（检测技术与自动化装置专业论文）复杂热工过程预测pid控制方法的应用研究.pdf

原创性声明 l t i ll ii i i l l l l1 11i i i1 1 1 1 1 l 17 9 3 7 71 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不 包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研 究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明 的法律责任由本人承担。 论文作者签名：i 趋业日期：垒! ! 翌：圭2 生 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论 文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分 内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段 保存论文和汇编本学位论文。 ( 保密论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名：j 整曲 导师签名：邀日 期： 翌竺堕：立生 目录 c o n t e n t s i 摘要i a b s t r a c t iii 第一章绪论1 1 1 课题背景与意义1 1 2 大时滞控制方法综述1 1 2 1pid 控制2 1 2 2s m it h 预估控制2 1 2 3 内模控制3 1 2 4 预测控制4 1 2 5 其他控制方法5 1 3 预测pid 控制算法的应用与研究现状6 1 4 本文的主要工作9 第二章有自衡热工过程p pi 控制器的设计方法1o 2 1 预测p l d 控制概述1 0 2 2 经典过程控制模型的预测p i d 控制1 2 2 2 1 史密斯预估规则12 2 2 2 简单模型的预测p i 控制1 4 2 3 大时滞系统的预测p i 控制器1 7 2 3 1 两种预测控制器的设计方法1 7 2 3 2p pi 控伟0 器19 2 3 3p p i 控制器的性能2 0 2 3 4p pi 控制器的整定2 2 2 4 设计实例与仿真验证2 3 第三章有自衡热工过程p pi 控制器的鲁棒整定方法2 8 3 1 建模误差的分析2 8 山东大学硕士学位论文 3 1 1 建模误差的描述2 8 3 1 2 大时滞过程的模型误差一2 9 3 1 3 鲁棒性分析3 0 3 2p i 控制器鲁棒性的提高3 2 3 2 1p pl 控制器3 3 3 2 2p p l 控制器的鲁棒性分析3 4 3 2 3 提高鲁棒性的p p i 控制器3 5 3 3 设计实例与仿真研究3 9 第四章基于自整定的汽包水位无自衡过程p pi 反馈控制设计方法4 2 4 1 汽包水位无自衡过程模型参数的继电反馈辨识一4 2 4 2 汽包水位无自衡过程p p i 反馈控制设计方法4 4 4 3 设计实例与仿真研究4 6 4 3 1 常规汽包水位反馈控制系统外回路p i 控制器的设计4 6 4 3 2 常规汽包水位反馈控制系统外网路p p i 控制器的设计一4 7 4 3 3 仿真验证4 8 第五章预测项采用线性相位超前滤波器的p p i 控制器设计5 0 5 1 预测pid 控制器结构和用d c s 算法模块实现的方法5 0 5 2 p pl 控制器的设计方法5 2 5 2 1 对象模型辨识5 2 5 2 2 p p i 控制器的参数计算5 4 5 3 设计实例与仿真研究5 5 第六章结论和展望5 8 参考文献6 0 致谢6 4 h 山东大学硕士学位论文 c o n t e n t s c h i n e s ec o n t e n t s i c o n t e n t s i c h i n e s ea b s t r a c t i a b s t r a c t i i i c h a p t e r1 i n t r o d u c t i o n 1 1 1b a c k g r o u n da n dm o t i v a t i o no ft h er e s e a r c h 1 1 2a c o m p r e h e n s i v es u r v e yo f d e a d t i m e 1 1 2 1p i dc o n t r o l l e r 2 1 ：! 2s m i t hp r e d i c t i v ec o n t r o l l 2 1 2 3i n t e r n a lm o d e lc o n t r o l 3 1 ：! 