馮新強, 韋根原
(華北電力大學 控制與計算機工程學院,河北保定071003)
基于ITAE的時滯過程內(nèi)模PID濾波器參數(shù)優(yōu)化
馮新強, 韋根原
(華北電力大學 控制與計算機工程學院,河北保定071003)
摘要:針對熱工系統(tǒng)中普遍存在的一階時滯、二階時滯熱工過程,提出以ITAE指標為目標函數(shù),利用黃金分割法對IMC-PID的濾波器參數(shù)進行優(yōu)化。首先,仿真研究了ITAE指標函數(shù)對濾波器參數(shù)呈單峰性的特點,然后采用黃金分割法對濾波器參數(shù)進行快速尋優(yōu),從而使系統(tǒng)響應達到最優(yōu)性能指標。仿真結果表明,該方法能夠快速地尋優(yōu)出濾波器參數(shù),對熱工系統(tǒng)的控制研究以及運行操作人員具有一定的指導意義。
關鍵詞:時滯過程;ITAE;IMC-PID;黃金分割法
中圖分類號:TM273
文獻標識碼:A
DOI:10.3969/j.issn.1672-0792.2015.10.008
收稿日期:2015-06-30。
作者簡介:馮新強(1989-),男,碩士研究生,主要研究方向為智能優(yōu)化控制,E-mail:fengxq@126.com。
Abstract:For the prevalent one order-delay plus dead time, second order-delay plus dead time thermal process, this paper proposes a method to ITAE index as an objective function, use the golden section method to optimize the IMC-PID filter parameters. First, simulation of the filter parameters ITAE index shows a single peak characteristics, then the study uses the golden section method for rapid optimization of the filter parameters, allowing the system to achieve optimal performance. Simulation results show that this method can quickly optimize the filter parameters, which may provide guidance for research and operational control of the operator of thermal systems.
Keywords:process with time-delay;ITAE;IMC-PID;golden section method
0引言
PID控制具有結構簡單、魯棒性強、適用范圍廣、易于操作等特點,因而廣泛應用于工業(yè)控制過程中[1]。PID控制最為核心的問題是如何整定PID控制器的參數(shù),以達到控制要求。Rivera等人將內(nèi)??刂频乃枷胍氲絇ID控制器的設計中[2],并建立了濾波器參數(shù)與PID控制器參數(shù)的關系,與PID直接整定相比,內(nèi)模PID僅需整定一個參數(shù),大大減少了參數(shù)整定的工作量。然而如何快速確定濾波器參數(shù)成為一個重要研究課題。
Kang Liu等人根據(jù)求取ISE指標方程的最小和補靈敏度函數(shù)的最大值確定濾波器參數(shù)[3];Skogestad 提出了SIMC整定規(guī)則,即令濾波器時間參數(shù)等于過程模型等效滯后時間[4]。隨著群體智能理論的發(fā)展,文獻[5]以ITAE為目標函數(shù)利用蟻群算法對內(nèi)模PID的濾波器參數(shù)進行整定。工程實際應用中,常把ITAE作為單輸入單輸出系統(tǒng)的最好性能指標之一。本文根據(jù)ITAE指標對濾波器參數(shù)大體上呈單峰性的特點,采用黃金分割法對濾波器參數(shù)進行快速尋優(yōu)。
1內(nèi)模PID控制器
由上述兩式可知,當滯后環(huán)節(jié)采用一階Pade近似時,濾波器參數(shù)λ只會對比例帶δ產(chǎn)生影響,兩者呈線性關系。
2目標函數(shù)
圖1 ITAE隨δ變化1
圖2 ITAE隨δ變化2
由前文可知,無論是一階時滯過程還是二階時滯過程,其濾波器參數(shù)λ與比例帶δ都線性相關,所以ITAE指標對濾波器參數(shù)λ也呈單峰性。
3黃金分割法
