1 引言
在轻工、化工等很多行业的过程控制中,被控对象大都带有滞后特性,热量、物料和信号等的转移或转换需经过一定的时间,这便造成了许多过程存在大的滞后时间。无论控制作用如何,在滞后时间阶段,控制作用对过程变量的影响是不可测的。更为重要的是,时间滞后导致了过程变量输出不能迅速地响应控制信号,这等于在这段时间内反馈作用失效,而反馈是自动控制所必须得到的信息。
PID 控制方法是目前应用最广泛的控制策略之一,但若用PID 来控制具有显著时间滞后的过程,则控制器输出在滞后时间内由于得不到合适的反馈信号保持增长,从而导致系统响应超调大甚至使系统失控。通常PID 控制为了维持自动状态必须明显调低PID 参数,这就必然造成控制性能的降低。一般而言,PID 控制器能控制τ-T 比(滞后时间/时间常数)小于1 的过程,对于大τ-T 比的系统,则必须调低PID 参数,所以难免控制迟缓,品质变差。史密斯预估器是处理具有大滞后过程的一种非常有用的控制方法,然而构造史密斯预估器通常需要精确的过程模型,否则,其性能不能令人满意。
2 从PID 到非线性PID
众所周知,PID 控制算法因其结构简单、鲁棒性好、可靠性高,在实践中容易被理解和实现,可以以此为基础发展许多高级控制策略,所以仍然广泛应用于工业过程控制中。
PID 调节器是一种理想的过程调节器,根据现代控制理论的观点,PID 具有本质的鲁棒性、优化控制特征和智能化。其控制原理是:利用负反馈获得系统输出与期望目标的误差信号e,作为PID 控制器的输入,误差信号的比例、积分、微分的线性组合,作为PID 控制器的输出,即控制量u,用公式表示为:
其中KP 是比例增益,KI 是积分增益,KD 是微分增益。
可见,PID 控制器输出的控制量u 只是误差信号的比例、积分、微分三部分分别乘以各自的增益参数以后的简单相加,而各增益参数都是通过适当整定方法得出的常数,由此便体现出了PID 控制律控制的局限性。因为控制系统的性能指标通常要根据工业生产过程对控制的要求来制定,这种要求可概括为稳定性、准确性和快速性,所以PID 控制在实际应用中的局限性就是:其输出是误差信号的比例、积分、微分的线性组合,但线性组合并非最佳选择,理论分析和大量实践表明,"线性组合"常引起快速性和超调量之间的矛盾,即不能同时满足既快速达到理想值同时又尽量减小超调量这两个性能要求。另外,这种简单的结构也决定其不可能对环境或控制对象模型参数的变化具有自适应能力。
可见传统线性PID 控制器在控制品质上的局限性,主要来自以下几个方面:
(1) 算法结构的简单性决定了PID 控制比较适用于SISO 最小相位系统,在处理大滞后、开环不稳定过程等难控对象时,难以取得较好的控制效果,保证较好的动态性能。
(2) 结构的简单性同时决定了PID 控制只能确定闭环系统的少数主要零极点,闭环特性从根本上是基于动态特性的低阶近似假定的。
(3) 出于同样原因,决定了常规PID 控制器无法同时满足快速跟踪设定值和抑制扰动的不同性能要求。
由于以上原因,单纯的线性PID 控制并不是大滞后系统的最佳控制策略,而且误差的比例、积分、微分三部分的线性组合始终无法克服快速性和超调量之间的矛盾,故本文在此基础上,采用了一种新型的PID 控制方法--非线性PID,以期既能兼顾传统PID 的优点又能改善其在对大滞后对象进行控制时的控制效果。
3 非线性PID 控制器
要得到非线性PID,顾名思义就是找到合适的非线性函数对输出控制量的计算公式 进行改进,使控制器的控制量输出不再是控制误差比例、积分、微分三部分的单纯的线性相加,从而有望克服传统PID 的局限性。具体的方法可以是通过非线性函数对e、 分别进行转化,也可以利用非线性函数对它们的增益参数KP、KI、KD 进行非线性转换。