4p r e d i c t i v ec o n t r 0 1 4 1 2 ! ；0 t h e r s 5 1 3r e s e a r c ha c t u a l i t yo fp r e d i c t i v ep i dc o n t r o la l g o r i t h m 6 1 4m a i nc o n t e n to ft h ep a p e r 9 c h a p t e r2t h ed e s i g no fp r e d i c t i v ep ic o n t r o l l e rf o rs e l f - r e g u l a t i n gp r o c e s s 2 1i n t r o d u c t i o no fp r e d i c t i v ep i dc o n t r o l 10 2 2c l a s s i c a lp r o c e s sc o n t r o lm o d e lm e t h o d s l2 2 2 1s m i t hp r e d i c t o rp r i n c i p l e 12 2 2 2p r e d i c t i v ep iw i t has i m p l em o d e l 1 4 2 3a ni n d u s t r i a ld e a d - t i m ec o m p e n s a t i n gp ic o n t r o l l e r 17 2 3 1t w om e t h o d sf o rp r e d i c t i v ec o n t r o l l e r 17 2 3 2t h ep p ic o n t r o l l e r 19 ：! 3 3p r o p e r t i e so ft h ep p ic o n t r o l l e r 2 0 2 3 4t u n i n gt h ep p ic o n t r o l l e r 2 2 ：! 4d e s i g ne x a m p l ea n ds i m u l a t i o n 2 3 c h a p t e r3t h er o b u s tt u n i n gm e t h o d so f p r e d i c t i v ep ic o n t r o l l e rf o r 山东大学硕士学位论文 s e l f r e g u l a t i n gp r o c e s s 2 8 3 1a n a l y s i so fm o d e l l i n ge r r o r s 2 8 3 1 1m o d e l l i n ge r r o rr e p r e s e n t a t i o n 2 8 3 1 2m o d e l l i n ge r r o r si nd e a d t i m ep r o c e s s e s 2 9 3 1 3r o b u s t n e s sa n a l y s i s 3 0 3 2i m p r o v i n gt h er o b u s t n e s so fp p ic o n t r o l l e r s 3 2 3 2 1p r e d i c t i v ep ic o n t r o l l e r 3 3 3 2 2r o b u s t n e s sa n a l y s i so ft h ep p ic o n t r o l l e r 3 4 3 2 3ar o b u s tp p ic o n t r o l l e r 3 5 3 3d e s i g ne x a m p l ea n ds i m u l a t i o n 3 9 c h a p t e r4p p if e e d b a c kc o n t r o l l e rd e s i g no fn o n - s e l f r e g u l a t i n gp r o c e s so i l t h eb a s i so fs e l f - t u n i n gd r u mw a t e rl e v e l 4 2 4 1r e l a yf e e d b a c kp a r a m e t e ri d e n t i f i c a t i o no fm o d e lp a r a m e t e r s o f n o n s e l f - r e g u l a t i n gp r o c e s s 4 2 4 2t h ed e s i g no fp p if e e d b a c kc o n t r o l l e rf o rn o n s e l f - r e g u l a t i n gp r o c e s s 4 4 4 3d e s i g ne x a m p l ea n ds i m u l a t i o n 4 6 c h a p t e r5p r e d i c t i v ep ic o n t r o l l e rd e s i g n i n gb yu s i n gl i n e a rp h a s ea