黃金分割法又稱“0.618法”,是一維搜索方法中的經(jīng)典算法,其算法簡單、效果顯著,是許多優(yōu)化算法的基礎。但它只適用于一維區(qū)間上的“非多峰”。其基本思想是:依照對稱原則、“去壞留好”原則和等比收縮原則來逐步縮小搜索的范圍。具體步驟為:先在區(qū)間[a,b]中取兩點x1=a+0.382(b-a),x2=a+0.618(b-a),如果f(x1)>f(x2),令a=x1;如果f(x1) 4仿真研究 根據(jù)前文先確定Ti,Td的值: (1)由SMIC法可得,λ1=τ=0.5; (2)根據(jù)IMC-MAC法:因0.25τ=0.25×0.5=0.125,0.2T=0.2,故λ2=max(0.25τ,0.2T)=0.2; (3)根據(jù)前文可知目標函數(shù)關于濾波器參數(shù)λ成單峰性。故可以利用黃金分割法對λ進行尋優(yōu)。參照上述兩種方法整定的結果,將λ的尋優(yōu)區(qū)域設置為(0.1,10),將黃金分割法的尋優(yōu)精度設置為E=0.01,尋優(yōu)結果可得λ3=0.638 7。 由圖3可知,根據(jù)IMC-MAC法整定出的PID參數(shù),其對應的比例帶δ太小,導致輸出劇烈波動,控制效果很差。而本文方法和SMIC法整定出結果都可以接受,但由本文方法對應的系統(tǒng)輸出,超調(diào)量較小、調(diào)節(jié)時間較短。 圖3 FOPTD過程對比 圖4 SOPTD過程對比 (1)由SMIC法可得,λ1=τ=1; (3)將λ的尋優(yōu)區(qū)域設置為(0,10),將黃金分割法的尋優(yōu)精度設置為E=0.01,尋優(yōu)結果可得λ3=2.242 3。 由圖4可知,由SMIC法整定出的PID參數(shù),調(diào)節(jié)時間過長,控制效果較差。而本文方法整定出的PID參數(shù)與IMC-MAC法整定出的參數(shù)相比,被控系統(tǒng)響應的超調(diào)量較小、調(diào)節(jié)時間較短。 5結論 仿真研究表明,SIMC法和IMC-MAC法都有一定的適用范圍。在兩種整定規(guī)則適用范圍難以確定的情況下,可以根據(jù)本文提出的方法快速有效地優(yōu)化出濾波器參數(shù)。以ITAE指標為目標函數(shù)采用黃金分割法對濾波器參數(shù)進行快速尋優(yōu),使系統(tǒng)響應達到最優(yōu)性能指標。從而為IMC-PID的濾波器參數(shù)整定提供了一種新方法。 參考文獻: [1]焦嵩鳴,譚雨林,桑士杰. 基于改進粒子群算法的主汽溫控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化[J]. 電力科學與工程,2012,28(12):9-13. [2]王松,張金環(huán),王曉燕,等. 基于分數(shù)階IMC-PID的鍋爐蒸汽溫度控制[J]. 華北電力大學學報(自然科學版),2014,41(3):70-75. [3]Liu K,Shimizu T,Inagaki M, et al. New tuning method for IMC Controler[J]. Journal of Chemical Engineering of Japan, 1998,31(3):320-324. [4]Skogestad S. Simple analytic rules for model reduction and PID controller tuning [J]. Process Control, 2003, 13(4): 291-309. [5]王浩坤,尚群立. 一階時滯對象的最優(yōu)內(nèi)模PID控制[J].機電工程,2008,25(1):14-17. [6]楊巍. 基于內(nèi)模整定的PID算法應用與研究[D].北京:華北電力大學,2010. [7]項國波. ITAE最佳控制[M].北京:機械工業(yè)出版社,1986.213-248. [8]劉國莉,葉同,王偉.彈性需求下易變質(zhì)物品定價、營銷與生產(chǎn)計劃的聯(lián)合優(yōu)化[J]. 控制與決策,2015,30(2):361-365. [9]趙志誠,文新宇.內(nèi)??刂萍捌鋺肹M].北京:電子工業(yè)出版社,2012.24-27. Internal Model Control PID Optimization for Process with Time-delay Based on ITAE Index Feng Xinqiang,Wei Genyuan(School of Control and Computer Engineering,North China Electric Power University, Baoding 071003,China)4.1 一階時滯過程
4.2 二階時滯過程