基于渐进辨识模型的多变量PID控制器参数整定研究及应用

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我们知道,现代工业过程已经变得越来越复杂,包括炼油、电力、化工等领域,几乎全部是复杂多变量系统,变量之间相互作用,所以传统的单变量控制理论无法满足多变量系统。尽管多变量系统的先进控制技术(APC)也取得了长足的进步,包括内模控制、模型预测控制、模糊控制、神经网络控制等方法,但大多数还停留在理论上,没有真正的利用到工业过程中。其次,目前在工业应用中,PID控制作为一种经典的控制方法,还是大量的使用,但更多的是要人为的参与,还不是完全意义上的自动控制。能否面对多变量的问题,不在人为参与的情况下,实现自动的多变量PID整定,是必须面对的问题。其三,良好的PID参数调节,由于其结构简单,整定方便,控制效果良好,可以带来工业能源消耗的减少,符合当前节能减排的要求。因此,如何实现多变量系统的PID控制器的参数整定是自动化领域重要的课题,具有现实意义。   因此,本文研究目标是针对典型的化工过程多变量对象,系统的研究多变量PID控制器的整定和优化问题,主要内容如下:   1.系统介绍经典单变量PID整定方法。其中,对PID参数整定对被控系的性能影响进行了分析,对目前为止PID控制器参数整定的方法进行了有效分析整理,并用MATLAB进行仿真验证,为多变量PID整定研究打好理论基础。   2.综合阐述了多变量PID控制器参数整定的方法,总结了多种多变量参数整定方法;并仿真分析了这些方法的实际效果,分析其优缺点,指出研究新算法的现实意义。   3.进行基于ASYM辨识模型的新型整定算法的研究,提出了新的综合整定方法,实例仿真表明这种新的整定方法对典型的多变量系统的有效性。   4.最终,通过新型算法在实际工业过程同集热电厂循环硫化床中的有效应用,验证新型PID整定算法的可行性。
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