d v a n c e f i l t e ra sp r e d i c t o r ! ；1 l 5 1s t r u c t u r eo fp r e d i c t i v ep i dc o n t r o l l e ra n di m p l e m e n tb yd c s a l g o r i t h m 5 0 5 2d e s i g no fp r e d i c t i v ep ic o n t r o l l e r 5 2 1 ；2 1i d e n t i f yo fo b j e c tp a t t e r n 5 2 5 2 2i d e n t i f yo fp r e d i c t i v ep ic o n t r o l l e r 5 4 5 3d e s i g ne x a m p l ea n ds i m u l a t i o n 5 5 c h a p t e r6c o n c l u s i o na n do u t l o o k 5 8 r e f e r e n c e s 6 0 a c k n o w l e d g e m e n t s 6 4 n 山东大学硕士学位论文 摘要 典型的复杂热工过程都存在大时滞现象。常规的系统控制方案都采 用基于p id 线性控制算法的控制结构，而且这种控制方案已经被广泛的 应用到生产实际中，但复杂热工过程的大时滞现象仍然不能得到良好的 改善，导致过程运行参数偏离技术指标较大。因此，研究适合于复杂热 工过程的预测p i d 控制方法，从而有效地实现过程的自动控制和优化运 行，具有十分重要的理论意义和实用价值。本文综述了常见的大时滞控 制方法，以及预测p i d 控制算法的研究现状，在此基础上针对有自衡过 程和无自衡过程进行了预测p i d 控制器的设计，并提出了改善p p i 控制 器鲁棒性的f p p 控制器设计方法。另外，还进行了预测项采用线性相位 超前滤波器的p p i 控制器的设计。 首先，进行了有自衡热工过程p p i 控制器的设计。该部分主要介绍了 经典过程控制模型的预测p i d 控制器的设计，利用史密斯预估规则来完成 对p p i 控制器的设计，并举出具体例子进行仿真研究与结果分析。 其次，对有自衡热工过程p p i 控制器进行鲁棒整定。主要分析了p p i 控制器的鲁棒性，以及造成误差的原因，针对这些误差提出了提高鲁棒性 的f p p i 控制器的设计，并举例验证。 再次，进行了基于自整定的汽包水位无自衡过程p p i 反馈控制的设计。 主要介绍了包含有积分环节的无自衡系统的整定方法，为带有积分的设计 对象增加内部反馈，使之变为开环稳定的有自衡系统。 最后，进行了预测项采用线性相位超前滤波器的预测p l 控制器的设计。 介绍了将预测项用线性相位超前滤波器来代替的p p i 控制器的设计，并对 这种滤波器的实际应用进行仿真研究与分析。 关键词：复杂热工过程：预测p i d 控制；自整定：鲁棒整定 山东大学硕士学位论文 山东大学硕士学位论文 a b s t r a c t t h ep h e n o m e n o no fd e a d - t i m ee x i s t si n t y p i c a lc o m p l e x t h e r m a l p r o c e s s e s b a s e d o nc o n t r o l l o o p s o fp i dl i n e a rc o n t r o l a l g o r i t h m ， t r a d i t i o n a lp r o c e s sc o n t r o ls c h e m ei sw i d e l yu s e d ，h o w e v e r ，t h el a r g et i m e d e l a yp h e n o m e n o no fc o m p l e xt h e r m a lp r o c e s sc o u l dn o th a v e ag o o d i m p r o v e m e n t ，t h ep l a n tc a n n o tr u na to p t i m u ms t a t e ，c a u s i n gt h ep r o c e s s p a r a m e t e r st or u nal a r g e rd e v i a t i o nf r o mt e c h n i c a li n d e x e s t h e r e f o r e ，i t h a sv e r yi m p o r t a n tt h e o r e t i c a ls i g n i f i c a n c ea n dp r a c t i c a lv a l u et os t u d y c o n t r o l i n gm e t h o d sw h i c ha