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基于Toeplitz方程的改進廣義預測PID控制

時間:2011-11-14 17:21:34來源:gengwt

導語:?針對具有較大時滯的復雜被控對象,本文研究了改進的廣義預測(GPC)PID控制算法。在保證經典PID控制性能的前提下,用滾動預測優化原理,自整定PID控制參數,同時解決系統時滯引起控制問題。

  引言

  PID控制技術是目前應用最廣泛的控制技術,PID控制是一種應用歷史悠久、工業界比較熟悉的簡單控制算法。自1992年Hagglund提出預測PI控制器(Hagglund,1992)的思想以來,預測PID算法得到了逐步的發展和完善,并成功的應用在一些復雜對象的控制上。控制理論由于它產生的巨大經濟效益吸引了越來越多的關注,大量的先進控制算法應用在紛繁復雜的工業過程中,也縮小了理論和實踐之間的差距。

  預測算法和PID結合在一起的控制器。PID控制器和過程的滯后時間無關,而預測控制主要依賴過程的滯后時間,根據以前的控制作用,來給出現在的控制作用。而這種PID控制算法將PID的簡單性、實用性、魯棒性和模型預測控制算法的預測功能有機的結合起來了。

  本文運用Toeplitz方程求解丟潘圖方程,減少了預測控制計算負擔,縮短了預測控制器在線優化時間,同時解決了系統時滯引起的控制問題,整定了PID控制參數,達到了預期的效果。

  問題的提出

  近幾十年來,控制理論由于它產生的巨大經濟效益吸引了越來越多的關注,大量的先進控制算法應用在紛繁復雜的工業過程中,也縮小了理論和實踐之間的差距。另一方面,傳統的PID控制器,由于其簡單穩定易操作的特性,仍然在控制市場占有相當大的使用份額。所以在現今全球競爭日益激烈的市場環境下,通過先進控制改進傳統的控制器,優化傳統的控制方法來獲取經濟效益提高企業競爭力,已成為一種趨勢。

  但是復雜工業過程存在著難于建模、關聯復雜、對象結構與參數時變、干擾與環境不確定、要求與約束多樣性等特點,傳統的最優控制基于對象的精確數學模型,它在工業環境中并不適用,這已為工業過程的實踐所證實,基于優化的控制顯然優于單純調節。所以就帶來了問題:如何以合適的方式將優化結合到動態控制中,形成適應于復雜工業過程的優化控制模式,預測控制就滿足了這點要求。

  本研究課題將廣義預測控制和經典PID控制方法相結合,用預測優化原理解決大時滯系統的控制難題。通過對Diophantine方程快速求解,避免了傳統GPC算法中遞推求解Diophantine方程的繁雜過程。

  基于Toeplitz方法改進的GPC

  2.1GPC的基本表達

  首先,性能指標J函數表達如下:

  (1)Toeplitz方程

  其中,e(i)是對象輸出和參考平滑曲線之間的誤差,即Toeplitz方程。N是預測時域,M是控制時域。Toeplitz方程是控制加權常數。

  可以把以上方程寫成向量形式:

  (2)Toeplitz方程

  其中,Toeplitz方程是預測輸出誤差向量,Y是未來輸出向量,Toeplitz方程是未來控制增益向量。

  2.2介紹Toeplitz方程

  給定一個單輸入單輸出被控對象傳遞函數模型:

  (3)Toeplitz方程

  其中,Toeplitz方程Toeplitz方程是差分后移算子的多項式:

      (4)(5)

  Toeplitz方程

 

   引入增益模型:

  (6)Toeplitz方程

  其中,Toeplitz方程

  引入卷積矩陣Toeplitz方程和漢克爾矩陣Toeplitz方程,

  Toeplitz方程

  其中,Toeplitz方程

  所以根據Toeplitz方程Toeplitz方程的定義式可以將式改寫成:

  (7)Toeplitz方程

  同理,式子右邊也可以進行變換,最后得到:

  Toeplitz方程

  PID參數設計

 

  3.1廣義預測模型描述

  廣義預測控制采用如下離散差分方程描述,也即CARIMA模型:

  (12)Toeplitz方程

  使用如下的Diophantine方程

Toeplitz方程

  3.2PID和GPC的結合

  PID控制的具體算法為:它根據給定值r(t)與實際輸出值y(t)構成控制偏差,然后將偏差的比例(P)、積分(I)、微分(D)通過線性組合構成控制量,對被控對象進行控制,如下式所示:

  Toeplitz方程

  (23)Toeplitz方程

  實驗仿真及結果分析

  選擇一個仿真模型,如下:Toeplitz方程

  運用同樣的參數,傳統PID算法和改進的GPC-PID算法仿真結果如下圖表示。其中,紅色曲線代表傳統PID算法,藍色曲線代表改進的GPC-PID算法。

 

Toeplitz方程

  圖1-控制輸出

  從圖1中可以看出本文使用的GPC-PID預測算法比傳統的PID控制器更加平滑,新的預測算法所需用的時間比傳統算法更快達到穩定,基于Toeplitz的矩陣很好的展現了這一特性,節省了在線計算的時間,而傳統算法則不具備這一優點。

方法

在線計算時間

傳統PID算法

0.11068s

本文方法

0.05749s

  表格1-計算時間比較

  從這個表格中可以看出改進的GPC-PID算法所用時間更短,并且輸出的波動明顯降低。改進算法在線計算時間更短,很好的減少在線求解丟潘圖方程的復雜程度,減輕了系統的負擔。最后的曲線也更加平滑,達到了預期效果。

  結語

  PID控制技術是目前應用最廣泛的控制技術,本課題在保證經典PID控制性能發揮其簡單實用長處的基礎上,根據滾動優化原理整定PID控制參數。所提出方法,避免了已有預測PID控制方法需要遞推求解Diophantine方程的弱點,提高了預測PID算法的運行速度,從而也拓寬了算法的工程應用范圍。

  作者個人信息:

  任俊如:武漢科技大學信息科學與工程學院,控制理論與控制工程,預測控制方向。

  武漢市青山區和平大道947號武漢科技大學信息學院161信箱,430081。13207148738,renjunru@hotmail.com。

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