本文采用的非线性PID 的基本原理为:根据系统阶跃响应曲线,分段分析PID 控制器增益参数KP、KI、KD 应有的变化趋势,分别得出它们能够满足系统动态性能要求的曲线形状,并由此选择合适的非线性函数,本文采用了双曲正割函数sech()和指数函数exp()来拟合这一曲线,使KP、KI、KD成为随e(t)变化的变量,且其变化趋势符合人们想达到的更高性能指标的要求。
具体实现方法如下。
图1 是一般的系统阶跃响应曲线,根据该曲线可以分析非线性PID 控制器增益参数的构造思想。
图1 一般系统阶跃响应曲线
设计原理如下:
(1) 比例增益参数KP
在响应时间0≤t≤t1 段,为保证系统有较快的响应速度,比例增益参数KP 在初始时应较大,同时为了减小超调量,希望误差e 逐渐减小时,比例增益也随之减小;在t1≤t≤t2 段,为了增大反向控制作用,减小超调,希望KP 逐渐增大;在t2≤t≤t3 段,为了使系统尽快回到稳定点,并不再产生大的惯性,期望KP 逐渐减小;在t3≤t≤t4 段,期望KP 逐渐增大,作用与t1≤t≤t2 段相同。显然,按上述变化规律,随误差e变化的大致形状如图2(a)所示,根据该图可以构造如下非线性函数:
式中,ap,bp,cp 为正实常熟。当误差e→∞时,KP 取最大值为ap+bp ;当e=0 时,KP 取最小值为ap;bp为KP 的变化区间,调整cp 的大小可调整KP 变化的速率。
(2) 微分增益参数KD
在响应时间0≤t≤t1 段,微分增益参数KD 应由小逐渐变大,这样可以保证在不影响响应速度的前提下,抑制超调的产生;在t1≤t≤t2 段,继续增大KD,从而增大反向控制作用,减小超调量。在t2 时刻,减小微分增益参数KD,并在随后的t2≤t≤t4 段再次逐渐增大KD,抑制超调的产生。根据KD 的变化要求,在构造KD 的非线性函数时应考虑到误差变化速率ev 的符号。KD 的变化形状如图2(b)所示,所构造的非线性函数为:
Kd(e(t),ev(t))= ad + bd /(1+ (cd exp(ddsign(ev(t)).e(t)))
式中, ev = e 为误差变化速率, ad,bd,cd,dd 为正实常熟,ad 为KD 的最小值,ad + bd为KD 的最大值,当e=0时,KD= ad + bd /(1 +cd) ,调整dd 的大小可调整KD 的变化速率。
(3) 积分增益参数KI
当误差信号较大时,希望积分增益不要太大,以防止响应产生振荡,有利于减小超调量;而当误差较小时,希望积分增益增大,以消除系统的静态误差。根据积分增益的希望变化特性,积分增益参数KI 的变化形状如图2(c)所示,其非线性函数可表示为:
KI (e(t))= aisech(cie(t))
式中,KI 的取值范围为(0,ai),当e=0 时,KI 取最大值。ci 的取值决定了KI 的变化快慢程度。
则非线性PID 调节器的控制输入为:
由上述分析可知,如果非线性函数中的各项参数选择适当,就能使控制系统既响应快,又无超调现象。另外,由于非线性PID 调节器中的增益参数能随控制误差变化,因而其抗干扰能力,克服由大滞后对象的滞后特性带来的影响能力也比常规线性PID 强,比常规线性PID 更加智能,有更强的自适应能力和鲁棒性,即便工况发生一定变化仍能保持较好的控制品质,更适用于诸如大滞后系统等工况更加复杂的控制场合。
(a) KP 变化曲线 (b) KD 变化曲线 (c) KI 变化曲线
图2 非线性增益调节参数变化曲线
4 温度控制实验结果及分析
根据前面的研究和分析,考虑将该非线性控制方法用于对温度这一工业控制中常见的具有大滞后特性的物理量进行控制。温度是工业控制的主要对象之一,其控制对象很多,且不尽相同。但工业中的温度对象一个较为普遍的特点就是它们大都含有纯滞后环节,容易引起系统超调和持续的振荡。除此之外,温度控制对象的参数一般会发生幅度较大的变化,从而导致温度对象数学模型的不断变化。这种随机产生和不可准确预计的变化,无疑地增加了温度控制的难度。