r es u i t a b l ef o rt h ec o m p l e xt h e r m a lp r o c e s s e s ， a n dt oe f f e c t i v e l ya c h i e v ea u t o m a t i cc o n t r o la n do p t i m a lo p e r a t i o n t h i s p a p e rr e v i e w st h ec o m m o nm e t h o do fd e a d - t i m ec o n t r o l ，a n dt h es t a t u so f p r e d i c t i n gp i dc o n t r o la l g o r i t h m f u r t h e r m o r e ，t h i sp a p e rc a r r i e d o na d e s i g no fp r e d i c t i v e p ic o n t r o l l e rw h i c hi sd i r e c t e dt o s e l f - r e g u l a t i n g p r o c e s sa n dn o n - s e l f - r e g u l a t i n gp r o c e s s ，a n df p p ic o n t r o l l e rd e s i g n m e t h o d sa r ep r o p o s e dt o i m p r o v e t h er o b u s t n e s so fp p ic o n t r o l l e r s m o r e o v e r ，t h i sp a p e rc a r r i e dap r e d i c t i v ep ic o n t r o l l e rd e s i g n i n gb yu s i n g l i n e a rp h a s ea d v a n c ef i l t e ra sp r e d i c t o r f i r s t l y , t h ep r e d i c t i v ep ic o n t r o l l e rd e s i g nf o rs e l f - r e g u l a t i n gs y s t e mi s i n t r o d u c e d t h i sc h a p t e rm a i n l yi n t r o d u c e st h ed e s i g no fp r e d i c t i v ep i c o n t r o l l e rf o rc l a s s i c a l p r o c e s sc o n t r o lm o d e l m e t h o d s ，i tu s e ss m i t h p r e d i c t o rp r i n c i p l et o c o m p l e t et h ep p ic o n t r o l l e rd e s i g n ，a n da l s oc i t e s s p e c i f i ce x a m p l e so fs i m u l a t i o nr e s e a r c ha n dr e s u l t sa n a l y s i s s e c o n d l y , t h er o u b u s t n e s so fp r e d i c t i v ep i c o n t r o l l e ri sd i s c u s s e d t h i sc h a p t e rm a i n l ya n a l y s e st h er o u b u s t n e s so fp r e d i c t i v ep ic o n t r o l l e ra n d t h er e a s o n st h a tc a u s e de r r o r s w i t ht h e s ee r r o r st h ed e s i g nf o rf p p i c o n t r o l l e ri s p r o p o s e d t o i m p r o v e t h er o b u s t n e s s ，a n dt h e d e s i g n i s i l l u s t r a t e da n dv e r i f i e d t h i r d l y ，t h ec o n t r o l l e rd e s i g no fn o n - s e l f - r e g u l a t i n g p r o c e s sp p i f e e d b a c ko nt h eb a s i so ft h es e l f - t