编辑: 棉鞋 | 2014-05-02 |
② 负反馈控制使得前馈的不完全补偿部分对被 控量的影响减小, 降低对前馈补偿器 Df ( s) 的要求, 有利于工程实现;
③ 前馈控制具有控制及时, 而负 反馈控制具有控制精确的特点, 两者结合使得控制 及时而又精确.这样的控制系统既可消除水位 H 静态偏差, 又可克服 SG 虚假水位对系统的影响, 并 能快速克服 D、 W 对SG 水位的干扰. D W + + Gw ( s) + + H Gd ( s) Gv ( s) 酌w ( s) Gc2 ( s) Df ( s) Gc1 ( s) H0+ - + - + 图1SG 水位串级 PID 控制系统的结构 Fig.
1 The structure of cascade PID control system for water level of SG 某典型蒸汽发生器的数学模型 [20 ] 为Gw( s) = 0.
000 4 s( 10s +1) e - 3s , Gd ( s) = 0.
01 8s +1 - 0.
000 3 s( 8s +1) e - 3s , Df ( s) = 0.
000 4 3s +1 , Gv ( s) =
1 3s +1 , γw =0. 1, D = W =40.
0 } . ( 1)
4 8 电机与控制学报第16 卷 目前外环、 内环的调节器基本上都采用传统的 PID 控制, PID 控制算法可表示为 Gc1 ( s) = Kc1[
1 +1 /( Ti1 s) + Td1 s] , Gc2 ( s) = Kc2 } . ( 2) 式中 Kc 、 Ti 和Td 分别表示比例放大系数、 积分时间 常数和微分时间常数. 本文在上述的串级 PID 控制系统的基础上, 外环 主调节器 Gc1 ( s) 改为 FGPC 控制器, 内环副调节器 Gc2 ( s) 的随动系统还是采用 PID 控制器.
2 SG 水位的 FGPC 控制系统 2.
1 控制系统的总体结构 基于 FGPC 的SG 水位控制系统如图2所示[16 -
1 9] .图中,SG 水位模型是包含内环 PID 控制 在内的广义对象模型.本文中, 首先采用 T - S 模糊 模型对 SG 水位模型进行系统辨识, 建立被控对象的 T - S 模糊模型;
然后在各采样点对系统进行局部动 态线性化, 得到系统 CARIMA 形式的线性模型;
再基 于这种线性化的模型, 求解 Diophantine 方程, 设计出 GPC 控制器;
最后对 SG 水位这种非线性对象进行在 线自适应控制;
由此再循环地进行下一步辨识及 控制. 线性化 ( 参 数辨识) 线性化 模型 T-S 模 糊模型 SG 水位 模型 GPC 控制输入 设定水位 水位 图2SG 水位的 FGPC 控制系统结构 Fig.
2 The structure of FGPC control system for SG wate level 2.
2 T - S 模糊模型的辨识 T - S 模糊模型适用于描述不确定非线性复杂系 统.其主要思想 [
10 -
11 ] 是把输入空间分成若干个模糊 子空间, 在每个子空间里建立相关子输入 - 输出的简 单线性关系模型.模糊规则前件用来表示模糊子空 间, 后件表示在这个模糊子空间里输入 - 输出之间的 线性关系.实际上, 它把一个整体非线性系统看成是 多个局部线性模型的模糊逼近, 把整个非线性系统的 控制看作是多个局部线性系统的控制的模糊逼近. 典型的 T - S 系统可以定义为 Ri : If x1 is Ai
1 ,x2 is Ai
2 ,…,xm is Ai m, Then yi = pi
0 + pi
1 x1 + pi
2 x2 + … + pi m xm = pi
0 + ∑ m j =
1 pi j xj . ( 3) 式中: pi j 是第 i 条模糊规则结论中的第 j 个参数, i =1, 2, …, n, j =1, 2, …, m. 为了不失一般性, 设0≤xi ≤ 1. 对于输入变量 xj ( j = 1, 2, …, n) 其模糊子集个数为 nj , 因此规则总 数为 n = ∏ m j =
1 nj , 定义第 i 条模糊规则的隶属度为 ui ( x) = ∏ m j =
1 Ai j ........