因此,对于这种工况不断发生变化且具有大滞后特性的控制场合,采用前面描述的非线性PID 控制器,以其优于常规线性PID 控制器的自适应能力和更完善的控制性能定能取得更好的控制效果。
本文采用贝加莱2003 PCC 作为控制器,通过B&R Automation Studio 操作系统进行编程,利用非线性控制算法对陶瓷加热片进行加热实验(系统结构如图3 所示)。通过温度传感器采集陶瓷片的实际温度送入PCC 的温度模拟量输入模块,并与温度设定值进行比较得出偏差,代入非线性PID控制算法算得控制量,再通过输出量计算程序将该控制量转化为数字量控制加热器的加热频率,即一个控制周期内加热时间的占空比,同时可在Automation Studio 环境下对控制过程进行监控,绘制trace 曲线图。
图3 陶瓷片加热温控实验系统结构图
以下是实验过程中实际温度变化响应的trace 曲线图。
图4 温度跟踪曲线示意图
上图:非线性PID 下图:常规PID
由图4 可以看出,非线性PID 控制器取得了明显优于线性PID 的控制效果。主要表现在三方面:
(1) 有效地抑制了超调,超调量很小,而线性PID 超调较为明显;
(2) 大幅度缩短了调节时间,快速达到稳态,而线性PID的稳定时间大约是非线性PID 的四倍;
(3) 稳态误差小,稳态性能好。
可见,在对例如温度控制此类大滞后控制对象进行控制时,采用适当的非线性函数对常规的线性PID 进行改进,既可以改善系统的自适应能力,又能克服传统线性PID 所固有的快速性和超调量难以兼顾的矛盾,完全可以在各个方面达到更好的控制性能要求,取得更优良的控制品质。
另外关于这一方法还存在两个问题:
(1) 关于参数的整定。由上面的函数表述可以看出使用此控制器需要调节的参数较多,包括
ap、bp、cp、ad、bd、 cd、dd 、ai 、ci 共九个取代了原来的KP、KI、KD三个参数,对于这些参数的整定本文主要是根据实验情况和经验进行调节,一旦获得合适的参数就能得到较为优良的控制效果且抗扰动性和自适应性很强一般情况下不需要重新整定。也可以通过一些办法进行简化,例如使aP=0,bP 取负数,则KP 和KI 的非线性函数合二为一,可将参数由9 个简化到5~6 个,方便现场调试人员的参数调整。
(2)关于所采用的非线性函数。本文根据对控制性能要求的分析采用了sech()函数和exp()函数,取得了良好的控制效果,但也可根据实际情况将其它的更简单实用的非线性特性引入PID 算法得到非线性PID 控制器,同理也可以找到相应的非线性函数对 进行转化。总之,通过更进一步的研究完全可以找到更好的非线性特性设计出效率更高的非线性PID 控制器。
5 结论
本文针对大滞后控制对象,在分析传统线性PID 控制的原理和优缺点的基础上,本着继承其优点克服其缺点的原则,介绍并采用了一种非线性PID 控制器对温度这一大滞后控制对象进行控制,并取得了理想的实验结果。实验结果表明,用此种方法对温度进行控制响应快、超调小、稳态误差小,控制品质明显优于传统线性PID。但在参数调整和非线性函数的选取等方面还有很大探讨空间,今后可在这些方面做进一步研究,使非线性PID 控制方法进一步发展和完善,能够广泛应用于工业控制过程。
参考文献:
[1] 刘立志. 微型计算机控制技术[M]. 济南: 山东大学出版社, 1996。
[2] 刘金琨. 先进PID 控制及其MATLAB 仿真[M]. 北京:电子工业出版社, 2003。
[3] 周重阳, 王宁. 大纯滞后工业对象的神经元控制器[J]. 自动化仪表,2002, 23(2): 9~12
[4] 韩瑞珍. PID 控制器参数模糊自整定研究[D]. 浙江工业大学硕士论文, 2001, 12。
[5] 卢振芳. 智能温度控制系统的设计[D]. 南京航空航天大学硕士论文,2001, 2。
作者简介:张凌云(1979),女,山东莱芜人,硕士,研究方向为控制理论的应用。