u n i n gd r u mw a t e rl e v e li si n t r o d u c e d t h i s 山东大学硕士学位论文 c h a p t e rm a i n l yi n t r o d u c e s as e l f - t u n i n gm e t h o df o rn o n s e l f - r e g u l a t i n g s y s t e mw i t hi n t e g r a le l e m e n t s t h a tm e t h o di n c r e a s e st h ei n t e r n a lf e e d b a c k f o rt h ei n t e g r a le l e m e n t s ，a n dm a k e sas e l f - r e g u l a t i n gs y s t e mw h i c hi sa s t a b l eo p e n l o o p f i n a l l y , t h ep r e d i c t i v ep i c o n t r o l l e rd e s i g n i n gw i t hl i n e a rp h a s e a d v a n c ef i l t e ra sp r e d i c t o ri si n t r o d u c e d t h i sc h a p t e rd e s c r i b e sp r e d i c t i v e p ic o n t r o l l e rd e s i g nb yu s i n gt h el i n e a rp h a s ea d v a n c ef i l t e rt or e p l a c et h e f o r e c a s ti t e m ，a n dt h ep r a c t i c a la p p l i c a t i o no ft h i sf i l t e rs i m u l a t i o na n d a n a l y s i s k e yw o r d s ：c o m p l e x t h e r m a l s y s t e m ；p r e d i c t i v e p i c o n t r o l l e r ； s e l f - t u n i n g ；r o b u s tt u n i n g i v 山东大学硕士学位论文 1 1 课题背景与意义 第一章绪论 热工过程控制主要是对电力、冶金、化工、石油等生产过程中热工参 数的控制。复杂热工过程是典型的复杂工业过程，其过程通常是具有大迟 延的工艺过程【l 】。采用常规的p l 或p i d 控制器难以获得满意的控制性能， 为了维持系统的平稳，控制器的参数必须整定得远远低于其最佳整定值， 这使得闭环系统响应反应缓慢，无法迅速消除快速变化扰动的影响。因此 为有效地控制这类难控过程，必须采用先进控制方法【2 】。在这些方法中应 用简便且有发展前景的是预测p i d 控制，它是近年来发展起来的一种先进 控制算法。自19 9 2 年h a g g l u n d 提出预测p i 控制器【3 l 的思想以来，预测 p i d 算法得到了逐步的发展和完善，并成功地应用在一些具有大迟延的复 杂对象的控制上【4 】。从理论上讲，预测p i d 算法把p i d 的简单性，实用性， 鲁棒性和模型预测控制算法的预测功能有机地结合起来了，它是预测算法 和p i d 算法的折中，具有两种算法的优点。从理论研究的角度上讲，预测 p i d 控制系统的设计分析和综合已经形成了比较完整的体系，它把模型预 测算法的功能和简单的p i d 控制的结构结合起来，具有设计方便，实施快 捷，实用性广，鲁棒性能好，便于整定，易于操作等特点。虽然如此，预 测p i d 控制系统的设计分析和综合仍然存在一些问题需要解决，控制器参 数通常需要控制前通过仿真和实时试验，费时费力，目前对于预测p i d 控 制器参数自整定方法和技术还缺乏研究，因而严重地限制了预测p i d 控制 方案的广泛应用。因此研究开发适合于复杂热工过程的预测p i d 控制方法 和技术，以有效地实现其自动控制和优化运行，具有重要的理论意义和实 用价值。 1 2 大时滞控制方法综述 上世纪五十年代术以来，滞后控制的方法出现了两大类：基于模型方 法和无模型方法。基于模型方法主要包括：p id 控制、s m it h 预估控制、 改进的s m it h 预估控制、自适应控制、最优控制、模型预测控制、滑膜变 l 山东大学硕士学位论文 结构控制和鲁棒控制等。无模型方法主要包括：模糊s m i t h 、人工神经网 络、仿人智能控制和专家控制等。控制方法已经由传统控制转到了智能控 制，或者是某两种方法或多种方法的结合。 1 2 1pld 控制 p i d 控制是控制领域里生命力最强的经典控制方式，具有算法简单、 鲁棒性强和可靠性高等特点。