立工作,又可以协金自动化,1999,6:20-23 调运行在仿真实验中应用非线性自适应解耦PD控制算法16] Zhai LF, ChaiT Y. Intelligent decoupling PID control of a class of 对强訇循环烝发系统进行了有效的控制,实验结果表明在控 complex industrial process [C]/ Proceedings of the 6th WCICA, 制性能上得到∫很大的提高,并为进一步在实际的工业过程 Dalian. China. USA: IEEE. 2006: 4827-4832 [7 Yuc Fu. Tianyou CHAl Nonlincar Multivariable Adaptive Contre 中实现非线性解耦控制奠定了基础。 using Multiple Modcls and Neural Networks [ JI 参考文献 (S0005-1098),2007,7,43(6:1101-1110. []片锦香,柴天佑,贾树晋,等.层流冷却系统过程优化控制仿真实 [8] Ge S S, hang J, L ee T H. Adaptive MNN ConLrol for a Class of 验平台[.系统仿真学报,2007,19(24):5667-567 Non-affine NARMAX Systems with Disturbances []. Systems and [2]贾文君,张福晋,柴天佑.稀土串级萃取分离辶程智能优亿控制 Control Letters(s0167-6911),2004,53(1):1-12 5815

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