尽管控制理论及控制技术发展迅速，各种先 进控制方法层出不穷，但是p i d 控制器仍广泛地应用于工业控制系统。目 前，在工业过程中采用p i d 控制的占9 0 以上。p i d 控制器设计的关键问题 是p i d 参数的设置和整定，这直接影响系统的控制品质和控制器的鲁棒性。 p i d 控制器参数整定的方法很多，主要有理论计算整定法、临界比例法、 反应曲线法和衰减法等。这些方法在整定后还需要在工程实践中不断进行 调整和修改，p i d 控制器只有在参数得到良好整定的前提下j 能达到令人 满意的效果。 对于一般工业控制或( t t ) 0 6 时， 常规p i d 控制往往便无能为力，无法得到满意的效果。 由于p i d 控制的应用广泛及其自身的优良控制特点，研究人员对p i d 控制提出了许多改进方法，尤其是随着控制理论的发展，p i d 控制与各种 先进控制方法相结合形成了各种复合控制方法，这些方法在控制大时滞系 统时取得了良好效果。 1 2 2s mit h 预估控制 s m i t h 预估控制【5 】是瑞典科学家s m i t h 于1 9 5 7 年提出的一种解决时滞 系统控制问题的预估控制方法，其控制思路是预先估计出系统在基本扰动 下的动态特性，然后通过构造函数以内反馈的方式来包围常规控制器对时 滞进行补偿，力图使被延迟了的被调量超前反映到调节器，使调节器提前 动作，实现类似于无纯滞后过程的控制。 理论上，s m i t h 预估器可以完全消除时滞的影响，但是在实际应用中却 2 山东大学硕士学位论文 不尽如人意。s m i t h 预估器的实现依靠被控对象的精确数学模型，当预估模 型与实际对象有偏差时，控制器的控制效果会严重恶化，甚至会导致发散。 此外，s m i t h 预估器的控制品质对于外部扰动、参数变化和过程增益也很敏 感，并且鲁棒性能也较差。因此，一般的s m i t h 预估控制系统难以在实际中 得到真f 的应用。 很多学者提出了基于常规s m i t h 预估器的各种改进方法，大致可以分 为以下两种：一是基于结构上的改进，通过在不同位置增加一些并联或串 联环节进行补偿；二是参数整定上的改进，通过泰勒级数或p a d e 近似展开 时滞部分，用鲁棒性能指标或其他指标函数对控制器进行解析设计，或者 对其中的控制参数通过鲁棒性指标进行调整等。例如，h a n g 等【6 】提出了一 种改进的s m i t h 预估器，此法在反馈通道中加了一个滤波器，实现了对系统 的动态修正，降低了模型的依赖。g i l e s 等【7 】在s m i t h 方法的基础上提出了 增益自适应补偿方案。w t a n a b a | 8 】提出的改进型s m i t h 预估控制系统，采用 了抑制扰动影响的动态补偿器，通过配置补偿器的极点，能获得较满意的 扰动响应，并使扰动稳态误差为零。 1 2 3 内模控制 内模控制是1 9 8 2 年由g a r c i a 和m o t a r i 9 】提出的一种基于过程数学模 型进行控制器设计的新型控制策略。i m c 是s m i t h 预估器的一种扩展，具 有很强的实用性。其主要特点是结构简单，设计直观简便，在线调节参数少， 调整方针明确且调整容易，特别适用于大时滞系统控制的鲁棒性和抗扰性 的改善，但其需要建立被控对象的数学模型，即内部模型，当模型失配严重 时，控制效果变差，甚至导致系统不稳定。i m c 方法不仅已扩展到了多变量 和非线性系统，还产生了多种设计方法，较典型的有零极点对消法、预测 控制法、针对p i d 控制器设计的i m c 法、有限拍法等。尚需深入研究的 主要是如何更有效地利用反馈滤波器来改善鲁棒性、抗扰性以及实际的工 业应用问题。 采用内模控制及其改进方法极大地改善了时滞控制系统的控制效 果，m i c 与其他控制方法的结合也是很容易的，如自适应m i c ，采用模糊 决策、仿人控制、神经网络的智能型m i c 等。龚晓峰【1 0 】提出了一种基于 3 山东大学硕士学位论文 i m c 的p i d 控制器扩展设计方法，该方法无需前置滤波器，其p i d 控制器可 由实际的模拟结构来实现，且整定参数的计算也很简单。基于采用m i c 整 定的p i d 控制器保持了m i c 设计思想的优点，具有良好的鲁棒性，对于大 时滞系统更显示出其优越性。汤伟【ll 】等借助双控制器设计技术和继电反馈 辨识方法，提出了一种双自由度自整定内模控制器，通过改进的继电反馈 辨识方法获得被控对象模型参数，根据所得模型分别设计设定值跟踪i m c 和干扰衰减m i c ，并给出t d f 2 m i c 滤波时间常数的自整定规则，提高了传 统m i c 的控制性能和鲁棒性。陈娟【1 2 】等针对时滞不稳定过程提出了改进 的m i c 结构，首先利用反馈方法整定内环的不稳定系统，然后设计前馈一反 馈控制来抑制被控过程的扰动，最后使用内模控制方法对时滞被控过程进 行串级外环控制。该方法很好地解决了稳定鲁棒性和抑制扰动的均衡，并 且控制系统过程变化引起的模型失配问题也得到抑制。谷俊杰【i3 】等在多模 型辨识的基础上，实现了电厂过热气温控制的内模控制，获得了比常规的 单内模控制更好的控制品质。此外s m i t h 预估控制作为i m c 的特殊情况， 两者在结构上可以相互转换，可以将它们结合起来。 1 2 4 预测控制 预测控制是一种根据预测的过程模型的控制算法，它根据过程的历史 信息判断将来的输入和输出。它注重的是模型函数，如状态方程、传递函 数、阶跃响应等都可作为预测模型。预测控制是一种最优控制算法，它根 据性能函数计算将来的控制动作。由于它采用多步测试、滚动优化和反馈 校正等控制策略，因而建模容易、鲁棒性强、控制效果好。由于时滞控制 系统解决问题的关键是对系统输出的预测，而预测控制可以根据过去和现 在的输出来预测未来的输出，可以说预测控制有着天生克服滞后的优点， 因此，预测控制非常适用于时滞系统。从1 9 7 8 年r i c h a l e t 等学者首次提出 预测控制以来，已经有几十种控制算法相继产生，并已得到广泛应用，其中 比较典型的有模型算法控制( m a c ) 、动态矩阵控制( d m c ) 、广义预测控 制( g p c ) 、预测函数控制( p f c ) 、极点配置g p c ( g p p ) 、内模控制( m i c ) 、 推理控制( i c ) 等。常用的是前4 种方法。 预测控制往往与其他高级控制方法结合，或者通过结构上的改进来获 4 山东大学硕士学位论文 得对大时滞系统良好的控制效果。靳其兵等【1 4 l 提出的方法将时间滞后因子 自然纳入系统的控制机制，利用g p c 实现完全无误差的时滞系统的控制， 克服了传统近似法解决时滞所带来的误差问题。赵彬等【”】针对典型的工业 一阶生产过程，采用单值模型算法预测控制，完成了时滞系统单值m a c 的 设计。华璨等【1 6 】设计了电阻炉炉温微机控制系统，并采用d m c 预测控制 器。潘红华等提出了一种新的多变量系统p f c ，利用该控制算法可得到一 个解析的控制量计算方程，其中各个控制器参数均可离线计算，因此在线 时算法简单、计算量小，该方法可以适用于具有时滞和外部干扰的多变量 系统。 1 2 5 其他控制方法 d a h l i n 控制是d a h l i n 于19 6 8 年提出的一种针对纯滞后系统的直接数 字控制方法。它的设计目标是使得闭环系统的响应为一个一阶惯性环节加 纯滞后环节，一般选择对象的滞后时间为闭环系统的滞后时i 日j 。d a h l i n 控 制在特定条件下也可以看作是s m i t h 预估控制的一种等价。 自适应控制器能随着系统行为的变化，不断的检测系统参数或运行指 标，并自动调整控制器控制规则与参数，以补偿过程特性或环境条件的变 化，保证整个控制系统具有良好的性能指标。现已提出的控制方法有模型 参考自适应控制、自校正控制、p i d 自整定调节器、神经网络的自适应控 制等，各种自适应控制系统的区别仅仅在于控制器参数调整方式的不同。 模糊控制是一种基于规则的非线性控制，非常适用于时滞过程，因为 时滞系统的难以定量化和不确定性决定了它需要不确定的处理手段，而模 糊控制具有处理不精确信息的能力，具有很强的鲁棒性，从而使模糊控制 能模仿人的经验对复杂被控对象进行专家式的控制。 神经网络控制具有任意逼近非线性，学习能力、自适应性和容错性均 强等优点，将神经网络应用于滞后系统的控制，可以逼近时滞的动态特性， 只需用一定的输入和输出样本来训练网络即可，既不需要复杂的控制结构， 也不需要精确的数学模型，很适合工业应用。 专家控制是基于知识的智能控制，它以控制专家的经验和知识弥补了 对象数学模型的缺陷，适合多耦合、非线性过程的控制。 5 山东大学硕士学位论文 无模型控制【r 7 j 也是值得关注的一种可用于大时滞控制的方法，是由韩 志刚等【1 8 】于2 0 世纪8 0 年代首先提出的。无模型控制的基本思想是利用一 个新引入的伪梯度向量的概念，用动态线性时变模型来替代一般非线性系 统，并仅用受控系统的i o 数据在线估计系统的伪梯度向量，从而实现非线 性系统的无模型学习自适应控制。无模型自适应控制律既是参数自适应， 又是结构自适应，它无需受控系统的数学模型，无需辨识过程和控制器设 计，也不需要对控制器参数进行复杂的人工整定，不易陷入局部最优，但其 可移植性好，跟踪性能良好，鲁棒性较强，能保证系统的闭环稳定。 1 3 预测p id 控制算法的应用与研究现状 预测p i d 的控制思想最早是由h a g g l u n d 在1 9 9 2 年提出的【3 1 。后来在 众多学者的不断努力下，其算法及应用得到了逐步的发展和完善，并在一 些复杂的对象上得到了成功的应用【4 1 。 归纳起来，预测p i d 控制算法主要有以下两种： 基于预测控制原理的扩展p i d 控制器 这种预测p i d 控制器主要依据一些先进的控制机理。其本质是基于预 测控制原理，由多个p i d 控制器组合而成的基于模型的扩展p i d 控制器。 是一种便于在d c s 上实现的